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?
Begriffsklärungen und Abgrenzungsfragen bei Big Data
Rechtsrahmen nach DS-GVO und BDSG anhand konkreter Anwendungsfälle
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
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. Datensc ...
Mehr Informationen >>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.
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