Ein unterschätzter Klassiker der Datenwelt

August 1, 2025

Meist werden sie verschmäht und Excel-Dateien vorgezogen – und doch bilden sie das Rückgrat datenverarbeitender Prozesse: Textdateien. Ihre Schlichtheit, Lesbarkeit und breite Kompatibilität machen sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der explorativen Datenanalyse, der automatisierten Verarbeitung sowie dem Datenaustausch größerer Datenmengen – insbesondere dann, wenn keine Datenbank zum Einsatz kommen soll oder kann.

Ob in der Softwareentwicklung für Konfigurations- und Logdateien oder im Unternehmenskontext für standardisierte Ex- oder Importe – kaum ein datengetriebenes Umfeld kommt ohne Textdateien aus.

In diesem Artikel beleuchten wir die technischen Vorteile von Textdateien, erklären die Unterschiede zwischen gängigen Formaten und gehen auf typische Fallstricke im Umgang mit solchen Dateien ein. Darüber hinaus geben wir eine konkrete Anleitung, wie sich Textdateien mit dem hfp openAnalyzer effizient importieren und anschließend einfach sowie strukturiert analysieren lassen.

Was sind eigentlich Textdateien?

Textdateien sind Dateien, die ausschließlich aus Zeichen bestehen – also aus reinem, unverarbeitetem Text, der von Mensch und Maschine gelesen werden kann. Sie enthalten keine Formatierungen, keine eingebetteten Bilder, keine Formeln und auch keine anwendungsspezifischen Steuerinformationen, wie sie beispielsweise in Excel- oder PDF-Dateien zu finden sind.

Das Besondere an Textdateien ist deren Offenheit und Einfachheit. Sie sind in der Regel softwareunabhängig und lassen sich mit nahezu jedem Texteditor oder Datenanalyse-Tool öffnen – unabhängig vom Betriebssystem oder Hersteller. Sie sind klar und transparent aufgebaut, etwa in Form von Zeilen und Spalten mit klar definierten Trennzeichen (bspw. Komma oder Semikolon) oder als strukturierte Schlüssel-Wert-Paare (z.B. “Name“: „Max Mustermann“). Nicht zuletzt zeichnen sie sich durch ihre Langzeitlesbarkeit aus: Auch nach Jahrzehnten lassen sich Textdateien in der Regel noch problemlos öffnen und interpretieren – ganz ohne spezielle Software oder Migrationsaufwand.

Textdateien findet man unter anderem in den folgenden Formaten vor: 

- .csv – character-separated values, also Daten in Tabellenform mit Trennzeichen

- .txt – reiner Fließtext ohne Struktur (oft werden Daten im csv Format in .txt Dateien gespeichert.

- .log – zeilenbasierte Protokolle aus Anwendungen oder IT-Systemen

- .json – strukturierte Daten im Schlüssel-Wert-Format, häufige Nutzung für Schnittstellen.

- .xml – hierarchisch strukturierte Daten mit Tags, typisch für Konfigurationsdateien

Versteckte Hürden: Encoding und Textqualifizierer verstehen

Auch wenn Textdateien einfach und klar strukturiert sind, gibt es in der Praxis einige technische Details, die unbedingt beachtet werden müssen – insbesondere im Kontext von Schnittstellenbetrieb und Datenanalyseprojekten. Andernfalls kann es schnell zu unerwarteten Problemen und unnötigem Frust kommen.

Im Folgenden beleuchten wir daher zwei besonders kritische Aspekte: die Zeichenkodierung (Encoding) und den Einsatz von Textqualifizierern. Beide zählen erfahrungsgemäß zu den häufigsten Stolpersteinen im Umgang mit Textdateien.

Warum Encoding bei der Arbeit mit Textdateien eine entscheidende Rolle spielt

Encoding definiert, welche Zahlenfolge welchem Zeichen entspricht. Ein Computer speichert nämlich keine Buchstaben, sondern nur Zahlen – etwa Binärcode wie 01000001. Erst durch eine festgelegte Kodierung weiß das System: Diese Bitfolge steht zum Beispiel für den Großbuchstaben “A“. Unterschiedliche Encodings können derselben Bitfolge aber unterschiedliche Zeichen zuordnen.

Ein falsch interpretiertes Encoding führt schnell zu einer fehlerhaften Darstellung, etwa zu „�“-Symbolen, seltsamen Zeichenfolgen oder kaputten Umlauten. Das kann Datenanalysen massiv behindern, insbesondere wenn Trennzeichen nicht erkannt werden können (z.B. Semikolon, Pipe, Tabulator).

Die wichtigsten Encodings haben wir folgend zusammengestellt und kurz beschrieben:

- UTF-8: Der heutige De-facto-Standard. Unterstützt alle Unicode-Zeichen (inkl. Emojis, Sonderzeichen, internationale Schriftsysteme) und ist vollständig abwärtskompatibel zu ASCII - empfohlen für fast alle modernen Anwendungen.

- ASCII: Ein sehr alter Standard (7 Bit), der nur englische Buchstaben, Zahlen und einfache Sonderzeichen abdeckt - für viele Systeme nach wie vor die technische Basis.

- ISO-8859-1 (Latin-1): Früher weit verbreitet im deutschsprachigen Raum (unterstützt Umlaute wie ä, ö, ü) - wird aber zunehmend von UTF-8 verdrängt.

- Windows-1252: Eine Variante von Latin-1, die häufig in älteren Windows-Systemen verwendet wird - oft Quelle von Problemen beim Datenaustausch mit Unix- oder Websystemen.

- EBCDIC: Der Extended Binary Coded Decimal Interchange Code (EBCDIC, sinngemäß „erweiterter Austauschcode für binär kodierte Dezimalziffern“) ist eine von IBM entwickelte 8-Bit-Zeichenkodierung und wird fast ausschließlich von Großrechnern erzeugt.

Textqualifizierer – Schutzschild für Inhalte mit Sonderzeichen

Ein weiterer entscheidender Erfolgsfaktor für das fehlerfreie Verwenden von Textdateien sind korrekt eingesetzte Textqualifizierer (engl. Text Qualifiers). 

Häufig wird das doppelte Anführungszeichen (") verwendet, um Textfelder abzugrenzen, die selbst Trennzeichen enthalten. Dadurch bleibt der Feldinhalt erhalten, auch wenn er z. B. ein Komma oder einen Zeilenumbruch enthält.

Beispiel ohne Textqualifizierer:

Name,Ort,Bemerkung

Müller,Berlin,großes Potenzial, gute Kontakte

Wird fälschlicherweise als vier Spalten interpretiert.

Beispiel mit Textqualifizierer:

Name,Ort,Bemerkung

Müller,Berlin,"großes Potenzial, gute Kontakte"

Wird korrekt als drei Spalten gelesen.

Es kann in der Praxis auch vorkommen, dass Textqualifizierer selbst im Inhalt einer Spalte verwendet werden. In solchen Fällen muss das Zeichen maskiert (escaped) werden. Dies geschieht durch Verdopplung des Textqualifzierers. Ein Einfaches " wird im Text wird als "" geschrieben. 

"Er sagte: ""Das ist wichtig!"""

Wird gelesen als: Er sagte: "Das ist wichtig!"

Beim Exportieren, Speichern oder Parsen von Textdateien sollte stets klar definiert werden, welches Zeichen als Textqualifizierer verwendet wird – und wie mit eingebetteten Zeichen umzugehen ist. Besonders bei großen Datenmengen oder automatisierten Prozessen empfiehlt sich ein Testlauf zur Validierung der Datei, um spätere Analyseprobleme zu vermeiden.

Warum auch heute noch häufig auf Textdateien in der Datenanalyse zurückgegriffen wird

Trotz einer Vielzahl moderner Datenformate, cloudbasierter Plattformen und spezialisierter Datenbanksysteme sind Textdateien nach wie vor ein zentraler Bestandteil datenanalytischer Prozesse. Das hat weniger mit Nostalgie zu tun, sondern mit handfesten technischen und praktischen Vorteilen, die sie auch heute noch zur ersten Wahl in vielen Analysekontexten machen.

Ein wesentlicher Grund ist ihre universelle Lesbarkeit: Textdateien können mit nahezu jedem System und jeder Programmiersprache verarbeitet werden – ganz gleich, ob man mit Python, R, SQL, Bash oder Excel arbeitet. Diese Formatunabhängigkeit ist in heterogenen IT-Landschaften, in denen Daten zwischen verschiedenen Tools und Abteilungen fließen, ein unschätzbarer Vorteil.

Zudem sind Textdateien ideal für die Automatisierung. Sie lassen sich unkompliziert in Skripte, Pipelines oder APIs einbinden, ohne dass auf externe Bibliotheken oder komplexe Schnittstellen zurückgegriffen werden muss. In der Praxis bedeutet das: Weniger Fehlerquellen, schnellere Prozesse und mehr Kontrolle über die Datenverarbeitung.

Ein weiterer Grund ist ihre Transparenz. Anders als bei binären Formaten kann jede Person sofort nachvollziehen, wie die Daten strukturiert sind, was sie enthalten und wie sie verarbeitet werden. Das erleichtert nicht nur die Fehlersuche, sondern erhöht auch die Nachvollziehbarkeit.

Auch in Bezug auf Langzeitarchivierung haben Textdateien die Nase vorn. Da sie keinen proprietären Code enthalten und vollständig aus Zeichen bestehen, lassen sie sich problemlos über einen langen Zeitraum speichern und zu einem späteren Zeitpunkt immer noch lesen. Insbesondere .csv-Dateien sind hinsichtlich ihrer Ressourceneffizienz nicht zu unterschätzen: Textdateien benötigen kaum Speicherplatz, lassen sich gut komprimieren und schnell übertragen.

Kurz gesagt: Textdateien sind nach wie vor die Basis vieler Schnittstellen und Datenanalysen, nicht weil sie alt sind – sondern weil sie in ihrer Interpretierbarkeit und ihrer Verarbeitbarkeit genau das bieten, was in datenintensiven, dynamischen Arbeitsumgebungen gebraucht wird.

Textdateien mit dem hfp openAnalyzer importieren und analysieren

Und weil Textdateien auch heute aus der Datenanalyse nicht wegzudenken sind, lassen sie sich im hfp openAnalyzer selbstverständlich direkt importieren und analysieren. Ob .csv, .xml oder .log – der openAnalyzer importiert die Daten und ermöglicht eine strukturierte, schnelle und interaktive Auswertung.

Wie der Import genau funktioniert und worauf beim Setzen von Trennzeichen oder Zeichencodierungen zu achten ist, haben wir in einem kurzen Video für Sie zusammengefasst:

hfp openAnalyzer: Textdateien einlesen

Sollten Sie Fragen oder Anmerkungen haben, freuen wir uns über Ihre Rückmeldung.