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title: Datenqualitäts-Dashboard (Emissions-Validierungen)
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29\. September 2026
# Datenqualitäts-Dashboard (Emissions-Validierungen)
## Mit dem Datenqualitäts-Dashboard prüft Cozero deine Emissionsdaten automatisch auf typische Qualitätsprobleme – so fallen dir Fehler schon vor dem Reporting auf, nicht erst danach.
Du musst deine Zahlen nicht mehr von Quartal zu Quartal mühsam in einer eigenen Tabelle abgleichen oder auf einen Datenqualitätsbericht vom Cozero-Team warten. Stattdessen siehst du markierte Datensätze direkt in der Plattform, filterst gezielt nach dem, was wirklich Aufmerksamkeit braucht, und kümmerst dich gleich darum – verwerfen, herunterladen oder löschen, alles ohne Cozero zu verlassen.
Das Dashboard arbeitet mit zwei Arten von Prüfungen: **Validierungen auf Log-Eintrags-Ebene** für einzelne Datensätze und **aggregierte Validierungen** für Muster über Monate hinweg (mehr dazu weiter unten).
### Für wen ist das gedacht?
Das Datenqualitäts-Dashboard richtet sich an alle, die vor der Berichterstattung für die Qualität der Emissionsdaten verantwortlich sind – vor allem an Organisationen, die Emissionsdaten über viele Geschäftseinheiten, Standorte oder Tochtergesellschaften hinweg verwalten, wo eine manuelle Prüfung nicht mehr mitkommt.
- Sustainability Manager:innen, die vierteljährliche oder jährliche Emissionsberichte vorbereiten
- Dateneigentümer:innen, die Emissions-Logs über mehrere Geschäftseinheiten oder Standorte hinweg im Blick behalten
- Teams, die bisher auf selbst gebaute Tabellen oder Datenqualitätsberichte auf Anfrage angewiesen waren, um fehlende Einträge, unerwartete Nullwerte oder auffällige Ausschläge zu finden
### So findest du es
Gehe in der linken Seitenleiste deines Cozero-Workspace auf **Log \> Datenqualität**.
Oben auf der Seite siehst du eine Reihe von Filter-Chips, die anzeigen, welche Problemkategorien in deinen Daten gefunden wurden:
- **Emissions are zero** – Einträge, bei denen das Ergebnis 0 ist oder fehlt
- **Suspicious Text** – Einträge mit platzhalterartigem Text (z. B. „test“, „tbc“, „demo“)
- **Potential Duplicate** – identische Einträge, die möglicherweise doppelt gezählt wurden
- **Log without Entry** – Logs ohne erfasste Einträge
- **Calculation Error** – Einträge mit Berechnungsproblemen
- **Outliers** – Monate mit ungewöhnlich hohen oder niedrigen Emissionen für einen Standort/eine Unterkategorie
- **Data Gaps** – Monate ohne jegliche Daten für einen Standort/eine Unterkategorie
Jeder Chip zeigt an, wie viele Datensätze als mögliche Probleme markiert sind. Klicke auf einen Chip, um die Kategorie zu wechseln (scrolle die Chip-Leiste horizontal, um **Outliers** und **Data Gaps** zu erreichen). Über das Filter-Symbol kannst du die Tabelle mit denselben Feldern wie im Log Entry Overview filtern, über das Spalten-Symbol Spalten ein- und ausblenden oder neu anordnen. Sobald ein Filter aktiv ist, passen sich die Zahlen in den Chips an. Für **Log without Entry**, **Outliers** und **Data Gaps** stehen Filter- und Spaltenoptionen nicht zur Verfügung; diese Ansichten zeigen immer alle deine Daten.
### Schritt-für-Schritt-Anleitung
### Schritt 1: Das Datenqualitäts-Dashboard öffnen
1. Klappe in der linken Seitenleiste **Log** auf.
2. Wähle **Datenqualität**.
3. Die Tabelle lädt und zeigt oben alle Kategorien als Chips an. Beim ersten Aufruf ist **Emissions are zero** ausgewählt; später öffnet sich das Dashboard mit dem zuletzt genutzten Chip.
### Schritt 2: Markierte Log-Einträge durchsehen
1. Klicke auf einen Chip (z. B. **Potential Duplicate** oder **Suspicious Text**), um die Tabelle nach diesem Problemtyp zu filtern.
2. Anhand der Spalten (**Log-ID**, **Verantwortliche Person**, **Geschäftsbereich**, **Standort**, **Zeitraum-Start/-Ende**, **Log-Kategorie**, **Log-Unterkategorie** u. a.) erkennst du, wo das Problem auftritt.
3. Über das Filter-Symbol grenzt du die Ergebnisse weiter ein, etwa nach Kategorie, Standort oder Geschäftsbereich, und klickst dann auf **Anwenden**.
4. Um Filter zu entfernen, öffne das Filterfenster, klicke auf **Alle Filter zurücksetzen** und anschließend auf **Anwenden**.
5. Die Ansicht **Log without Entry** listet Logs statt Einträge auf und zeigt daher weniger Spalten: Log-ID, Titel des Logeintrags, Geschäftsbereich, Standort, Zeitraum-Start und Zeitraum-Ende.
### Schritt 3: Prüfen und handeln
1. Wähle über die Kontrollkästchen eine oder mehrere markierte Zeilen aus.
2. Öffne das **Aktionen**-Dropdown:
- **Validierungswarnung verwerfen** – Markierung verwerfen, wenn der Wert korrekt ist (nur Log-Eintrags-Ebene)
- **Herunterladen** – markierte Liste herunterladen und an das zuständige Team weitergeben
- **Einträge löschen** – zugrunde liegende Log-Einträge löschen, falls sinnvoll (nur Log-Eintrags-Ebene). Das Löschen ist endgültig: Du musst es bestätigen, und wenn alle Einträge eines Logs gelöscht werden, wird auch das Log selbst entfernt. Einträge in abgeschlossenen Zeiträumen können nicht gelöscht werden.
3. Klicke auf eine Zeile, um die Detailseite des Logs in einem neuen Tab zu öffnen und ihn direkt zu bearbeiten.
### Schritt 4: Aggregierte Validierungen prüfen (Outliers und Data Gaps)
1. Wähle den Chip **Outliers** oder **Data Gaps**. Die Ergebnisse sind nach Unterkategorie, Kategorie, Standort und Geschäftseinheit gruppiert, mit einer Spalte pro Monat.
2. Markierte Monate sind rot hervorgehoben. Datenlücken werden als rote 0 angezeigt.
3. Bei Ausreißern siehst du beim Überfahren mit der Maus den **Z-Score**, z. B. „Z-score: 3.10 (HIGH)“. Der Z-Score zeigt, wie stark ein Monatswert von deinem üblichen Niveau abweicht – verglichen mit deinen eigenen bisherigen Werten für denselben Standort, dieselbe Unterkategorie und Geschäftseinheit. Ein Wert um 0 entspricht dem Durchschnitt; je weiter der Wert von 0 entfernt ist, desto ungewöhnlicher ist der Monat. **HIGH** bedeutet ungewöhnlich hoch, **LOW** ungewöhnlich niedrig.
4. Klicke auf einen markierten Wert, um den Log Entry Overview in einem neuen Tab zu öffnen, in der Ansicht **Data Quality**, vorgefiltert nach Standort, Kategorie, Unterkategorie und Geschäftseinheit. Die Ansicht umfasst alle Zeiträume; setze Start- und Enddatum, um dich auf den markierten Monat zu konzentrieren.
5. Über **Aktionen \> Herunterladen** lädst du die aggregierte Tabelle herunter.
### Log-Eintrags-Ebene vs. aggregierte Validierungen
**Validierungen auf Log-Eintrags-Ebene** prüfen jeden Datensatz einzeln – ist der Eintrag null, dupliziert, enthält er Platzhaltertext oder gehört er zu einem Log ohne Einträge? Solche Fälle behebst du schnell, einzeln oder als Sammelaktion. **Aggregierte Validierungen** vergleichen Monate miteinander und finden Ausreißer und Lücken, die man einem einzelnen Eintrag nicht ansieht. Sie funktionieren am besten, wenn mindestens ein Jahr an historischen Daten vorliegt.
### Häufig gestellte Fragen
**Was zählt als „Potential Duplicate“?** Zwei oder mehr Log-Einträge werden markiert, wenn ihre zentralen Eingabefelder – Standort, Datum, Activity-Data-Quelle und gerundete Eingabewerte – identisch sind. Das deutet darauf hin, dass dieselbe Aktivität möglicherweise mehrfach erfasst wurde.
**Warum wird nicht jeder Nullemissions-Eintrag markiert?** Ein Nullwert ist nicht automatisch ein Problem – etwa bei erneuerbarem Strom mit einem Emissionsfaktor von null. Die Prüfung **Emissions are zero** schließt solche erwarteten Fälle aus, sodass du nur Nullwerte siehst, die auf ein echtes Datenproblem hindeuten.
**Behebt Cozero markierte Probleme automatisch für mich?** Nein. Das Dashboard markiert Probleme zur Überprüfung durch dich, ändert deine Daten aber nicht selbstständig und gibt auch keine Korrekturen an deine Quellsysteme zurück.
**Was passiert, wenn ich eine Markierung verwerfe?** Das System merkt sich das – ein Datensatz, den du einmal als korrekt bestätigt hast, taucht bei künftigen Prüfungen nicht wieder auf, solange sich die zugrunde liegenden Daten nicht ändern.
**Ersetzt das die Datenqualitätsberichte, die ich bisher beim Cozero-Team anfordere?** Genau das ist das Ziel: Du bekommst dieselbe Transparenz direkt in der Plattform und brauchst seltener einen manuellen Bericht auf Anfrage. Solltest du für einen bestimmten Fall trotzdem einen Bericht brauchen, wende dich einfach an deinen Cozero-Kontakt.
**Kann ich eigene Validierungsregeln hinzufügen?** Aktuell noch nicht. Individuelle Validierungen, KI-gestützte Mustererkennung und Datenanreicherung sind für zukünftige Erweiterungen in Planung.
### Fragen oder Feedback
Falls beim Arbeiten mit dem Dashboard etwas nicht klappt oder du Fragen hast, melde dich einfach bei uns unter [support@cozero.io](mailto:support@cozero.io).
- [Cozero Emissionskategorien](https://resources.cozero.io/de/wiki/cozero-emissionskategorien?hsLang=de)
- [Produktleitfaden: Log](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-log?hsLang=de#main-content)
- [Einführung](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-log?hsLang=de#einf%C3%BChrung)
- [Einrichtung deiner Organisation](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-log?hsLang=de#einrichtung-deiner-organisation)
- [Schritt für Schritt](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-log?hsLang=de#schritt-f%C3%BCr-schritt)
- [Corporate Carbon Footprint (CCF)](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-log?hsLang=de#corporate-carbon-footprint-ccf)
- [Product Carbon Footprint (PCF)](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-log?hsLang=de#product-carbon-footprint-pcf)
- [Produktleitfaden: Dashboard](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-log?hsLang=de#produktleitfaden-dashboard)
- [Cozero features](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-log?hsLang=de#cozero-features)
- [Produktleitfaden: Act](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-act?hsLang=de)
- [Produktleitfaden: Share](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-share?hsLang=de)
- [Produktleitfaden für Lieferanten](https://resources.cozero.io/de/wiki/produktleitfaden-f%C3%BCr-lieferanten?hsLang=de)
- [Wissens-Hub](https://resources.cozero.io/de/wiki/wissens-hub?hsLang=de#main-content)
- [Klimawissen](https://resources.cozero.io/de/wiki/wissens-hub?hsLang=de#klimawissen)
- [FAQs und Glossar](https://resources.cozero.io/de/wiki/wissens-hub?hsLang=de#faqs-und-glossar)
- [Regulatorik](https://resources.cozero.io/de/wiki/wissens-hub?hsLang=de#regulatorik)
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