Microsoft Purview: SQL-Regeln für bessere Datenqualität
15.01.2026 - 21:56:12
Microsoft rüstet seine Daten-Governance-Plattform Purview mit einer mächtigen neuen Funktion auf: Ab sofort können Datenverantwortliche eigene Qualitätsregeln in der SQL-Expression-Sprache schreiben. Die Funktion ist in der Vorschau verfügbar und gibt Teams ein flexibles Werkzeug an die Hand, um Datenintegrität in der gesamten Organisation durchzusetzen.
Vom No-Code zu komplexer Geschäftslogik
Bisher setzte Purview vor allem auf vorgefertigte Regeln und No-Code-Optionen. Die neue SQL-Fähigkeit markiert einen deutlichen Schritt nach vorn. Sie erlaubt es, hochspezifische Validierungsszenarien zu definieren, die mit einfachen Mitteln kaum abbildbar sind.
Der Kern der Neuerung: Datenexperten können mit Spark SQL-Prädikaten maßgeschneiderte Logik schreiben, die jede Zeile eines Datensatzes prüft. Eine Regel könnte so sicherstellen, dass jeder Verkaufspreis ein positiver Wert ist oder dass ein Lieferdatum stets nach dem Bestelldatum liegt.
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Damit gehen Organisationen über einfache Prüfungen – etwa auf leere Felder – hinaus. Sie implementieren Regeln, die echte Geschäftslogik abbilden. Das System wertet die Daten gegen diese SQL-Regeln aus und generiert Datenqualitäts-Scores. Diese Kennzahl macht den Gesundheitszustand von Datenbeständen messbar.
Technische Umsetzung und Grenzen
Um eine Regel zu definieren, muss ein boolescher SQL-Ausdruck formuliert werden, der auf jede Zeile angewendet wird. Optionale Filter erlauben es, die Prüfung auf einen bestimmten Datenausschnitt zu beschränken.
Allerdings hat die Funktion in der aktuellen Vorschau eine wichtige Einschränkung: Sie arbeitet nur mit einem einzelnen Datensatz. Joins über mehrere Tabellen hinweg sind nicht möglich. Für Validierungen, die mehrere Quellen benötigen, müssen Daten zunächst in einer Sicht vereinheitlicht werden.
Verwaltet werden die neuen Regeln im Unified Catalog von Purview, direkt im Datenqualitäts-Abschnitt eines Assets. So wird Datenqualität zum integralen Bestandteil des gesamten Governance-Lebenszyklus – von der Entdeckung bis zur Überwachung.
Warum Datenqualität für KI entscheidend ist
Die Aufrüstung kommt zur rechten Zeit. Unternehmen sind heute mehr denn je auf verlässliche Daten angewiesen – für Entscheidungen, Compliance und vor allem für Künstliche Intelligenz. Schlechte Datenqualität führt zu fehlerhaften KI-Ergebnissen und untergräbt das Vertrauen in automatisierte Systeme.
Mit leistungsfähigeren Tools hilft Purview Unternehmen, eine vertrauenswürdige Datenbasis zu schaffen. Das ist die Grundvoraussetzung für erfolgreiche KI-Projekte. Die neue Funktion unterstützt einen proaktiven Ansatz: Teams können Datenprobleme früh im Lebenszyklus identifizieren und beheben, bevor sie teure Analysen oder Modelle verfälschen.
Die Einführung der SQL-Regeln zeigt Microsofts anhaltendes Investment in Purview. Angesichts immer komplexerer Datenlandschaften wird die Nachfrage nach solch ausgefeilten Tools weiter steigen. Eine häufig gewünschte Erweiterung wäre die Unterstützung für tabellenübergreifende Prüfungen. Bis dahin bietet SQL bereits jetzt deutlich mehr Kontrolle für Datenverantwortliche, die strenge Qualitätsstandards durchsetzen wollen.
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