Big Data Projekte rechtssicher durchführen

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1 Big Data Projekte rechtssicher durchführen Ein Framework Dr. Jens Schefzig Hanau, BITKOM Big Data Summit 25. Februar

2 Big Data: Rechtliche Herausforderungen an allen Ecken Datenmenge Datenvielfalt Geschwindigkeit Analytics Personenbezogene Daten Datenvermeidung u. Datensparsamkeit Erforderlichkeit der Datenverarbeitung Urheberrechte Haftung für Datenqualität Sondergesetze Zweckbindung u. Trennungsgebot Direkterhebung Geschützte Daten Verkettung von Daten Löschung Automatisierter Abruf Antizipation von Ergebnissen notwendig Personenbezogene Daten Auskunftserteilung Analyse erlaubnispflichtig Automatisierte Einzelentscheidung Auskunftserteilung Anonymisierung 2

3 Die Einwilligung ist kein Allheilmittel! Eine Einwilligung muss umfassend und spezifisch informieren LG Berlin zur Apple Datenschutzklausel: Unwirksame Pauschaleinwilligung, keine Spezifizierung der Daten und Nutzungen Eine Einwilligung muss sämtliche zukünftigen Nutzungen genau erfassen ""Wir nutzen personenbezogene Daten auch als Unterstützung, um unsere Produkte, Dienste, Inhalte und Werbung zu entwickeln, anzubieten und zu verbessern. Wir können personenbezogene Daten auch für interne Zwecke nutzen, wie zur Datenanalyse und Forschung, um Apples Produkte, Dienste und die Kommunikation mit Kunden zu verbessern." Alte Apple Datenschutzklausel 3

4 Stakeholder bei der rechtlichen Absicherung eines Big Data Projekts Projektteam Geschäftsführung Externe Juristen Rechtsabteilung Big Data Projekt Wann involviere ich wen? DS- Beauftragter Betriebsrat 4

5 BITKOM: Phasen eines Big Data Projektes Potenziale u. Herausforderungen identifizieren Planung des konkreten Projektes Optimierung der Big Data Lösung (z.b. neue Datenquellen; Harmonisierung) Vorhandene Reporting Prozesse optimieren; Prognosen erstellen Laufende Verbesserung in verschiedenen Bereichen Assessment Projektplanung Konsolidierung Reporting u. Predict. Analyt. Optimierung Org. Readiness Implement. u. Integration Nutzung d. neuen Daten End-to-End Prozesse Schaffung organis. Grundlagen für Big Data Projekte Design und Implementierung der Big Data Lösung Ausschöpfen des Potenzials der Daten (z.b. neue Algorithmen) End-to-End Monitoring bestehender Prozesse 5

6 Framework (1/5): Rechtliche Probleme, die schon beim Entwurf der Strategie erkannt werden, entstehen nicht Assessment Org. Readiness Rechtliche Berater identifizieren DS- Beauftragter/Rechtsabteilung/Extern Rechtliche Machbarkeit der Big Data Strategie klären Sonstiges DS-Beauftrager vorhanden? Kompetente Rechtsberatung bestimmen (intern o. extern) Korrekte Verwaltung Datenbestände (z.b. Inhaberschaft u. Erhebung bzw. Löschung) Potenziell: Betriebsrat einbeziehen Sonstiges 6

7 Framework (2/5): Nur ein sauber aufgesetztes Big Data Projekt gewährleistet die Verwertbarkeit der Ergebnisse Projektplanung Implement. u. Integration Analyseziele (Zweckbindung) bestimmen u. rechtlich bewerten "Saubere" Datenerhebung sichern Rechtliche Umsetzung klären: z.b. Einwilligung, gesetzl. Erlaubnis, Anonymisierung Zustimmungen v. Betriebsrat, DS- Beauftragten u. sonst. Personen einholen Sonstiges Rechtliche Dokumente (z.b. Einwilligung) müssen einwandfrei sein Rechtliche Prüfungsintervalle festlegen Zweckbindung, Löschung etc. technisch umsetzen (Limitierung d. Datenverwendung) Betroffenenrechte berücksichtigen Sonstiges 7

8 Framework (3/5): Im laufenden Projekt können fortwährend neue Fragestellungen auftauchen Konsolidierung Nutzung der neuen Daten Neue Datenquellen machen eine neue rechtliche Bewertung wie in der Projektplanung notwendig Verantwortlichkeiten sollten auch rechtlich geklärt sein Neue Analysen müssen rechtlich untersucht werden Unerwartete Erkenntnisse sind in die rechtliche Bewertung mit einzubeziehen Betroffenenrechte müssen gewährleistet sein 8

9 Framework (4/5): In späteren Phasen bestehen weniger rechtliche Probleme Reporting u. Predict. Analyt. End-to-End Prozesse Optimierung Wahrscheinlichkeiten über Personen können personenbezogene Daten sein Neue Reportingprozesse können rechtliche Herausforderungen mit sich bringen (z.b. Mitbestimmung) Betroffene haben ein Recht, dass Daten über sie korrekt sind Information Assurance 9

10 Framework (5/5): Wegen der Dynamik von Big Data Projekten sind Rückkoppelungen unbedingt zu bedenken Assessment Projektplanung Konsolidierung Reporting u. Predict. Analyt. Optimierung Neue Arten des Reporting o. Prognosen Neue Datenbestände Neue Algorithmen Prozessanpassungen Org. Readiness Implement. u. Integration Nutzung d. neuen Daten End-to-End Prozesse 10

11 "Goldene" Regeln für die rechtssichere Durchführung von Big Data Projekten Proaktive Adressierung rechtlicher Probleme spart Geld Ständiger kompetenter Ansprechpartner notwendig Neue Datenbestände oder Analyseergebnisse führen zu neuen Wertungen Weiterentwicklung des Projekts erfordert rechtliche Beratung 11

12 Dr. Jens Schefzig berät ausschließlich im IT-Recht und legt dabei einen besonderen Schwerpunkt auf sämtliche Themen in Verbindung mit Daten; insbesondere berät er bei dem Aufbau von Datenschutzorganisationen und Compliance-Systemen, der rechtskonformen Durchführung von IT-Projekten und der Sicherung der Rechte der Mandanten an den von ihnen generierten Daten. baut auf seiner Erfahrung als Unternehmensberater bei McKinsey&Company auf, um für seine Mandanten tatsächlich praxisorientierte Lösungen zu bieten. Dr. Jens Schefzig Rechtsanwalt T F osborneclarke.com veröffentlicht Fachartikel zum Datenschutzrecht in anerkannten juristischen Fachzeitschriften. Hat jüngst den Fachartikel "Big Data = Personal Data? Der Personenbezug von Daten bei Big Data-Analysen", K&R 2014, S. 772, veröffentlicht. 12

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