Rezepte / Versionierter Prüfkatalog

Datenqualitätsregeln als versionierten JavaScript-Prüfkatalog organisieren

Kleine Datenregeln werden leichter überprüfbar, wenn jede Regel eine stabile ID, Schwere, Meldung und gemeinsam dokumentierte Katalogversion besitzt. Das Beispiel trennt technische Vorprüfung, Klärhinweis und fachliche Freigabe.

Suchintention

Datenqualitätsregeln JavaScript Energiedaten: Wie lassen sich Messdaten mit nachvollziehbaren, versionierten Regeln prüfen?

Praktische Nutzenfrage

Welche Regel hat einen Datensatz beanstandet, unter welcher Katalogversion und mit welchem nächsten Status?

Prüfgrenze

Der lokale Check erkennt nur definierte Strukturmerkmale. Er korrigiert nichts und ersetzt weder fachliche Prüfung noch Prozessfreigabe.

Lokaler Dry-Run

node examples/versioned-data-quality-catalog.js

Das Skript arbeitet ausschließlich mit synthetischen Datensätzen und prüft:

  • ob eine Serien-ID vorhanden ist,
  • ob der Zeitstempel eine Zeitzone oder einen Offset trägt,
  • ob der Messwert eine endliche Zahl ist,
  • ob die Einheit im kleinen Beispielkatalog bekannt ist.

Was im Ergebnis erhalten bleibt

Jeder Lauf nennt Katalog-ID, Version und Gültigkeitsdatum. Beanstandungen referenzieren die auslösende Regel-ID. Der Status clarification_required markiert Klärbedarf; er löst keine automatische Änderung aus.

{
  "catalog": {
    "id": "meter-reading-intake",
    "version": "2026-10-30.1",
    "ruleCount": 4
  },
  "sourceClass": "synthetic-local-fixture",
  "networkCalls": 0
}

Von der Regel zur Arbeitslage

  1. Regel-ID und Zweck fachlich benennen.
  2. Schwere und Meldung im Team reviewen.
  3. Katalogänderungen versionieren, statt bestehende Ergebnisse still umzudeuten.
  4. Beanstandungen als Klärhinweise übergeben.
  5. Freigabe oder Korrektur in einem separaten Prozessschritt entscheiden.

Beispielwerte sind synthetisch. Grenzwerte, Einheiten und Prozessfolgen müssen für den konkreten Datenbestand fachlich festgelegt werden.

Beispielskript öffnen

Public-safe Evidenz

Ausgangspunkt ist der öffentliche Cernion-Beitrag „Datenqualität operationalisieren“. Dieses Rezept abstrahiert die dort beschriebene Praxisidee auf einen lokalen JavaScript-Dry-Run.

Wenn aus dem Prüfkatalog ein kontrollierter Integrationsreview werden soll, kann Felix Mertens die technische und fachliche Prüfgrenze einordnen.