Seminar Tenzir – Datenqualität, Validierung, Deduplizierung und Datenschutz

Fehlerhafte oder unnötig personenbezogene Telemetrie beeinträchtigt Detection, Analysen, Kosten und Compliance gleichermaßen. Im Mittelpunkt stehen Datenverträge, Validierung, Bereinigung, Deduplizierung, Datenschutzkontrollen, Quarantäne und messbare Qualitätsnachweise.

Seminarziel

Nach dem Seminar können Qualitätsregeln entworfen, Abweichungen klassifiziert, Duplikate reduziert, sensible Inhalte geschützt und Nachweise erstellt werden.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Qualitätsziele und Datenverträge
2. Kapitel 2: Validierung und Bereinigung
3. Kapitel 3: Deduplizierung und Rauschreduktion
4. Kapitel 4: Datenschutz und Datenminimierung
5. Kapitel 5: Qualitätsüberwachung und Nachweis
6. Praxisübungen
7. Zielgruppe und Voraussetzungen

Kapitel 1: Qualitätsziele und Datenverträge

1. Schritt 1: Vollständigkeit, Gültigkeit, Eindeutigkeit, Aktualität, Konsistenz und Genauigkeit für konkrete Datenklassen definieren.
2. Schritt 2: Pflichtfelder, Typen, Wertebereiche, Zeitbezug und zulässige Abweichungen als Datenvertrag dokumentieren.
3. Schritt 3: Detection-kritische Felder von optionalen Analyse- und Komfortfeldern unterscheiden.
4. Schritt 4: Verantwortliche, Eskalationswege und Freigabekriterien für Qualitätsänderungen festlegen.

Kapitel 2: Validierung und Bereinigung

1. Schritt 1: Feldtypen, Formate, Listen, verschachtelte Strukturen und Zeitstempel gegen erwartete Regeln prüfen.
2. Schritt 2: Fehlende, leere, ungültige oder widersprüchliche Werte markieren und kontrolliert korrigieren.
3. Schritt 3: Text, Schreibweise, Einheiten, Zeitzonen und Identifikatoren reproduzierbar normalisieren.
4. Schritt 4: Unbekannte Schemaänderungen über Warnung, Quarantäne oder kontrollierte Erweiterung behandeln.

Kapitel 3: Deduplizierung und Rauschreduktion

1. Schritt 1: Technische und fachliche Duplikate anhand stabiler Schlüssel und geeigneter Zeitfenster unterscheiden.
2. Schritt 2: Wiederholte Statusmeldungen, Keepalives und bekannte Rauschmuster sicher reduzieren.
3. Schritt 3: Sampling und Aggregation nur dort einsetzen, wo Erkennungs- und Nachweispflichten erhalten bleiben.
4. Schritt 4: Einsparung und Informationsverlust mit Vorher-Nachher-Kennzahlen bewerten.

Kapitel 4: Datenschutz und Datenminimierung

1. Schritt 1: Personenbeziehbare, vertrauliche und besonders schützenswerte Felder im Datenstrom klassifizieren.
2. Schritt 2: Löschen, Maskieren, Hashen, Kürzen oder Pseudonymisieren passend zum Verwendungszweck auswählen.
3. Schritt 3: Zweckbindung, Aufbewahrung und Zielgruppen je Ausgabepfad berücksichtigen.
4. Schritt 4: Rohdatenzugriff, reversible Verfahren und Ausnahmen durch Rollen und dokumentierte Freigaben absichern.

Kapitel 5: Qualitätsüberwachung und Nachweis

1. Schritt 1: Kennzahlen für Feldabdeckung, Fehlerquote, Duplikatanteil, Quarantänevolumen und Datenalter erzeugen.
2. Schritt 2: Schwellwerte so festlegen, dass schleichende Verschlechterungen frühzeitig erkannt werden.
3. Schritt 3: Regeländerungen mit Testfällen, Version, Freigabe und Rückfallplan dokumentieren.
4. Schritt 4: Prüfbare Nachweise über angewendete Qualitäts- und Datenschutzkontrollen bereitstellen.

Praxisübungen

1. Übung 1: Datenvertrag für eine Ereignisklasse erstellen.
2. Übung 2: Validierungs- und Quarantänepipeline aufbauen.
3. Übung 3: Deduplizierung mit Verlustkontrolle umsetzen.
4. Übung 4: Sensible Felder zielabhängig maskieren.

Zielgruppe

Data Engineers, Detection Engineers, Datenschutz- und Compliance-Verantwortliche, SOC-Plattformteams und technische Auditoren.

Voraussetzungen

TQL-Grundkenntnisse sowie Verständnis der eigenen Datenquellen und Schutzanforderungen.