Viele Anwendungen verarbeiten Daten und speichern diese in einer bestimmten Form als Datei ab. Den größten Anteil zu verarbeitender Daten fallen in den Bereich der Datenbankanwendungen. Ein Datenbanksystem hat die Aufgabe, große Mengen an Daten effizient, sicher und dauerhaft abzuspeichern und über geeignete Programmfunktionen sicherzustellen, dass auf die gespeicherten Daten jederzeit zugegriffen werden kann. In fast allen industriellen und wirtschaftlichen Bereichen werden Datenverwaltungsprogramme eingesetzt. Es ist daher sehr wichtig, die gespeicherten Daten zu bewahren und vor möglichen Beschädigungen zu schützen.

Moderne Systeme arbeiten mit strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Informationen und nutzen Dateiformate wie SQL-Dumps, MDB/ACCDB, DBF, SQLite, CSV, XML oder JSON. Entscheidend sind dabei Datenintegrität (Transaktionssicherheit, ACID-Eigenschaften), konsistente Indizes sowie nachvollziehbare Protokolle über Schreibvorgänge. Je komplexer die Umgebung (ERP, CRM, Produktions- oder Finanzsysteme), desto wichtiger sind saubere Prozesse für Speicherung, Zugriff und Sicherung, um logische Fehler und Defekte frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden.

Gründe für beschädigte Daten

Daten werden über entsprechende Anwendersoftware verwaltet. Werden hier beispielsweise selbst programmierte Lösungen verwendet, kann es bei der Verarbeitung, Abfrage und Abspeicherung zu Störungen kommen. Diese Störungen treten auf, wenn beispielsweise ein unsauber programmiertes Datenbankprogramm bestehende Datendateien einliest, die Datensätze nicht richtig auseinanderhält und fehlerhaft wieder zurückschreibt. Inkompatibilitäten können aber auch auftreten, wenn zwei unterschiedliche Datenbankanwendungen verwendet werden und die Daten wahlweise mal auf der einen, mal auf der anderen Datenbank verarbeitet werden. Teilweise wird hierbei die Datenstruktur verändert, beschädigt oder ganz zerstört. Datenverlust ist die Folge.

Eine weitere Möglichkeit für das Entstehen beschädigter Daten ist ein plötzlicher Programmabsturz. Gerade abzuspeichernde Datensätze können dann zum Beispiel nicht mehr korrekt in die Datenbankdatei zurückgeschrieben werden. Entweder ist danach die Datei nicht mehr lesbar oder es fehlen wichtige Datensätze. In einigen wenigen Fällen kann auch eine Fehlbedienung einer Datenbank zu fehlerhaften Daten führen. Werden neue Schnittstellen für einen Export von Daten programmiert, können ebenfalls fehlerhafte Datenübertragungen auftreten. Für solche Zwecke sollten Entwickler zunächst immer nur Testdaten verwenden.

• Versionskonflikte und Inkompatibilitäten: Unterschiedliche Softwarestände, Treiber oder Datenbank-Engines interpretieren Felder, Zeichensätze oder Indizes abweichend. Mischbetrieb führt häufig zu fehlerhaften Updates, fehlerhaften Conversions oder inkonsistenten Schemata.
• Abbrüche während Schreibvorgängen: Stromausfall, Systemabsturz, Blue Screen oder ein erzwungener Neustart unterbrechen Transaktionen. Ohne vollständiges Journaling/Transaktionslog bleiben Pages/Blöcke unvollständig, Header korrupt oder Indizes verwaist.
• Fehler im Dateisystem/OS: Defekte im Dateisystem, fehlerhafte Caches, nicht sauber ausgehängte Volumes oder beschädigte Metadaten führen zu Lesefehlern, CRC-Fehlern oder inkonsistenten Dateigrößen.
• Hardwareprobleme: Sektorenfehler (Bad Blocks), SSD-Firmware-Probleme, defekte Controller, instabile Kabel/Backplanes oder fehlerhafter RAM verfälschen Daten still (Bit Rot) oder zerstören die Struktur von Tabellen/Indexseiten.
• Anwendungs- und Bedienfehler: Fehlerhafte Imports/Exports, falsche Mappings, ungetestete Skripte, Massenuploads oder unpräzise UPDATE/DELETE-Anweisungen können ganze Datengruppen logisch beschädigen.
• Netzwerk- und Virtualisierungsprobleme: Timeout, Paketverlust, Abbrüche bei Sync/Replication, inkonsistente Snapshots oder ein abgebrochener RAID-Rebuild erzeugen Divergenzen zwischen Daten- und Indexbereichen.
• Schadsoftware und unautorisierte Zugriffe: Verschlüsselnde Malware, Manipulationen an Dateien oder Logs sowie unzureichende Rechtekonzepte begünstigen korrupte Datensätze und unlesbare Dateien.

Typische Symptome beschädigter Dateien sind u. a. „Datei lässt sich nicht öffnen“, „Index muss neu aufgebaut werden“, fehlerhafte Prüfsummen, unerwartete NULL-Werte, fehlende Referenzen, stark verlangsamte Abfragen, inkonsistente Summen oder wiederkehrende Dialoge zur Datenreparatur. Häufig zeigen Protokolle Hinweise auf abgebrochene Transaktionen, Konflikte im Locking oder fehlerhafte Seitennummern.

Datenrettung & Wiederherstellung fehlerhafter Daten

Um beschädigte Daten wiederherzustellen, wird zunächst das Programm benötigt, welches die Daten in eine Datei geschrieben hat. Hierbei handelt es sich beispielsweise um ein Datenbankprogramm. Eine der gebräuchlichsten Methoden zur Wiederherstellung ist das Extrahieren der erhaltenen Informationen aus einer beschädigten Datendatei. Wenn eine Datei nicht mehr vom Datenverwaltungsprogramm gelesen werden kann, sollte man versuchen, diese Datei beispielsweise mit dem Programm Microsoft Excel zu öffnen.

Viele Datenbankdateien liegen in Tabellenform vor, von daher eignet sich Excel besonders gut hierfür. Anschließend können die enthaltenen Informationen herausgefiltert werden und in einer anderen Datei gespeichert werden. Gegebenenfalls lässt sich diese Datei dann wieder von dem Datenbankprogramm einlesen. Zwar werden hierbei einige Datensätze verloren gegangen sein, aber diese Methode ist immer noch besser, als wenn man sämtliche Daten verliert. Bei großen Datenbankanwendungen wird man wahrscheinlich auch mit Excel nicht viel anfangen können.

Hinweis zu Versionen: Nutzen Sie möglichst aktuelle Werkzeuge (z. B. Microsoft 365 Excel) und dokumentieren Sie den Einsatz älterer Versionen (z. B. 2010/2013/2016), da Parser und Importfilter variieren können. Unterschiede in Datentypen, Dezimaltrennzeichen oder Zeichensätzen (UTF-8/UTF-16/ANSI) sind häufige Ursachen für erneute Inkonsistenzen beim Import.

• Sofortmaßnahmen: System stoppen, schreibende Zugriffe vermeiden, eine sektorweise 1:1-Kopie (Image) erstellen und ausschließlich auf dieser Kopie arbeiten. So bleiben Beweise und Wiederherstellungschancen erhalten.
• Analyse: Header, Metadaten, Tabellen- und Indexseiten, Transaktions- und Journallogs prüfen. Struktur (Schema), Constraints, Fremdschlüssel und Trigger auf Inkonsistenzen untersuchen.
• Logische Reparatur: Soweit möglich, interne Prüf- und Reparaturfunktionen der jeweiligen Engine nutzen, beschädigte Indizes neu aufbauen, valide Datensätze dumpen/exportieren und getrennt von problematischen Datensätzen sichern.
• Gezielte Extraktion: Erhaltene Datenblöcke seitenweise rekonstruieren, Tabellen fragmentiert zusammenführen, Prüfsummen/Signaturen verifizieren, Duplikate und Inkonsistenzen markieren.
• Validierung: Vollständigkeit pro Tabelle/Spalte, Plausibilitäten (z. B. Summen, Zeitreihen), referenzielle Integrität und Business-Regeln überprüfen. Ergebnisse in einer Protokolldatei dokumentieren.
• Wiedereinspielung: Wiederhergestellte Daten zuerst in einer Testumgebung einspielen, Applikationslogik prüfen, anschließend produktiv migrieren – stets mit aktuellem Backup und Rollback-Plan.

Praktisch bewährt hat sich die Kombination aus Rohdatenanalyse und strukturiertem Export (z. B. in CSV) mit anschließender Neuaufnahme in eine leere Zielstruktur. Für große, fragmentierte oder proprietäre Formate ist häufig eine seitenbasierte Rekonstruktion nötig, um konsistente Tabellenbereiche zu isolieren und defekte Blöcke zu umgehen.

Wir haben uns auf die Datenrettung beschädigter Dateien spezialisiert. Dem Grunde nach werden aber auch hier über verschiedene Schnittstellen die beschädigten Daten eingelesen, die kompletten Datensätze extrahiert und die beschädigten Daten gesondert markiert. Mittels speziell entwickelter Software– und Hardwarelösungen können wir einen Großteil aller Datenverlust wiederherstellen.

Unsere Vorgehensweise ist reproduzierbar, möglichst schonend und nachvollziehbar: schreibgeschützte Analyse, forensische Abbilder, proprietäre Parser für verbreitete Datenbank-Engines und Dateiformate (z. B. SQL-Backups, SQLite, Access/ACCDB, DBF/FOX, Paradox), strukturierte Extraktion, Validierungsberichte und eine klare Dokumentation aller Schritte. Sie erhalten auf Wunsch Teilergebnisse, Prüfsummen und einen transparenten Status zur Datenqualität – inklusive Empfehlungen zur Vermeidung weiterer logischer Schäden.

Häufige Fragen und Antworten