Filter für Datenqualitätsprüfungen

Mit Filtern lässt sich der Geltungsbereich einer Datenqualitätsregel auf bestimmte Zeilen eingrenzen. So kannst Du gezielt nur relevante Teilmengen der Daten prüfen – z. B. Werte über einem bestimmten Schwellenwert oder bestimmte Kategorien.

Wofür werden Filter verwendet?

Filter ermöglichen es:

• Regeln nur auf relevante Datenpunkte anzuwenden

• Irrelevante Fälle von der Prüfung auszuschließen

• Prüfungen gezielter und genauer zu gestalten

Typische Anwendungsbereiche:

• Hochwertige Transaktionen

• Bestimmte Abteilungen, Regionen oder Kategorien

• Zeitliche Eingrenzungen (z. B. „letzte 30 Tage“)

Die Regel wird nur auf Datensätze angewendet, die zur Filterlogik passen

Verfügbare Filter nach Spaltentyp

Für numerische Spalten:

• Equals

• Doesn't equal

• Greater than

• Greater than or equal

• Less than

• Less than or equal

• Between

• Empty

Für Textspalten:

• Equals

• Doesn't equal

• Begins with

• Ends with

• Contains

• Does not contain

• Empty

Für Datumsfelder:

• Empty

• Not empty

• Innerhalb eines bestimmten Zeitraums

Beispielanwendung

Szenario: Es sollen nur Fälle geprüft werden, ob Werte nicht leer sind – aber nur bei hochwertigen Transaktionen in einer bestimmten Abteilung.

Lösung:
Setze folgende Filter:

• Filter 1: Awarded Amount > 10.000

• Filter 2: Department Code = POL

• Bedingung: Not empty

Die Regel greift nur auf relevante Zeilen der Abteilung POL mit hohen Beträgen – weniger wichtige Fälle werden ignoriert.

Hinweise

• Es können mehrere Filter kombiniert werden – mit AND- oder OR-Logik

• Filter helfen, gezielte Regeln zu definieren, ohne unnötigen „Datenlärm“

• Mehr erfahren: Segmentation for data quality rules, Working with the rule detail screen, Rule creation via DQ-AI Assistant