Aus „Big Data, Smart Data, next?“: Datenschutz im Forschungsprojekt: Am besten von Anfang an!

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Dr. Marlene Willkomm, Stadtentwässerungsbetriebe Köln, AöR © Wolfgang Borrs

 

Von Dr. Marlene Willkomm.

Als Konsortiumsmitglied im Smart-Data-Projekt sd-kama kann ich mich noch gut daran erinnern, dass wir zu Beginn unserer Arbeit sehr naiv an das Thema Datenschutz herangetreten sind: Unsere Vorstellung war es, innerhalb des ersten Monats ein datenschutzkonformes Gesamtkonzept für unser Projekt zu entwerfen. Schnell hat sich gezeigt: Das sollte eine fixe Idee bleiben.

Wir wurden eines Besseren über die Bedeutung und Ansprüche datenschutzkonformer Systeme belehrt. So haben wir dem Datenschutz im weiteren Projektverlauf eine hohe Bedeutung beigemessen und die Konformität in allen Etappen berücksichtigt und integriert. Resultierend können wir nun auf eine uneingeschränkt nutzbare Architektur zurückgreifen. Dabei ist Weitsicht in Datenschutzfragen ein wichtiger Faktor: Alle Apps und offenen Schnittstellen, die wir im Projekt sd-kama entwickelt haben, so auch die Bildanalyse, sind komplett konform mit der jetzt geltenden Europäischen Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO). Wir haben uns bewusst von Anfang an bei allen unseren Entwicklungen an der DS-GVO orientiert, denn nur somit war gewährleistet, dass unsere Ansätze auch zukunftsfähig sind. Dass die DS-GVO im Mai nach zweijähriger Übergangszeit dann letztendlich in Kraft getreten ist, hat uns – anders als vielen anderen – nicht die Schweißperlen auf die Stirn getrieben. Wir hatten unsere „Hausaufgaben“ erledigt.

Dateneffizienz statt Datensparsamkeit

Das Thema der Datensparsamkeit sehe ich dabei nur als bedingt bedeutsam. Es ist grundsätzlich nichts Falsches daran, Daten zu sammeln. Im Gegenteil, Daten können von großem Nutzen sein. Bezogen auf den Katastrophenschutz helfen Daten enorm, um die Situation angemessen einschätzen zu können und den Schaden zu minimieren. Wichtig ist allerdings, dass man sich Gedanken macht, welche Daten eigentlich benötigt werden. Wie analysiere ich meine Daten? Welchen Algorithmus wende ich an? Was möchte ich mit den Daten erreichen? Benötige ich Gesichter oder Namen von Personen? Für viele Analysen und Zwecke sind personenbezogene Daten überhaupt nicht notwendig. Da Daten und das Sammeln von Daten allerdings grundsätzlich von enormer Wichtigkeit sind, würde ich dem Wort der Datensparsamkeit nicht so viel Bedeutung beimessen. Es bleibt allerdings zentral im Blick zu behalten, wofür Daten eigentlich verwendet werden sollen und welche Arten von Daten benötigt werden.

Ich bin überzeugt davon, dass sich die investierten Ressourcen für die Datenschutzfragen in unserem Projekt absolut ausgezahlt haben. Denn nur, wenn Datenschutzaspekte von Anfang an berücksichtigt und integriert werden, kann eine spätere Verwertung von Ergebnissen sicher gewährleistet werden – egal, ob in Forschungsprojekten oder Unternehmensanwendungen.

 

Der gesamte Debattenband „Big Data, Smart Data, next?“ steht hier zum kostenlosen Download zur Verfügung.

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  Allgemein, Begleitforschung, Big Data Debattenband, Datenanalyse, DS-GVO

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