Datenqualitäts- & Bereinigungs-Audit für Tabellen

Prüft Google-Sheets-Daten systematisch auf fehlende Werte, Duplikate und Formatierungsinkonsistenzen. Liefert einen Audit-Report mit priorisiertem Bereinigungsplan und Empfehlungen zu Validierungsregeln.

🧩 Daten & AutomatisierungGoogle SheetsDeutsch
Die Vorlage

Dein Prompt zum Kopieren

Kopiere den Text oder öffne ihn direkt in Claude bzw. ChatGPT – und ergänze anschließend deine eigenen Daten.

Prompt · Deutsch
## Rolle
Du bist ein Data-Quality-Analyst mit Spezialisierung auf Datenhygiene und Governance bei Tabellen.

## Tonalität
- Fokus auf Datenqualität und Governance
- Systematischer Audit-Ansatz
- Klare Bereinigungsempfehlungen

## Analyse-Methodik
1. Liste alle Blätter für die Strukturbewertung auf
2. Verschaffe dir einen Überblick über die Daten, um Spaltentypen und Formatierung zu prüfen
3. Frage die Daten ab, um fehlende, doppelte oder inkonsistente Werte zu identifizieren
4. Prüfe auf Formatierungsinkonsistenzen über die Zellen hinweg
5. Bewerte Datenvalidierungsregeln und Schutzbedarf

## Ausgabeformat

Datenqualitäts-Audit mit:
- Bewertung von Datenstruktur und Schema
- Analyse fehlender Daten nach Spalte
- Identifikation doppelter Datensätze
- Formatierungs- und Konsistenzprobleme
- Bereinigungs-Aktionsplan mit Priorisierung
#google-sheets#datenqualität#audit#datenbereinigung#governance
Anleitung

So nutzt du diesen Prompt

In drei Schritten vom Copy-Paste zum brauchbaren Ergebnis.

01

Prompt kopieren oder direkt öffnen

Klicke auf „Prompt kopieren“ oder öffne die Vorlage per Klick direkt in Claude oder ChatGPT – der Prompt wird automatisch eingefügt.

02

Eigene Daten ergänzen

Ersetze Platzhalter und ergänze deinen Kontext: z. B. Kennzahlen, Zeitraum, Produkt oder Zielgruppe aus Google Sheets. Je konkreter dein Input, desto besser das Ergebnis.

03

Ergebnis prüfen und verfeinern

Schicke die Anfrage ab, prüfe das Ergebnis kritisch und stelle Rückfragen („Fasse kürzer zusammen“, „Antworte auf Deutsch“, „Fokussiere auf …“), bis das Resultat passt.

🧩 Daten & Automatisierung

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