Übersicht vorhandener Regeln

In der DQC Platform lassen sich vielfältige Datenqualitätsregeln definieren – abgestimmt auf unterschiedliche Spaltentypen und Anwendungsfälle. Regeln können manuell über „Add new rule“ hinzugefügt oder automatisch auf Basis des Datenprofilings vorgeschlagen werden.

Regelkategorien

Datenqualitätsregeln werden nach Datentyp und Struktur gruppiert:

Numeric
Text
Other
Two-columns
Multi-column

Beim Hinzufügen einer neuen Regel filtert die Plattform automatisch die verfügbaren Bedingungen je nach Spaltentyp (z. B. werden bei Textspalten keine numerischen Bedingungen angezeigt).

Regeln für numerische Spalten

Gilt für ganze Zahlen oder Dezimalwerte:

• Greater than

• Greater than or equal

• Less than

• Less than or equal

• Equals

• Does not equal

• Between

• No outlier

Regeln für Textspalten

Diese Regeln prüfen Inhalte in Textfeldern:

• Equals / Does not equal

• Starts with / Does not start with

• Ends with / Does not end with

• Contains / Does not contain

• Text pattern

Weitere Regeln

Für strukturelle Prüfungen oder Klassifizierungen:

• Categorical

• Not empty / Empty

• No personally identifiable information (PII)

• Date (valid format)

Zwei-Spalten-Regeln

Vergleichen zwei Spalten (Text oder Datum):

• Contains

• Starts with

• Ends with

• After / After or equal (nur für Datumsfelder)

• Before / Before or equal (nur für Datumsfelder)

Multi-Spalten-Regeln

Verknüpfen mehrere Spalten in einer einzigen Logik:

• Contains values from other column

• Unique

• Custom SQL

• Custom Python

• Semantic (LLM-basiert)

• Greater than / Greater than or equal (float)

• Less than / Less than or equal (float)

• Equals / Does not equal (float)

Zusätzliche Funktionen

Filters

Alle Regeltypen lassen sich mit Bedingungen einschränken (z. B. „nur wenn country = DE“).

Segmentierungen

Folgende Regeltypen können segmentweise angewendet werden (z. B. je Kundengruppe):

• No outlier

• Text pattern

• Categorical

Automatisch generierte Tabellenregeln

Jede neu verbundene Tabelle erhält automatisch drei Basisregeln auf Tabellenebene:

Freshness – Zeit seit der letzten Aktualisierung
Volume – Erwartete Anzahl an Zeilen
Format – Dateityp, Struktur oder Vollständigkeit

Hinweise

• Regeln können manuell, per Dropdown oder über den DQ-AI Assistant erstellt werden

• Alle Regeln sind im Rule Repository sichtbar und können dort jederzeit angepasst werden

• Mehr erfahren: Rule creation possibilities, Working in the rule detail screen, Multi-column rules