Unter Plausibilitäts-Checks versteht man die Überprüfung von Daten auf ihre logische Konsistenz und Nachvollziehbarkeit. Diese Überprüfungen helfen dabei, Fehler und Inkonsistenzen in Datensätzen zu identifizieren und zu korrigieren, um die Datenqualität zu gewährleisten.
Datenvalidierung: Automatische Überprüfung der eingegebenen Daten auf logische Konsistenz und Übereinstimmung mit vordefinierten Regeln und Standards.
Fehlererkennung: Identifikation von Unstimmigkeiten, fehlenden oder widersprüchlichen Daten innerhalb eines Datensatzes.
Echtzeitüberprüfung: Sofortige Plausibilitätsprüfung bei der Dateneingabe, um Fehler direkt zu melden und Korrekturen zu ermöglichen.
Berichterstellung: Erstellung von Berichten über gefundene Fehler und Unstimmigkeiten sowie deren Häufigkeit und Art.
Automatische Korrekturvorschläge: Vorschläge für mögliche Korrekturen basierend auf den erkannten Fehlern und bestehenden Regeln.
Regelbasierte Prüfungen: Erstellung und Anwendung spezifischer Prüfregeln, die auf den Anforderungen und Standards des jeweiligen Unternehmens oder der Branche basieren.
Datenintegrität: Sicherstellung der Datenintegrität durch regelmäßige Überprüfungen und Validierungen, um langfristig konsistente und verlässliche Datenbestände zu gewährleisten.
Anomalieerkennung: Identifikation von ungewöhnlichen oder auffälligen Mustern in den Daten, die auf Fehler oder Unregelmäßigkeiten hinweisen könnten.