Big Data und Datenschutz?!

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1 Big Data und Datenschutz?! DOAG Big Data Days 2015 Michael Klose 18. September 2015 CGI Group Inc.

2 Referent: Michael Klose Manager BI Architektur & Strategie, CGI Deutschland Ltd. & Co. KG Vorstand DOAG BI Community Schwerpunkte Ø Konzeption, Implementierung von Prozessen, Datenschutz und komplexer BI & DWH Architekturen Ø Oracle DB, OWB, ODI, OBI, Informatica Powercenter Ø Certified Data Vault 2.0 Practitioner Ø Oracle DWH Certified Implementation Specialist Ø Oracle Data Integrator 11g Certified Implementation Essentials Ø Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11g Essentials 2

3 Ihr Partner weltweit: Das Unternehmen CGI Weltweit Mitarbeiter; 75% besitzen Firmenanteile Service für über Kunden von weltweit über 400 Standorten 7 Mrd. Euro Jahresumsatz 5. größter unabhängiger Anbieter von IT- & Geschäftsprozess- Dienstleistungen 38 Jahre erfolgreiche Partnerschaft mit unseren Kunden Über 100 führende IP-basierte Lösungen Erstklassige Business- und IT-Beratung Fokussiertes Branchen- und Themen- Know-how Kundennähe in Kombination mit unserem globalen Delivery-Netzwerk 3

4 Bestwerte für Erfolg: Unsere Qualität in Zahlen 95% der Projekte in Zeit und Budget 9.1/10 gemessener Kundenzufriedenheitswert 9.4/10 unserer Kunden empfehlen uns gerne weiter Wir versprechen eine hohe Qualität unserer Arbeit und ihrer Ergebnisse und liefern sie. Unsere Account Executives sind direkt verantwortlich für die Zufriedenheit ihrer Kunden. Für unsere Mitarbeiter steht der Erfolg ihrer Kunden an erster Stelle. 4

5 Überall und zu jeder Zeit: Unser globales Delivery-Modell Bremen Estonia Canada United States Czech Republic Hungary Spain Portugal Morocco Poland Slovakia Egypt Erfurt India Philippines Malaysia Über 30 Global Delivery Center auf vier Kontinenten Individuelle Liefermöglichkeit: onshore, nearshore, offshore 5 Deutsches Global Delivery Center in Bremen und Erfurt

6 Ganz nah und weltweit geschätzt: Unsere Kompetenz vor Ort Führend in Deutschland* Business Innovation/Transformation Partner (Lünendonk, 2013) Anbieter für Application Management (PAC, 2013) IT-Dienstleister im Telekommunkationssektor (PAC, 2013) Global gelistet* Magic Quadrant for Data Center Outsourcing & Infrastructure Utility (Gartner, 2012) Forrester Wave : Enterprise Mobility Services (Forrester, 2013) Führender Anbieter für Smart Grids (IDC, 2013) Top Arbeitgeber Düsseldorf Hennef Frankfurt/ Sulzbach Hannover Basel Bremen Darmstadt Mannheim Hamburg Karlsruhe Leinfelden- Echterdingen München Erfurt Berlin Mitarbeiter 15 Standorte * Auszug: CGI-Ranking 2013/2014 Genf 6

7 Ihre Themen im Blick: Unser Fokus in Deutschland Communications Financial Services Big Data Big Data Management Data to Diamonds Predictive Analytics Digital Enterprise Collaboration Customer360 for Media Digital Transformation Outsourcing Services Business AM+ Infrastructure OS On Demand Services (Cloud) Managed Test Services Full ITO IT Modernization Legacy Applications: Rehost Convert Integrate Replace Dynamic Workbench & Transformation Change Management Dynamic Workbench Project Management as a Service Transport, Post & Logistics Customer Experience Collections Customer Insight ecommerce User Experience Web Experience Utilities Public Services & Health Cyber Security DC Services Governance, Risk Management & Compliance Identity- & Access Management Infrastructure & Technical Compliance

8 Inhalte Grundlagen und Begriffsdefinitionen Grundsätze ordnungsgemäßer Datenverarbeitung Löschen oder Sperren im Datawarehouse Auswirkungen auf das Reporting Lösungsansätze 8

9 Grundlagen und Begriffsdefinitionen Aufgaben und Ziele eines DWH Unter einem Datawarehouse ist die Gesamtheit von Prozessen, Anwendungen und Systemen zu verstehen, die durch verschiedene Technologien und Dienste unterstützt werden und dabei Ø Daten aus verschiedenen Anwendungssystemen übernehmen, Ø diese Daten in logischen Modellen integrieren, Ø so speichern, dass sie für den Endbenutzer zugänglich und verständlich sind, und auf breiter Basis für Auswertungen zur Verfügung stellt. Das DWH soll durch Informationsintegration analytische und planerische Managementaufgaben unterstützen und vor allem Entscheidungsgrundlagen liefern.

10 Grundlagen und Begriffsdefinitionen Auszug 59. Konferenz Datenschutzbeauftrage (2000) Nach dem grundrechtlichen Gebot der Zweckbindung dürfen personenbezogene Daten nur im Rahmen der gesetzlich zugelassenen Zwecke oder der gegenseitigen Vereinbarungen verwendet werden. Eine personenbezogene Speicherung in einem allgemein verwendbaren DWH entfernt sich vom ursprünglichen Verwendungszweck und stellt eine Speicherung auf Vorrat ohne Zweckbindung dar. Eine Zweckänderung ist nur mit Einwilligung der Betroffenen zulässig, nachdem diese über die Tragweite der Einwilligung aufgeklärt worden ist. Eine Einwilligung in unbestimmte und zeitlich unbegrenzte Zweckänderungen ist deswegen unwirksam. Gestaltung und Auswahl von Datenverarbeitungssystemen haben sich an dem Ziel auszurichten, keine oder so wenig personenbezogene Daten wie möglich zu verarbeiten. Anonyme und pseudonyme Verfahren sind datenschutzrechtlich unbedenklich. Verfahren sind so zu gestalten, dass die Betroffenen hinreichend unterrichtet werden, damit sie jederzeit die Risiken abschätzen und ihre Rechte wahrnehmen können. Sie haben insbesondere das Recht, eine erteilte Einwilligung jederzeit zurückzuziehen. Die gesetzlichen Speicherfristen, nach deren Ablauf die Daten zwingend archiviert oder gelöscht werden müssen, sind strikt zu beachten. Deswegen ist die Einrichtung von permanenten Daten-Lagerhäusern rechtswidrig. 10

11 Grundlagen und Begriffsdefinitionen Anonymisierung Pseudonymisierung Personenbezogene Daten Löschen Sperren 11

12 Grundlagen und Begriffsdefinitionen Name, Familienstand, Alter, Geburtsdatum Anschrift, Telefonnummer, Adresse Konto-, Kreditkartennummer Kraftfahrzeugnummer, Kfz-Kennzeichen Personalausweisnummer, Sozialversicherungsnummer Vorstrafen genetische Daten und Krankendaten Zeugnisse Personenbezogene Daten BDSG: Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person Das bedeutet: Ø Daten eindeutig einer bestimmten Person zuordenbar Ø Zuordnung kann zumindest mittelbar erfolgen Besondere Arten sind Daten über: Ø Rassische und ethnische Herkunft Ø Politische Meinungen Ø Religiöse oder philosophische Überzeugungen Ø Gewerkschaftszugehörigkeit Ø Gesundheit Ø Sexualleben Augenfarbe: Klaus Mustermann hat blaue Augen. PKW: Erika Mustermann besitzt einen VW Golf. Geburtsort: Der erste Kanzler der Bundesrepublik Deutschland war gebürtiger Kölner 12

13 Grundlagen und Begriffsdefinitionen Veränderung der Daten Keine Zuordnung zu einer Person möglich Realisierung durch Hash (SHA2, MD5) Keine Rückschlüsselung möglich Anonymisierung Veränderung der Daten Keine Zuordnung zu einer Person möglich Realisierung durch Verschlüsselung Rückschlüsselung möglich Pseudonymisierung Unumkehrbare Unkenntlichmachung der personenbezogenen Daten auf ALLEN Medien (inkl. Backups) Nicht Wiederherstellbar Löschen Kennzeichnung der Daten Verwendung zur Verarbeitung eingeschränkt Daten können entsperrt werden 13 Sperren

14 Grundsätze ordnungsgemäßer Datenverarbeitung Wann dürfen personenbezogene Daten verarbeitet werden? Ø Freiwillige Einwilligung des Betroffenen liegt vor oder entsprechende Rechtsvorschriften bestehen Ø Die erhobenen Daten unterliegen der Zweckbindung ü Datenvermeidung und Datensparsamkeit ü Verhältnismäßigkeit und Erforderlichkeit Ø Datensicherheit muss gewährleistet sein ü Zutrittskontrolle, Zugangskontrolle, Zugriffskontrolle, Weitergabekontrolle ü Eingabekontrolle, Auftragskontrolle, Verfügbarkeitskontrolle ü Trennungsprinzip Ø Keine Vorratsdatenspeicherung 14

15 Löschen oder Sperren im Datawarehouse Ø Löschen oder Sperren von Daten in bestandsführenden Systemen nach gesetzlichen oder unternehmerischen Fristen weitgehend implementiert Wie bekommt das Datawarehouse die Löschung oder Sperrung mit? Ø Sperren bedeutet meist nur eine Attributänderung (Flag) Ø Löschen fehlt der Datensatz ü Delta Lieferungen nicht ausreichend ü Change Data Capture ü Kompletter Datenvergleich zur Erkennung gelöschter Datensätze Ø Masterdata Management ü Zentrale Stelle für personenbezogene Daten ü Hält Lösch- und Sperrfristen vor ü Sendet Lösch- und Sperrinformationen an alle datenhaltenden Systeme 15

16 Auswirkungen auf das Reporting Löschen von Daten KDNR Kunde 1000 Müller 2000 Meier 3000 Weber KDNR Vertrag Abschluss Kündigung Vertrag Typ 777 KFZ 888 Leben 999 Hausrat KPI: Verträge pro Kunde Reportdatum: KPI: Verträge pro Kunde Reportdatum: Jahr KDNR Verträge Löschung Jahr KDNR Verträge

17 Lösungsansätze Gruppierung von Werten, z.b. Altersbereich, PLZ, KFZ Kennzeichen Gruppierung Pro ü Compliance gegeben ü Einfaches Security Konzept bzgl. personenbezogener Daten Kontra - Business Key/Surrogate muss abgebildet werden - Löschen/Sperren evtl. notwendig - Gruppierungen dürfen sich nicht ändern - Quelldaten nicht aus DWH wiederherstellbar 17

18 Lösungsansätze Personenbezogene Daten aggregiert, nicht personenbezogene Daten detailliert gespeichert Trennung Pro ü Kein Löschen oder Sperren notwendig ü Einfaches Security Konzept bzgl. personenbezogener Daten Kontra - Aufwendige Ladeprozesse wegen Trennung Attribute - Nachträgliche Data Marts schwierig implementierbar - Keine Anreicherung möglich - Compliance nicht nachweisbar - Quelldaten nicht aus DWH wiederherstellbar 18

19 Lösungsansätze Keine personenbezogenen Daten Anonymisierung der Business Keys (Hash) Speicherung auf Detailebene Reiner dispositiver Datenbestand Pro ü Kein Löschen oder Sperren notwendig ü Einfaches Security Konzept bzgl. personenbezogener Daten ü Personenbezogene Daten können Zweckgebunden z.b. aus MDM im Reporting angereichert werden Kontra - Compliance aufwendiger nachzuweisen - Quelldaten nicht aus DWH wiederherstellbar - MDM o.ä. notwendig falls Anreicherung erwünscht - Schwieriger im Debugging 19

20 Ich freue mich auf Ihre Kommentare & Fragen! Michael Klose Manager BI Architektur & Strategie Mobile: