# DQS im Überblick > Erfahren Sie, was Data Quality Sense ist, wie es funktioniert und warum eine Salesforce-native Architektur für Ihre Daten entscheidend ist. Source: https://dataqualitysense.com/de/resources/using-dqs/dqs-overview/ Last updated: 2026-06-03 --- ## Was ist Data Quality Sense? Data Quality Sense (DQS) ist eine Salesforce-native Anwendung für Daten-Profiling und Datenqualitätsanalyse. Sie hilft Ihnen, Ihre Datenqualität zu messen, zu verstehen und zu verbessern — die Grundlage für verlässliche Geschäftsentscheidungen und KI-fähige Datensätze. DQS läuft vollständig innerhalb von Salesforce. Ihre Daten verlassen die Plattform zu keinem Zeitpunkt. ## Was DQS auszeichnet ### 100 % Salesforce-native DQS ist auf der Salesforce-Plattform aufgebaut und nutzt durchgängig Standardarchitektur: | Komponente | Technologie | |-----------|------------| | Benutzeroberfläche | Lightning Web Components (LWC) | | Konfiguration | Custom Metadata Types (CMT) | | Verarbeitung | Apex Batch Jobs | | Speicherung | Custom Objects | **Warum nativ den Unterschied macht:** - Ihre Daten bleiben in Salesforce (kein Export, keine externen APIs) - Nutzt die bestehende Salesforce-Sicherheit und -Berechtigungen - Keine Integration, die gewartet oder repariert werden muss - Vertraute Oberfläche für Salesforce-Anwender ### Kein Code erforderlich Konfigurieren Sie DQS über einen Point-and-Click-Assistenten. Kein Apex-Code, keine Formeln, keine technischen Vorkenntnisse nötig. Der Definition Builder führt Sie Schritt für Schritt durch: 1. Festlegen, was gemessen werden soll 2. Auswählen, welche Felder analysiert werden 3. Schwellenwerte und Regeln definieren 4. Prüfen und aktivieren Salesforce-Admins können Scans ohne Unterstützung durch Entwickler konfigurieren und ausführen. ### Alle Funktionen inklusive DQS ist ein einziges kostenpflichtiges Produkt. Jede Funktion steht allen Anwendern zur Verfügung: - Alle Varianten der Data-Quality-Dimension - AI Readiness (PII-Erkennung) - Benutzerdefinierte Regex-Muster - CSV-Export - Planung und wiederkehrende Scans - Mentor Panel — kontextbezogene Empfehlungen direkt im Kontext dessen, was jeder Scan gerade gemessen hat Die einzige Nutzungsbegrenzung ist die Anzahl der Scans pro Org (konfigurierbar, Standard sind 10 Scans). ## Was DQS misst DQS gliedert seine Fähigkeiten in zwei Dimensionen: ### Data-Quality-Dimension Klassische Datenqualitätsprüfungen für die operative Datenhygiene: | Fähigkeit | Was sie misst | |------------|------------------| | Vollständigkeit | Sind Pflichtfelder befüllt? | | Gültigkeit | Entsprechen Werte den erwarteten Formaten? | | Eindeutigkeit | Sind Datensätze eindeutig? | | Aktualität | Sind die Daten aktuell? | | Konsistenz | Sind Werte einheitlich? | ### AI-Readiness-Dimension Erweiterte Prüfung zur Vorbereitung auf Agentforce und KI: | Fähigkeit | Was sie misst | |------------|------------------| | PII-Erkennung | Sind sensible Daten geschützt, bevor sie der KI ausgesetzt werden? | ## Wie DQS funktioniert ### Der DQS-Workflow 1. **Definieren**, was analysiert werden soll, mit dem Definition Builder 2. **Konfigurieren** von Schwellenwerten und Regeln für jede Fähigkeit 3. **Ausführen** von Scans, die Ihre Datensätze in Batches verarbeiten 4. **Prüfen** der Ergebnisse mit Kennzahlen und Drill-down zu den betroffenen Datensätzen 5. **Handeln** auf Basis der Erkenntnisse — geleitet von den kontextbezogenen Empfehlungen des Mentor Panel —, um die Datenqualität zu verbessern 6. **Überwachen** von Trends im Zeitverlauf mit wiederkehrenden Scans ### Architektur im Überblick ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ DEFINITION BUILDER │ │ Festlegen, was analysiert wird: Felder und Schwellenwerte │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ SCAN-AUSFÜHRUNG │ │ Batch Apex prüft Datensätze gegen ausgewählte Capabilities │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ERGEBNISSPEICHERUNG │ │Metriken in Custom Objects für Analyse und Trends gespeichert│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ERGEBNIS-DASHBOARD │ │ Scores ansehen, zu Datensätzen navigieren, Export │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### Verarbeitungsmodell DQS nutzt Salesforce Batch Apex für die Verarbeitung. Das bedeutet: - **Skalierbar**: verarbeitet Millionen von Datensätzen - **Reguliert**: respektiert die Salesforce-Limits automatisch - **Im Hintergrund**: läuft, ohne Anwender zu blockieren - **Fortsetzbar**: setzt nach einer Unterbrechung fort Der Verarbeitungsaufwand variiert je nach Fähigkeit: | Aufwand | Beispiel-Fähigkeiten | Hinweise | |------------|----------------------|-------| | NIEDRIG | Vollständigkeit, Gültigkeit | Einfache Feldprüfungen | | MITTEL | Aktualität, Konsistenz, PII-Erkennung | Musteranalyse | | HOCH | Eindeutigkeit | Vergleich über Datensätze hinweg | ## Schlüsselkonzepte ### Definition Eine Definition ist Ihre konfigurierte Datenqualitätsprüfung. Sie legt fest: - Welches Salesforce-Objekt analysiert wird - Welche Felder einbezogen werden - Welche Fähigkeiten ausgeführt werden - Welche Schwellenwerte und Regeln angewendet werden - Welche Filter den Prüfbereich eingrenzen Sie können mehrere Definitionen für verschiedene Objekte oder Anwendungsfälle anlegen. ### Fähigkeit (Capability) Eine Fähigkeit ist eine bestimmte Art von Datenqualitätsprüfung (Vollständigkeit, Gültigkeit usw.). Jede Fähigkeit hat: - **Varianten**: unterschiedliche Umsetzungen derselben Prüfung - **Metriken**: was sie misst (Raten, Anzahlen, Scores) - **Konfiguration**: Schwellenwerte und Optionen, die Sie festlegen ### Variante Eine Variante ist eine bestimmte Umsetzung einer Fähigkeit. Vollständigkeit hat zum Beispiel: - **Global Fill Rate**: einfacher Prozentsatz der Vollständigkeit - **Contextual Logic**: Vollständigkeit mit bedingten Regeln ### Metrik Eine Metrik ist eine konkrete Messgröße, die ein Scan erzeugt. Beispiele: | Metrik | Typ | Beispiel | |--------|------|---------| | Completeness Rate | Prozent | 85 % der Datensätze haben ein befülltes Email-Feld | | Invalid Count | Ganzzahl | 234 Datensätze haben ein ungültiges E-Mail-Format | | Dominant Values | JSON | Die 5 häufigsten Industry-Werte | ## Erste Schritte ### Schritt 1: Installation über AppExchange 1. Rufen Sie Salesforce AppExchange auf 2. Suchen Sie nach „Data Quality Sense" 3. Klicken Sie auf „Get It Now" und folgen Sie dem Installationsassistenten 4. Weisen Sie den Anwendern das DQS-Permission-Set zu ### Schritt 2: Erste Definition erstellen 1. Öffnen Sie DQS über den App Launcher 2. Klicken Sie auf „New Definition" 3. Folgen Sie dem Assistenten, um Ihren ersten Scan zu konfigurieren Eine ausführliche Anleitung finden Sie im [Definition-Builder-Leitfaden](/de/resources/using-dqs/definition-builder/). ### Schritt 3: Ausführen und prüfen 1. Speichern Sie Ihre Definition 2. Klicken Sie auf „Run Scan" 3. Warten Sie, bis die Verarbeitung abgeschlossen ist 4. Prüfen Sie Ihre Ergebnisse Hinweise zur Interpretation finden Sie unter [Ergebnisse verstehen](/de/resources/using-dqs/understanding-results/). ## Nächste Schritte - [Definition-Builder-Leitfaden](/de/resources/using-dqs/definition-builder/): Konfiguration Schritt für Schritt - [Scans ausführen](/de/resources/using-dqs/running-scans/): Ausführung und Überwachung - [Ergebnisse verstehen](/de/resources/using-dqs/understanding-results/): Ihre Daten interpretieren