Big Data und Datenschutz: DSGVO-konform analysieren im datengetriebenen Unternehmen

Was ist Big Data – und warum betrifft es den Datenschutz?

Big Data beschreibt die Verarbeitung sehr großer, komplexer und oft unstrukturierter Datenmengen – häufig in Echtzeit. Beispiele:

• Nutzungsverhalten in Webportalen

• Sensordaten aus Maschinen oder Fahrzeugen

• Bewegungsdaten aus Apps oder IoT-Devices

• Kundenprofile, CRM-Daten, Transaktionen

Sobald diese Informationen direkt oder indirekt auf eine Person zurückführbar sind, handelt es sich um personenbezogene Daten – und damit greift die DSGVO.

Welche Risiken bestehen bei Big-Data-Anwendungen?

• Intransparente Datennutzung ohne Zweckbindung

• Fehlende Einwilligung bei verhaltensbasierten Auswertungen

• Profiling mit automatisierten Entscheidungen (Art. 22 DSGVO)

• Rechtswidrige Datenverknüpfung aus verschiedenen Quellen

• Technische Mängel in Anonymisierung, Löschung, Zugriffssicherung

Diese Risiken können zu rechtlichen Konsequenzen, Reputationsverlust – und im Kontext von KI auch zu systemischen Bias führen.

DSGVO-Anforderungen an Big Data & KI

Unternehmen müssen nachweisen, dass sie:

• eine Rechtsgrundlage pro Analysezweck definiert haben (Art. 6 DSGVO)

• die Datenminimierung beachten

• eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) durchführen, wenn hohe Risiken bestehen

• Betroffenenrechte wie Auskunft, Löschung und Widerspruch technisch realisieren

• Profiling, Scoring & KI-Systeme transparent und fair gestalten

Die Anforderungen zur datenschutzkonformen Nutzung von KI-Tools überfordert Sie? Dann lesen Sie jetzt unsere "Checkliste: KI-Tools in Unternehmen"!

DSFA bei datengetriebenen Systemen

Viele Big-Data-Anwendungen sind DSFA-pflichtig, z. B.:

• Kundenverhaltensanalyse durch KI

• Bewertung von Mitarbeiterproduktivität

• Scoring-Modelle für Kreditvergabe oder Versorgungssteuerung

Proliance bietet Ihnen eine rechtssichere Durchführung der DSFA, inklusive Risikobewertung, Maßnahmenempfehlung und Nachweisdokumentation. Jetzt von einem externen Datenschutzbeauftragten beraten lassen.

Data Governance & ISMS: Die technische Seite des Datenschutzes

Technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs) sind bei Big Data besonders anspruchsvoll. Relevant sind u. a.:

• Rollen- & Berechtigungskonzepte für Data Scientists

• Protokollierung & Monitoring aller Zugriffe

• Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten (VVT)

• Datenklassifizierung & Asset-Management

• Verantwortlichkeiten zwischen Auftraggeber & Auftragsverarbeiter (AVV)

Integrieren Sie Big-Data-Prozesse aktiv in Ihr ISMS oder DSMS – Proliance unterstützt Sie dabei mit strukturierten Vorlagen.

Datenschutz beginnt mit Bewusstsein – auch im Umgang mit KI

Technologische Systeme sind nur so sicher wie ihre Nutzenden. Besonders im Kontext von KI, automatisierten Auswertungen und systemübergreifendem Datenfluss ist es entscheidend, dass Mitarbeitende die datenschutzrechtlichen Grundlagen verstehen und anwenden können.

Proliance bietet individuelle Schulungen zu KI & Datenschutz – praxisnah, branchenspezifisch und auf Ihr Unternehmen zugeschnitten. Jetzt KI-Schulungsangebot entdecken.

Was Unternehmen jetzt tun sollten

1. Datensätze auf personenbezogene Inhalte prüfen

2. Zweckbindung, Einwilligung oder berechtigtes Interesse festlegen

3. DSFA durchführen, wenn systemische Risiken bestehen

4. Verarbeitungstätigkeiten dokumentieren und freigeben

5. Big-Data-Prozesse ins ISMS oder DSMS integrieren

6. Regelmäßige Review- und Auditverfahren etablieren

Fazit: Datenschutz als Innovationsfaktor nutzen

Unternehmen, die datengetrieben arbeiten, profitieren von einem strukturierten Datenschutz-Managementsystem (DSMS) und regelmäßigen GAP-Analysen – etwa zur Prüfung der DSFA-Pflicht oder vertraglichen Absicherung von Datenflüssen.  

Wer also Big Data rechtskonform und strategisch organisiert, gewinnt nicht nur Sicherheit – sondern auch Vertrauen, Transparenz und Marktzugang.

Datenschutz und Innovation gemeinsam denken – mit Proliance als Partner an Ihrer Seite. Jetzt unverbindlich beraten lassen!