Definition von Datenvalidierung
Datenvalidierung ist der Prozess der Überprüfung von Daten anhand von Regeln, um sicherzustellen, dass sie korrekt, vollständig und im erwarteten Format vorliegen, bevor sie gespeichert, verwendet oder freigegeben werden. Beispielsweise könnte eine Validierungsregel eine E-Mail-Adresse ohne „@"-Zeichen oder ein als Text eingegebenes Produktgewicht statt als Zahl ablehnen.
Welche Arten von Überprüfungen gibt es?
- Formatprüfungen bestätigen, dass Daten dem erwarteten Muster folgen, z. B. ein Datum im Format TT/MM/JJJJ oder ein Barcode mit der richtigen Anzahl von Ziffern
- Bereichsprüfungen stellen sicher, dass Werte innerhalb zulässiger Grenzen liegen, z. B. ein Preis über Null oder ein Rabatt unter 100 %
- Pflichtfeldprüfungen stellen sicher, dass erforderliche Informationen nicht leer gelassen werden
- Zulässige Wertprüfungen bestätigen, dass ein Eintrag aus einer festen Liste stammt, z. B. eine Farbe aus einem Satz genehmigter Optionen
- Konsistenzprüfungen stellen sicher, dass zusammenhängende Werte zusammenpassen, z. B. ein Verkaufsendatum, das nach dem Startdatum liegt
Wie unterscheidet sich das von Datenbereinigung?
Validierung prüft Daten und kennzeichnet oder blockiert alles, das gegen die Regeln verstößt, idealerweise im Moment der Eingabe oder des Imports. Datenbereinigung behebt Probleme in bereits vorhandenen Daten. Validierung verhindert neue Fehler, während Bereinigung alte Fehler korrigiert, daher werden die beiden normalerweise zusammen verwendet.
Wie nutzt PIM Datenvalidierung?
Ein Product Information Management-System (PIM) wendet Validierungsregeln an, wenn Produktdaten manuell eingegeben, von Lieferanten importiert oder für einen Vertriebskanal vorbereitet werden. Es kann ungültige Werte vom Speichern blockieren, unvollständige Produkte kennzeichnen und verhindern, dass ein Produkt veröffentlicht wird, bis es die Anforderungen jedes Kanals erfüllt, z. B. ein Marketplace, der eine GTIN (Global Trade Item Number) und Bilder in einer bestimmten Größe verlangt.
