Big Data und Datenschutz – geht das?

In einer Welt, in der Daten zu einer wertvollen Ressource geworden sind, gewinnt das Thema Datenschutz zunehmend an Bedeutung. Im Kontext von Big Data, der Analyse und Verarbeitung schier endloser Datenmengen, sind die Herausforderungen und Risiken für den Datenschutz besonders groß.

Ist es möglich, Big Data und Datenschutz unter einen Hut zu bringen? Der folgende Artikel befasst sich mit dieser Fragestellung und betrachtet verschiedene Aspekte sowie Lösungsansätze. Denn – trotz der Herausforderungen gibt es Möglichkeiten, sowohl Big Data zu nutzen als auch den Datenschutz zu berücksichtigen.

Was ist Big Data?

Der Begriff Big Data beschreibt die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen. Diese Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen und sowohl unstrukturiert, teil-strukturiert oder strukturiert vorliegen. Ziel von Big Data ist es, Zusammenhänge, Muster und Trends zu erkennen und die Daten nutzbar zu machen.

Potentiale und Chancen von Big Data

Das Volumen der zur Verfügung stehenden Daten wächst in einem noch nie dagewesenen Tempo – dies führt zu Herausforderungen in der Verwaltung und Nutzung. Big Data, also die gezielte Nutzung der vorhandenen Datenmengen, hat das Potential, ein wichtiger Treiber für Innovationen und Forschung zu sein.

Durch die Nutzung von Big Data ergeben sich viele Möglichkeiten etwa in der Optimierung von Prozessen, der Personalisierung von Dienstleistungen oder der Entwicklung von innovativen Produkten und Geschäftsmodellen. Auch für die Forschung eröffnet sich durch die Analyse großer Datenmengen die Chance, neue Erkenntnisse zu gewinnen: So können im Gesundheitswesen beispielsweise Muster von Krankheitsverläufen erkannt werden, um eine bessere Prävention und Behandlung zu entwickeln. Im Bereich der Verkehrssteuerung oder der Stadtplanung ist die Nutzung von Big Data bereits im Einsatz, um Städte effizienter und damit lebenswerter zu gestalten und den Verkehrsfluss zu verbessern. In der Finanzwelt werden Big Data Analysen zur Vorhersage von Börsentrends genutzt. Der Einzelhandel setzt Big Data zur Analyse des Kaufverhaltens ihrer Kunden ein, um passendere Produkte anzubieten, diese gezielter zu bewerben und das Kauferlebnis der Kunden insgesamt zu verbessern.

Big Data – Herausforderungen für den Datenschutz

Während die Nutzungsmöglichkeiten von Big Data schier endlos erscheinen, spielt der Datenschutz eine begrenzende Rolle, wenn es um die Verarbeitung personenbezogener Daten geht. Die DS-GVO legt dabei klare Regeln für den Schutz dieser Daten fest und verpflichtet Unternehmen, Konzerne, Behörden und Vereine zur Transparenz und zum Schutz der Privatsphäre von Betroffenen.

Als Grundsätze für die Verarbeitung von personenbezogenen Daten legt die DS-GVO unter anderem Zweckbindung, Datenminimierung und Speicherbegrenzung fest.

• Laut dem Grundsatz der Zweckbindung dürfen Daten nur „[…] für festgelegte, eindeutige und legitime Zwecke erhoben werden […]“.
• Datenminimierung bedeutet, dass diese Erhebung (im Kontext von Big Data die Sammlung von Daten) nur im geringstmöglichen Umfang passieren darf. Alle Informationen, die nicht zur Erfüllung des vorher festgelegten Zwecks benötigt werden, dürfen also nicht gesammelt und gespeichert werden.
• Der Grundsatz der Speicherbegrenzung besagt, dass Daten nur so lange gespeichert werden dürfen, wie sie für den Zweck, für den sie erhoben wurden, benötigt werden. Ist dieser Zweck erfüllt, müssen die entsprechenden Daten (sofern keine Aufbewahrungsfrist entgegensteht) gelöscht oder anonymisiert werden.

Bereits beim zweckgebundenen Einsatz von Big Data kann es zu Konflikten mit dem Datenschutz kommen. Big-Data-Systeme arbeiten mit der Sammlung und dem Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichsten Quellen. Die genutzten Daten sind also nicht unbedingt für denselben Zweck erhoben worden, für den die Big Data Analyse sie nutzt.

Auch das Prinzip der Datenminimierung steht der Idee von Big Data förmlich im Weg – denn je mehr Daten solche Systeme zur Verfügung haben, desto genauer sind potenziell die Analysen und Vorhersagen, die getroffen werden können. Die von der DS-GVO geforderte Speicherbegrenzung kann von Big Data Systemen daher nur durch Anonymisierung erfüllt werden: eine vollständige Löschung von Daten würde den Systemen die Datengrundlage entziehen.

Lösungsansätze für eine datenschutzgerechte Big Data Nutzung

Die DS-GVO gibt, durch ihre klaren Regeln für den Umgang mit personenbezogenen Daten, den Rahmen für die Nutzung von Big Data vor. Unternehmen und Organisationen die entsprechende Systeme nutzen, müssen den Datenschutz als grundlegendes Prinzip ihrer Arbeit begreifen. Dabei spielen technische Maßnahmen eine große Rolle: durch klar festgelegte Datenbankzugriffe anstatt allumfassender Suchen kann beispielsweise der Grundsatz der Datenminimierung erfüllt werden. Systematische und automatisierte Anonymisierungsverfahren können den Konflikt zwischen Big Data und dem Grundsatz der Speicherbegrenzung auflösen und einen Missbrauch von personenbezogenen Daten an dieser Stelle verhindern.

Privacy by Design, also Datenschutz durch technische Gestaltung, ist im Zusammenhang mit der Entwicklung von Big Data Systemen ein wichtiges Grundprinzip. So werden Datenschutzaspekte bereits bei der Entwicklung entsprechender Systeme berücksichtigt.

Fazit

Die Nutzung von Big Data bietet vielfältige Chancen und Potentiale, dabei zeigen sich jedoch auch große datenschutzrechtliche Herausforderungen. Um diesen zu begegnen, spielen besonders handwerkliche und technische Aspekte eine Rolle. Unternehmen und Organisationen, die Big-Data-Systeme nutzen, müssen den Datenschutz als grundlegendes Prinzip ihrer Arbeit begreifen. Die vollständige Anonymisierung von Datensätzen ist dabei ein wichtiger Schritt, um sensible Informationen zu schützen und gleichzeitig die Analysefähigkeiten von Big-Data-Systemen aufrecht zu erhalten.

Nicht zuletzt spielt es eine große Rolle, dass ein Grundbewusstsein für Datenschutz bei Betroffenen vorhanden ist. Um Ihre Privatsphäre zu schützen, sollten Sie Ihre Rechte und Möglichkeiten kennen und darauf achten, wo und wie Sie ihre Daten teilen.