Big-Data-Analysen nach DS-GVO und BDSG
Grenzen und Möglichkeiten
- Artikel-Nr.: SW10053.18
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Big-Data sind große Datenmengen, die für Zwecke, die bei deren Erhebung noch nicht feststehen, ausgewertet werden sollen. Deren Analyse kann eine Vielzahl von Verwendungszwecken ermöglichen. Datenschutzrechtlich kollidieren Big-Data-Analysen insbesondere mit dem Gebot der Datenminimierung und dem Zweckbindungsgrundsatz. Sie stellen die Praxis aber auch vor dem Hintergrund von Transparenz und Informationspflichten vor rechtliche Herausforderungen. Es ist wichtig, solche Auswertungsmodelle in das System der DS-GVO und des BDSG einzuordnen, sie von anderen Methoden wie Scoring und Profiling abzugrenzen, um sie auf ihre Zulässigkeit zu überprüfen.
Erfahren Sie in diesem Seminar, welche Big-Data-Analysen auf welcher Datenbasis mit welchen Berechnungsmethoden möglich und wie sie datenschutzrechtlich zu bewerten sind. Welche Möglichkeiten des rechtskonformen Einsatzes gibt es und wo liegen die Grenzen?
Der Veranstalter behält sich vor, das Präsenz-Seminar bis 14 Tage und die Online-Schulung bis 2 Tage vor Beginn zu stornieren. Sollten sich nicht genügend Teilnehmer für die Präsenz-Veranstaltung melden, behalten wir uns vor, das Seminar digital durchzuführen.
Technische Hinweise für unsere Teilnehmer/innen von Online-Schulungen:
Eine Audioausgabe an Ihrem Gerät ist erforderlich. Ebenso wie ein Micro, wenn Sie sprechen möchten bzw. eine Kamera, wenn Sie gesehen werden möchten.
Rechtzeitig vor Seminarbeginn erhalten Sie Ihren persönlichen Link zum virtuellen Seminarraum. Folgen Sie den Hinweisen und betreten Sie die Onlineschulung. Es ist keine Software-Installation erforderlich!
- Was bedeutet Big-Data – Abgrenzung zu Profiling und CRM
- Methoden der Big-Data-Analysen
- Rechtsrahmen für die Nutzung nach DS-GVO und BDSG
- Anwendungsfälle und deren Lösungen
Interne und externe Datenschutzbeauftragte
Begriffsklärungen und Abgrenzungsfragen bei Big-Data
Rechtsrahmen nach DS-GVO und BDSG anhand konkreter Anwendungsfälle
- Zweckbindung
- Abgrenzung zu Scoring und Profiling
- Anonymisierung und Pseudonymisierung
- Transparenz- und Informationspflichten
- Fragen des Technischen Datenschutzes
- Datenschutz-Folgenabschätzung
Anwendungsszenarien und Fallbeispiele
Netto-Unterrichtsstunden: 5,5 h
Vortragsmethode: Vortrag, Muster und Best Practices zu Analyseverfahren, Anwendungsszenarien und Fallbeispiele, Teilnehmerfragen und -austausch
Am Ende der Veranstaltung wird eine Teilnahmebescheinigung ausgeteilt.
Fortbildungsveranstaltung gemäß Art. 38 Abs. 2 DS-GVO, §§ 5, 6, 38 BDSG
Prognoseverfahren auf der Basis von Big-Data-Analysen liefern erstaunlich präzise Voraussagen. In der Unternehmensplanung und im Marketing bieten sie erhebliche Wettbewerbsvorteile. Doch die eingesetzten Analyseverfahren haben auch ihre Tücken. Um Big-Data-Analysen datenschutzrechtlich und gesellschaftlich einwandfrei einzusetzen, müssen Analyseverfahren und Datenbasis stimmen. Sie erhalten Kriterien, um dieses prüfen und planen zu können.
Heidi Schuster, Silvia C. Bauer
Prof. Dr. Rolf Schwartmann, Kristin Benedikt
RA Andreas Jaspers, Prof. Dr. Rolf Schwartmann, Kristin Benedikt
Markus Limbach, Florian Thiessenhusen, Marvin Kroschel, Reza Jahangiri
Prof. Dr. Rolf Schwartmann, Kristin Benedikt
Tobias Elsner, Thomas Wallutis
Heidi Schuster, Silvia C. Bauer
Yvette Reif, RA Andreas Jaspers
Prof. Dr. Rolf Schwartmann, Kristin Benedikt