V-Hub by Vodafone Business Security SicherheitDatenintegrität: Was ist das und wie stellt man sie sicher?

Auf einer Computertastatur ist mittig eine große rote Taste mit einem Schlosssymbol platziert.

Security

Datenintegrität

Was ist das und wie stellt man sie sicher?

Jetzt Geräte schützen

Freca Dumrese

29.01.2026

12 Min.

Datenintegrität ist entscheidend für den Geschäftserfolg – falsche oder qualitativ minderwertige Daten können zu schwerwiegenden Fehlentscheidungen führen. Saubere Daten sind als Grundlage für Entscheider:innen unverzichtbar und schützen das Vertrauen der Kund:innen.

Eine der Königsdisziplinen der digitalen Transformation ist die Datenintegrität. Sie bestimmt, inwieweit die Daten eines Unternehmens während ihres gesamten Lebenszyklus konsistent, genau und verlässlich sind. Die richtige, gesetzeskonforme Verwaltung und die richtigen Tools gewährleisten eine hohe Datenintegrität während des gesamten Datenlebenszyklus.

Inhaltsverzeichnis

Das Wichtigste zu Datenintegrität in Kürze Was bedeutet Datenintegrität?Warum ist die Integrität Ihrer Daten wichtig?Mögliche Gefahrenquellen

Das Wichtigste zu Datenintegrität in Kürze

Der Begriff Datenintegrität bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten.
Ein Unternehmen muss die Datenintegrität gewährleisten, damit es den eigenen Daten und Entscheidungen vertrauen kann.
Da Entscheidungsprozesse in Unternehmen zunehmend von belastbaren Daten abhängig sind, wächst damit auch die Bedeutung der Datenintegrität.
Datenintegrität erfordert Datenkompetenz bei den Mitarbeitenden, damit sie wissen, worauf sie achten müssen.
Die Integrität wichtiger Geschäftsinformationen zu schützen, kann mit herkömmlichen Methoden herausfordernd sein. Moderne, darauf zugeschnittene Tools bieten eine effiziente Alternative. Sie ermöglichen es, Fehler in Echtzeit zu erkennen und zu beseitigen.

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Was bedeutet Datenintegrität?

Vor nicht allzu langer Zeit galt die Datensammlung (Datenerhebung und -speicherung) in Unternehmen noch als zentrale Herausforderung der Digitalisierung. Heute ist das kein großes Thema mehr, sondern meist Routine. Je mehr datengestützte Entscheidungen Unternehmen treffen, desto wichtiger wird es, die Datenintegrität zu wahren.

Per Definition bedeutet Datenintegrität, dass Informationen über einen bestimmten Zeitraum vollständig, unverändert und nutzbar bleiben. Das heißt, dass die Genauigkeit und Gültigkeit der Daten zu jeder Zeit gewährleistet sein müssen. Dies setzt auch die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und anderer Datenschutzvorschriften voraus.

In der Praxis ist das oft schwierig, da Daten meist aus verschiedenen Quellen stammen, darunter interne Systeme, Cloud-Dienste und externe Partner. Datenumgebungen werden immer komplexer; und Daten können sich fortlaufend ändern.

Technische Herausforderungen, menschliche Fehler und zeitliche Aspekte können die Datenintegrität beeinträchtigen. Daten müssen deshalb kontinuierlich verifiziert und gepflegt werden, um deren Integrität zu gewährleisten. Verschiedene digitale Systeme und Automatisierung unterstützen Unternehmen dabei, manuelle Eingriffe zu minimieren.

Unterschiede von Datenintegrität und Datensicherheit

Häufig werden die Begriffe Datenintegrität und Datensicherheit miteinander verwechselt. Zwar sind beide Begriffe miteinander verwandt, beschreiben aber ganz unterschiedliche Konzepte.

Datensicherheit legt den Schwerpunkt auf den Schutz von Daten, während es bei Datenintegrität um die Vertrauenswürdigkeit von Daten geht.

Die Integrität von Daten geht demnach über Begriffe wie Datensicherheit und Datenqualität (zugesicherte Eigenschaften für diese) weit hinaus.

Datensicherheit bezieht sich auf den Schutz von Unternehmensdaten vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Verlust. Dazu gehören etwa Gesundheitsdaten, persönlichen Daten, geistiges Eigentum und Geschäftsgeheimnisse. Ein Ziel von Datenschutzlösungen ist es, die sensiblen und geschäftskritischen Informationen sowohl vor externen als auch vor internen Bedrohungen zu schützen.

Maßnahmen zur Gewährleistung der Datensicherheit sind zum Beispiel:

Berechtigungsverwaltung
Datenklassifizierung
Identitäts- und Zugriffsmanagement
Bedrohungserkennung
Sicherheitsanalysen

Datenintegrität zielt darauf ab, dass die in einer Datenbank oder in einem beliebigen Datenzentrum gespeicherten Informationen stets genau, vollständig, konsistent und zuverlässig sind. Das ist unabhängig davon, wie lange sie gespeichert sind oder wie oft darauf zugegriffen wird.

Darüber hinaus gewährleistet Datenintegrität, dass alle Informationen durchsuchbar und wiederherstellbar bleiben. Datenintegrität berücksichtigt auch, wie Daten eingegeben, gespeichert und weitergegeben werden.

Maßnahmen zur Gewährleistung der Datenintegrität sind zum Beispiel Fehlerprüfungen und Validierungen bezüglich Alter, Relevanz, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit. Dabei wird nicht nur die Gültigkeit von Daten betrachtet, sondern auch ihre Beziehung zu anderen Datenobjekten. Dies soll dafür sorgen, dass Daten nicht während ihrer Verarbeitung unvorhergesehen beschädigt oder verändert werden können.

Datenintegrität vs. Datensicherheit

Maßnahmen:

Robuste Datenmanagementsysteme

Sichere Passwörter

Relationale Datenbanken (Bereichsintegrität)

Netzwerksicherheit (z.B. Virtual Private Networks, VPN, auch im Homeoffice)

Identitäts- und Zugriffsverwaltung (z.B. MFA)

Datenklassifizierung

Mitarbeiterschulungen und -sensibilisierung

Datenvalidierung (z.B. bezüglich Alter)

Firewalls

Automatisierte Sicherheitsanalysen

Malware-Schutz (mit automatisierten Updates)

Redundante Server (Störungssicherheit)

Protokollierung

Regelmäßige Back-ups

Verschlüsselung

Cloud-Sicherheit

Pentests (regelmäßige Schwachstellenprüfung)

Zero-Trust-Prinzipien

Warum ist die Integrität Ihrer Daten wichtig?

Falsche oder minderwertige Daten führen in Unternehmen leicht zu falschen Entscheidungen. Das kann dramatische Auswirkungen haben – ganz gleich, ob es sich um eine große Versicherungsgesellschaft, eine Pflegeeinrichtung oder eine kleine Werkstatt handelt.

Zum Vergleich: Wenn Sie Kundendaten noch in physischen Aktenordnern aufbewahren und dort Informationen verloren gehen, falsch abgeheftet, unleserlich oder veraltet sind, ist die Datenintegrität ganz klar gefährdet. Im digitalen Zeitalter hätte ein solcher Fall von nicht auffindbaren Daten ebenfalls gravierende Folgen. Zahlreiche Prozesse und Entscheidungen sind heute datengetrieben.

Für Prognosen, Präsentationen oder die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle müssen die genauen Daten stets zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar sein. Sind ordnungsgemäßer Zugang und Abruf nicht gewährleistet, könnte das für Ihr Unternehmen schädlich sein.

Neben der Abrufbarkeit und Zugänglichkeit gehört es auch zur Datenintegrität, dass Daten bis zu ihrer ursprünglichen Quelle rückverfolgbar sind. So ist es oftmals von Bedeutung, dass Sie jeden Kontakt zu Interessent:innen und Kund:innen digital nachvollziehen können.

Mögliche Gefahrenquellen

Typische Risiken für die Datenintegrität sind Übertragungs- und Anwendungsfehler. Zwei Beispiele:

Es kommt zu einer falschen manuellen Dateneingabe, wenn jemand versehentlich einen Datensatz aus einer Tabelle löscht, auf den eine andere Tabelle verweist.
Oder jemand trägt versehentlich eine Telefonnummer in ein Datumsfeld ein und dieser Datensatz ist anschließend bei der Suche nach dem Datum nicht auffindbar.

Doch auch Cyberkriminalität gehört neben Übertragungs- und Anwendungsfehlern zu den Gefahrenquellen. Hier die einzelnen Faktoren im Überblick:

4 Faktoren, die Ihre Datenintegrität gefährden können

Anwendungsfehler: Eine häufige Gefahrenquelle sind unbeabsichtigte menschliche Fehler wie:

falsche oder doppelte Dateneingabe
versehentliches Löschen von Daten
die Nichtbeachtung relevanter Protokolle
Fehler bei der Anwendung von Datenschutzvorschriften

Fehler bei der Datenübertragung: Datenintegrität ist in Datenbanken besonders wichtig, da Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen bestehen können. Andernfalls besteht die Gefahr von Fehlern bei der Datenübertragung, wenn zum Beispiel in relationalen (miteinander verknüpften) Datenbanken ein Datenelement zwar in der Zieltabelle vorhanden ist, nicht aber in der Quelltabelle.

Cyberangriffe: Verändern, Löschen und Diebstahl von Daten können die Datenintegrität gefährden, zum Beispiel durch E-Mail-Betrug, Spyware, Malware oder Viren. Dies gilt sowohl für Cyberangriffe von außen als auch von innen.

Kompromittierte Hardware oder Software: Plötzliche Abstürze von Computern oder Servern und Funktionsstörungen von Computern und anderen Geräten deuten auf schwerwiegende Probleme hin und können ein Anzeichen dafür sein, dass Ihre Hardware oder Software kompromittiert wurde. Daten werden dann fehlerhaft oder unvollständig abgebildet; oder der Datenzugriff kann eingeschränkt oder verhindert werden.

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Arten von Datenintegrität

Es gibt zwei Arten der Datenintegrität: die physische und die logische Integrität von Daten. Für Letztere gibt es außerdem vier Unterkategorien.

Die physische Datenintegrität

Die physische Datenintegrität umfasst die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten während der Speicherung und Nutzung. Ziel ist es, mögliche Beeinträchtigungen durch äußere Einflüsse wie Hardwaredefekte, Naturkatastrophen, Stromausfälle oder Hackerangriffe auszuschließen.

Außerdem sollen Benutzerfehler, Speicherschwund und andere Probleme vermieden werden, die den Zugriff auf korrekte Daten verwehren könnten – zum Beispiel durch Fachkräfte für Datenverarbeitung in der System- und Anwendungsprogrammierung sowie in der internen Prüfung.

Technologien wie RAID-Systeme, Cloud-Back-ups oder redundante Server sorgen dafür, dass Daten auch bei Störungen verfügbar bleiben.

Die logische Datenintegrität

Die logische Integrität gewährleistet, dass sich Datenbanken in einem korrekten und widerspruchsfreien Zustand befinden. Dann sind sie „integer“ oder „konsistent“. Dafür ist es zum Beispiel wichtig, dass Daten während der Nutzung in einer relationalen Datenbank unverändert bleiben. Heutige Systeme erzwingen oft eine Bereichsintegrität, sodass für jedes Feld nur gültige Einträge möglich sind.

Die logische Datenintegrität schließt auch den Schutz der Daten vor Hacker:innen und Nutzungsfehlern ein – allerdings in anderer Form als bei der physischen Integrität. Es werden vier Arten der logischen Datenintegrität unterschieden:

Entitätsintegrität: Sie basiert auf der Erstellung von Primärschlüsseln oder eindeutigen Werten und stellt sicher, dass Daten sich eindeutig identifizieren lassen und nicht mehr als einmal in der Datenbank vorhanden sind. Es handelt sich um eine Funktion relationaler Systeme, die Daten in Datenbanktabellen speichern, die auf verschiedene Weise verknüpft und genutzt werden können.

Referentielle Integrität: Sie gewährleistet, dass Daten auf einheitliche Weise gespeichert und genutzt werden. Dafür werden Regeln für die Nutzung in die Datenbankstruktur eingebettet, die nur bestimmte Änderungen, Ergänzungen und Löschungen zulassen. Regeln zur Einschränkung (Constraints) verhindern so beispielsweise Datendubletten oder die Eingabe irrelevanter Daten.

Domainintegrität: Sie beschreibt die Gesamtheit aller Prozesse, die für die Korrektheit der Datenelemente einer Domäne (Domain) sorgen. Auch hier können Constraints gelten, die zum Beispiel vorgeben, wie viele Elemente in einer Spalte erlaubt sind.

Anwenderdefinierte Integrität: Sie bezieht sich auf Regeln und Einschränkungen, die einzelne Anwender:innen individuell selbst festlegen. Dies ist nötig, wenn zum Beispiel die Entitäts-, Domain- und referentielle Integrität nicht ausreichen, um Daten zu schützen.

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Datenintegrität bewahren: So geht’s

Mit einigen bewährten Verfahren können Sie die Integrität Ihrer Daten überprüfen und das Risiko von Datenschutzverletzungen in einer Datenbank minimieren oder beseitigen:

Zugriffskontrollen: Wenn Sie Datenzugriffe und Änderungsberechtigungen einschränken, begrenzen Sie Datenänderungen durch Unbefugte. Dabei ist zu beachten, dass sich Außenstehende manchmal als Insider ausgeben. Hierfür hat sich das Prinzip der minimalen Rechtevergabe als Form der Zugriffskontrolle bewährt, nach dem Motto: „so wenig wie möglich, so viel wie nötig“.

Datenvalidierung: Sie stellt die Gültigkeit der Daten bereits bei der Erfassung sicher. Wenn eine bekannte oder unbekannte Quelle Datensätze erstellt, zum Beispiel ein:e Endnutzer:in oder eine andere Anwendung, können Sie eine Eingabevalidierung verlangen, etwa bei der Datumseingabe.

Datensicherung: Back-ups sind unerlässlich und tragen wesentlich dazu bei, Datenverluste zu verhindern. Sie sollten diese deshalb regelmäßig durchführen. Vorher sollten Sie sensible Daten, die sich möglicherweise an falschen Speicherorten befinden, unbedingt bereinigen und Duplikate entfernen. Automatisierte Maßnahmen der Data-Loss-Prevention helfen Ihnen dabei.

In besonders sicherheitskritischen Umgebungen kommen heute auch Technologien der kontinuierlichen Datensicherung (Continuous Data Protection, CDP) zum Einsatz. Anders als bei periodischen Snapshots erfolgt die Datensicherung hierbei fortlaufend im Hintergrund und nahezu in Echtzeit.

Datenüberwachung: Speichern Sie immer einen Audit-Trail. Hierbei handelt es sich um ein Protokoll, mit dem Sie verfolgen, wer wann Daten eingegeben, geändert oder gelöscht hat. Audit-Trails werden – eine entsprechende Installation vorausgesetzt – automatisch erstellt.

Jedes Ereignis trägt dabei einen Zeitstempel und lässt sich einem:einer Nutzer:in im Rahmen des Security-Monitoring zuordnen. Sie können auch systematisch (z.B. turnusmäßig) interne Audits durchführen, um sicherzustellen, dass die von Ihnen gespeicherten Informationen immer auf dem neuesten Stand sind.

Einige Beispiele für Technologien, die Ihnen helfen können, Ihre Datenintegrität zu gewährleisten

AES-Verschlüsselung: Der Advanced Encryption Standard (AES) verschlüsselt die Daten während der Übertragung und im Ruhezustand und gilt als besonders sicher.

Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA): Sie verhindert einen unbefugten Zugriff, indem sie zwei oder mehr voneinander unabhängige Nachweise verlangt, um die Identität einer Person festzustellen. Am meisten verbreitet ist die Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA).

Anti-Malware der nächsten Generation: Dabei handelt es sich um KI-basierte statische und verhaltensbasierte Erkennung von Cyberangriffen. Sie findet in Kombination mit Exploit-Prävention und URL-Filterung zum Schutz vor bekannten und unbekannten Bedrohungen statt.

Die URL-Filterung unterbindet, dass bestimmte URLs aufgerufen werden können, hinter denen sich Schadsoftware verstecken könnte. Der Virenschutz verhindert auch sogenannte Zero-Day-Angriffe, also neue Angriffsmethoden, die gerade erst entdeckt wurden.

Regelmäßige Betriebs- und Dateisystem-Checks: Kleinere Unternehmen ohne eigens dafür abgestelltes Personal können zum Beispiel folgende Tools nutzen, um redundante Dateien auf einer Festplatte oder in der Cloud aufzuspüren:

Clone Files Checker / Duplicate Cleaner / DoubleKiller spürt doppelt vorhandene Dateien im System auf.
WinMerge dient dazu, Unterschiede zwischen Dateien aufzuspüren und ggf. zu beseitigen.
BleachBit unterstützt dabei, unnötige Dateien, Cache-Daten und sensible Informationen sicher zu löschen, um Speicherplatz freizugeben und die Privatsphäre zu schützen.

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Datenintegrität in der Praxis

Datenintegrität mag als Begriff zunächst etwas abstrakt erscheinen, doch ihr Wert zeigt sich im praktischen Unternehmensalltag sehr deutlich. In nahezu jedem Geschäftsprozess – von der automatisierten Datenverarbeitung über Reporting bis hin zu KI‑gestützten Analysen – ist die Integrität Ihrer Daten entscheidend für stabile Abläufe und die richtigen Entscheidungen.

Typische Praxisfälle

Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen stellt Datenintegrität beispielsweise sicher, dass Patientenakten korrekt geführt werden und Behandlungsverläufe zuverlässig nachvollziehbar sind.
Pharmaindustrie: Bei der Herstellung von Medikamenten ist es wichtig, dass Chargen eindeutig gekennzeichnet und rückverfolgbar sind. Außerdem müssen Pharmahersteller nachweisen können, dass Medikamente stets dieselbe Zusammensetzung aufweisen.
Finanzwesen: Im Finanzwesen bildet die Integrität von Daten die Grundlage für vertrauenswürdige Transaktionsprotokolle und lückenlose Prüfpfade. Diese sind für die Transparenz und Revisionen unerlässlich. Für das kontinuierliche Monitoring von Handels- und Geldbewegungen kommen heute automatisierte Systeme zum Einsatz.
E-Commerce: Besonders E-Commerce-Unternehmen sind auf Datenintegrität angewiesen, um Lagerbestände in Echtzeit korrekt abzubilden, Kundendaten zu schützen und Betrugsversuche frühzeitig zu erkennen.
Automatisierte Fertigung: In der industriellen Fertigung greifen zahlreiche Systeme ineinander, insbesondere wenn Prozesse automatisiert ablaufen. Kommt es beispielsweise bei den Überwachungstechnologien zu Übertragungsfehlern, Formatinkonsistenzen oder versehentlich doppelt erstellten Dateneinträgen (Duplicate Records), können nachgelagerte Prozesse fehlerhafte Ergebnisse liefern.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning: KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Fehlerhafte, unvollständige, veraltete und manipulierte Daten verfälschen Ergebnisse und gefährden die Zuverlässigkeit von Prognosen.
Cloud-Speicherung: Cloud-Anbieter müssen sicherstellen, dass Kundendaten jederzeit geschützt, unverändert und eindeutig nachvollziehbar bleiben. Mit der wachsenden Nutzung von Cloud‑Services sind zuverlässige Maßnahmen nötig, um Datenverstöße zu erkennen und zu verhindern und um die Integrität der Daten zu gewährleisten.
Compliance: Branchenübergreifend unterstützt Datenintegrität die Einhaltung internationaler Standards und gesetzlicher Vorgaben wie die DSGVO und die Norm ISO 27001 für Informationssicherheits- Managementsysteme.

Fazit: Warum Datenintegrität ein zentraler Baustein für Unternehmenssicherheit ist

Datenintegrität ist die Grundlage für verlässliche, sichere und gesetzeskonforme Unternehmensprozesse. Sie schützt nicht nur vor Fehlern und Manipulationen, sondern stärkt das Vertrauen in die eigenen Daten – und damit in alle Entscheidungen, die darauf basieren.

Ob manuelle Eingabe, automatisierte Verarbeitung in IoT-Umgebungen oder KI-gestützte Analysen: Nur wenn Daten korrekt, konsistent und vollständig sind, können Unternehmen ihre digitale Leistungsfähigkeit voll ausschöpfen und langfristig erhalten.

Um ihre Datenintegrität sicherzustellen, brauchen Unternehmen passende technische Maßnahmen wie automatisiertes Monitoring von Anomalien, Validierungsmechanismen und Zugriffskontrollen (z.B. Multi-Faktor-Authentifizierung) – in Kombination mit klaren organisatorischen Strukturen für ihren Einsatz. Beides zusammen schafft nachhaltig robuste Datenökosysteme und minimiert Risiken von Datenverlust bis zu Compliance-Verstößen in allen Branchen und Geschäftsbereichen.

Datenintegrität: Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Freca Dumrese

29.01.2026

# Tags:Sicherheit Digital Mobiles Arbeiten Cybersecurity

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