Aus „Big Data, Smart Data, next?“: Von Big Data zu Smart Data: Welche Rolle der Datenschutz dabei spielen kann

Von Smart Data Begleitforschung Vor 2 MonatenKeine Kommentare
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Monika Menz, Vossius & Partner © Wolfgang Borrs

 

Von Monika Menz.

Big Data und Datenschutz scheinen ein auf den ersten Blick unversöhnliches Begriffspaar zu sein. Tatsächlich kann aber die Auflösung des Konflikts zwischen diesen beiden dazu führen, dass aus Big Data Smart Data wird. Auch die gerade im Zusammenhang mit Big Data oft gescholtene Europäische Datenschutz-Grundverordnung ((EU) 2016/679) setzt hier nicht nur den zu beachtenden gesetzlichen Rahmen, sondern kann auch für Big Data positive Impulse setzen.

Grundsätze wie Datensparsamkeit und die strenge Zweckbindung sind deutschen Unternehmen bereits aus der alten Fassung des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG alt) bekannt. Die Datenschutz-Grundverordnung hat die Zweckbindung in Art. 5 Abs. 1 lit b und die Datenminimierung in Art. 5 Abs. 1 lit c DS-GVO als Grundsätze der Datenverarbeitung in den Vordergrund gerückt.

Was bedeutet Zweckbindung?

Der Grundsatz der Zweckbindung wird als einer der größten Hemmschuhe für Big-Data-Anwendungen gesehen. Denn bei Big Data ist ja gerade darauf angelegt, neue Erkenntnisse aus Daten zu ziehen, die ursprünglich für einen ganz anderen Zweck gedacht waren. Die Datenschutz-Grundverordnung eröffnet nun Argumentationsspielräume für die datenschutzrechtliche Zulässigkeit von Big-Data-Anwendungen in Art. 5 Abs. 1 lit b DS-GVO selbst. Wesentliches Kriterium ist hierbei, dass der Zweck der Big-Data-Analyse mit dem ursprünglichen Zweck vereinbar ist. Für im öffentlichen Interesse liegende Archivzwecke sowie für wissenschaftliche oder historische Forschungszwecke oder für statistische Zwecke gibt die DS-GVO in Art. 89 konkretere Spielregeln vor, unter welchen Voraussetzungen von einer solchen Zweckvereinbarkeit ausgegangen werden kann. Dazu gehört insbesondere die Pseudonymisierung von Daten. Die konkrete Ausgestaltung obliegt aber hier den nationalen Gesetzgebern.

Auch für Zwecke außerhalb der in Art. 5 und Art. 89 DS-GVO privilegierten Zwecke für Big-Data-Anwendungen ist die Pseudonymisierung von personenbezogenen Daten ein Instrument, um die Vereinbarkeit mit dem ursprünglichen Zweck erreichen zu können. Welche weiteren Anforderungen zu erfüllen sind, lässt die DS-GVO an dieser Stelle offen, so dass es letztlich den Gerichten vorbehalten bleiben wird, diesen unbestimmten Rechtsbegriff mit Leben zu füllen. Dies ist ein probates Mittel, um eine den Gesetzgebungsverfahren inhärente Trägheit auszugleichen. Während die Gesetzgebung Mühe hat, mit den Innovationszyklen Schritt zu halten, können gerichtliche Entscheidungen den ihnen gesetzten Rahmen entsprechend ausschöpfen, anpassen und prägend gestalten. Maßgebend sind hier die europäischen Gerichte, die im Sinne einer europaweit einheitlichen Auslegung zu einem autonomen Verständnis dieser Anforderungen gelangen.1 Ob und wie schnell dies geschehen wird, bleibt abzuwarten.

Datenminimierung sorgt auch für Datenhygiene

Der zweite bereits angesprochene Aspekt, der als Hemmschuh für Big-Data-Anwendungen angesehen wird, ist der Grundsatz der Datenminimierung. Dieser entspricht weitgehend dem im BDSG verwendeten Begriff der Datensparsamkeit. Ein häufig ausgesprochener Einwand gegen diese Maxime ist, dass Datensparsamkeit nur gelingen könne, wenn auch die Datensubjekte sparsam mit ihren Daten umgingen. Dabei handelt es sich durchaus um eine nicht zu vernachlässigende Seite einer Medaille, deren Kehrseite aber die Verpflichtung der Datenverarbeitenden ist, nach dem Zweck der Datenminimierung (Art. 5 Abs. 1 lit b) zu handeln. Dabei können Big-Data-Anwendungen durchaus vom Grundsatz der Datenminimierung profitieren. Denn Datenminimierung fördert zugleich die Datenhygiene des Unternehmens. Und je besser die Datenausgangslage für Big-Data-Anwendungen ist, desto aussagekräftiger sind die Aussagen dieser Analysen. Nicht in jedem Datenmüllberg liegt ein ungehobener Datenschatz. Die Datenmengen sind selbst bei Anwendung der Vorgaben der DS-GVO noch groß genug, um aussagekräftige und zukunftsweisende Ergebnisse zu gewinnen.

Gerade die Enthüllungen über die Big-Data-Praktiken einiger US-Unternehmen haben noch einmal gezeigt, dass die Kernaussagen der DS-GVO einen echten Wert – auch für die Datenverarbeitenden – enthalten. Big-Data-Analysen, die die Vorgaben der DS-GVO beachten, sind die smarteren Analysen, da sie sich nicht über die Belange der Einzelnen hinwegsetzen, sondern diese anerkennen und berücksichtigen. In der Praxis gelingt dies, wenn die Anforderungen des Datenschutzes von Anfang an, also schon in der Planungsphase, Berücksichtigung finden. So können die Stellschrauben richtig gesetzt werden. Zu diesem frühen Zeitpunkt ist es vielleicht nur ein kleiner Änderungsaufwand: So kann der Datenschutz, etwa durch die frühzeitige Einbindung des Datenschutzbeauftragen, zum Gestaltungsmittel avancieren, statt als Showstopper kurz vor der Marktreife agieren zu müssen. Durch intelligente, frühzeitige Einbindung der datenschutzrechtlichen Aspekte gelingt auch „Data Protection by Design“.

 

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

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  1. Vgl. insoweit EuGH Urt. v. 04.02.2016 – C¬659/13 und C-34/14, hier zu Richtlinie 95/46/EG
Kategorien:
  Allgemein, Begleitforschung, Big Data Debattenband, Datenanalyse, DS-GVO

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