Bei einer unternehmensweiten Migration ist Datenqualität oft der unsichtbare Stolperstein. Ich habe gelernt: Wenn man die Datenqualität nicht vorher systematisch prüft, endet die Migration in manuellen Feuerwehreinsätzen und langen Rollbacks. In diesem Beitrag beschreibe ich, wie ich pragmatisch und ohne Performanceeinbußen eine Data‑Quality‑Prüfung aufsetze — praktikabel für große Bestände und kompatibel mit typischen Enterprise‑Stacks.
Warum „ohne Performanceverlust“ ein realistisches Ziel ist
Viele Teams denken, Data‑Profiling müsse die Produktionsdatenbanken lahmlegen. Das muss nicht so sein. Mit den richtigen Prinzipien — sampling, asynchrone Verarbeitung, dedizierte Read‑Replicas und inkrementelle Prüfungen — lässt sich die Qualität prüfen, ohne die Performance der produktiven Systeme messbar zu beeinträchtigen.
Grundprinzipien meiner Vorgehensweise
Isolieren: Produktionssysteme nicht direkt belasten; Read‑Replicas, Snapshots oder Data‑Warehouse‑Exporte nutzen.Stufenweise prüfen: Grobe Profilierung zuerst (low cost), dann vertiefende Checks nur dort, wo Auffälligkeiten auftreten.Inkrementell arbeiten: Vollchecks nur auf kleineren Stichproben, danach gezielte umfangreichere Prüfungen per Batch oder CDC.Automatisieren: Checks als wiederholbare Jobs (Airflow, Azure Data Factory, oder dbt) und Ergebnis‑Dashboard (Grafana, Kibana).Konkrete Schritte — End‑to‑End
So setze ich eine Data‑Quality‑Prüfung vor der Migration praktisch um:
1) Scope definieren: Welche Tabellen/Domains sind kritisch? Kundendaten, Finanzbuchhaltung, Stammdaten etc. Priorisiere nach Risiko und Nutzwert.2) Read‑Only‑Zugriff sicherstellen: Nutze Read‑Replicas, DB‑Snapshots oder exportiere sichtenbasierte CSV/Parquet‑Dumps. Für Cloud‑Datenbanken sind Snapshots (RDS, Azure SQL Backups) oder Storage‑Exporte (S3, ADLS) ideal.3) Schnelles Profiling (Low‑Cost): - Statistiken: Null‑Anteil, Distinct‑Count, Min/Max, Verteilung. - Tools: Apache Spark, Pandas, SQL direkt auf Read‑Replica, oder spezialisierte Tools wie Talend, Informatica Data Quality, Great Expectations für schnelle Checks.4) Sampling‑Strategie: Verwende stratified sampling (nach Kundengruppe, Region, Zeitraum). Bei großen Tabellen reicht oft 1–5%, aber für kritische Felder erhöhe ich auf 10–20%.5) Vertiefte Validierungen: - Referentielle Integrität (FK‑Validierung), Referenzdatenabgleich (z. B. PLZ‑Mapping), Business‑Rules (z. B. Alter zwischen 0–120). - Tools: dbt für modellbasierte Tests, Great Expectations für deklarative Regeln, oder benutzerdefinierte PySpark‑Jobs.6) Performance‑freundliche Prüfungen: - Zeitliche Limitierung pro Query, Pagination, Windowed scans. - Parallele Workers auf dedizierter Infrastruktur (EMR, Dataproc, Azure Databricks). - Für sehr große Tabellen: Bloom‑Filter oder HyperLogLog zur schnellen Cardinality‑Schätzung.7) Inkrementelle und kontinuierliche Checks: Nutze CDC (Debezium, AWS DMS) um anfängliche Qualität und Drift nach der Migration zu überwachen — ohne Full Table Scans.8) Reporting & Priorisierung: Ergebnisliste mit Impact, Wahrscheinlichkeit und Aufwand. Priorisiere Daten, die Migration oder Kernprozesse blockieren.9) Reconciliation nach Migration: Row‑counts, Checksums (z. B. CRC32) und Hashes pro Partition. Vergleiche aggregierte Metriken vor und nach Migration statt Zeile‑für‑Zeile‑Vergleich.10) Automatisierte Remediation‑Workflows: Schreibe Transformations‑Skripte (dbt, Spark), die erkannte Fehler beheben; kennzeichne Fälle zur manuellen Nacharbeit in Ticketsystemen (Jira).Typische Checks, die ich priorisiere
Vollständigkeit: Null‑Anteile, fehlende Schlüssel, fehlende Pflichtfelder.Konsistenz: Datentypen, Einheiten, Normierung (Datum/Zeit, Währungen).Referentielle Integrität: Fehllinks zu Stamm‑/Referenztabellen.Eindeutigkeit: Deduplikation, Mehrfacheinträge, Business‑Key‑Kollisionen.Value‑Range & Business‑Rules: Plausibilitätsprüfungen (z. B. negatives Umsatzvolumen).Daten‑Drift: Veränderung von Verteilungen über die Zeit; Indikator für ETL‑Fehler.Beispiel‑Metriken‑Tabelle für das Dashboard
| Metrik | Beschreibung | Akzeptanzgrenze |
|---|
| Null‑Rate (email) | Anteil fehlender E‑Mail‑Adressen | < 2% |
| Unique CustomerID | Distinct Count vs Rows | 95–100% |
| FK‑Violations (orders→customers) | Zahl ungültiger Referenzen | 0 |
| Checksum Delta (monatlich) | Aggregierter Hash Unterschied | < 0.1% |
Technische Maßnahmen, um Performance‑Impact zu minimieren
Read‑Replicas nutzen: Offload Heavy Reads auf Replica‑Instanzen.Snapshots und Exporte: Arbeite auf Point‑in‑Time‑Snapshots statt Live‑Tables.Query‑Throttling: Setze Timeouts und Max‑Rows für Profiling‑Jobs.Batching und Windowing: Verarbeite große Tabellen in Partitionen (Datum, ID‑Range).Parallelisierung auf separater Infrastruktur: Spark/Databricks/EMR für Massendaten; so bleibt die Produktion unbehelligt.Tools und Patterns, die ich häufig verwende
Great Expectations: deklarative DQ‑Checks, gute Integration in CI/CD.dbt: Tests und Transformationen versioniert und wiederholbar.Spark/Databricks: für große Datenmengen und komplexe Profiling‑Jobs.Debezium / AWS DMS: CDC‑basierte Überwachung nach der Migration.Airflow oder Prefect: Orchestrierung und Timings der Checks.Monitoring: Grafana/Kibana + Alerting via Slack/Teams.Typische Stolperfallen und wie ich sie vermeide
Blindes Vertrauen in Sampling: Verwende stratified samples; seltene, aber kritische Fehler können sonst übersehen werden.Fehlende Governance: Definiere klare Owner für Datenqualitätsprobleme und SLAs für Remediation.Too Much Data, Too Little Context: Führe Business‑Rules immer mit Domain‑Experten zusammen aus; technische Checks allein reichen oft nicht.Vergleich auf Zeilenebene: Zeilenweiser Vergleich skaliert schlecht; aggregierte Checks und Hashes sind effizienter.Wenn Sie möchten, kann ich Ihnen eine Checkliste im Excel/CSV‑Format bereitstellen oder gemeinsam ein erstes Profiling‑Job‑Setup (z. B. dbt + Great Expectations + Airflow) für Ihre Top‑5‑Tabellen konfigurieren. So sparen Sie Zeit und reduzieren das Migrationsrisiko spürbar.
