In dieser Seminararbeit werden der unternehmerische Umgang mit Business Intelligence in Verbindung mit der Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen (Big Data) und die hieraus resultierenden Auswirkungen auf den Datenschutz betrachtet. Zunächst erfolgt eine Skizzierung ausgewählter themenbezogener Datenverarbeitungsmethoden und Systeme. Nachfolgend werden relevante datenschutzrechtliche Regelungen beschrieben, die in Bezug zu den voraus genannten Methoden und Systemen stehen. Im Fazit werden exemplarisch hieraus entstehende Spannungsverhältnisse aufgezeigt.
Die Seminararbeit fokussiert insbesondere Unternehmen mit einem Gerichtstand in Deutschland, unter Vernachlässigung individueller Rechtsprechungen der Bundesländer sowie spezifischer betrieblicher Datenschutzvereinbarungen, und gibt mögliche Lösungsansätze für den datenschutzkonformen Umgang mit Big Data und Business Intelligence in der betrieblichen Praxis.
Business Intelligence und Big Data-Anwendungen weisen zahlreiche begriffliche Überschneidungen und inhaltliche Übereinstimmungen auf. In dieser Arbeit werden die beiden Bezeichnungen vereinfacht voneinander abgrenzt und in Bezug auf ihre Charakteristika eingeordnet.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung und Zielsetzung
- Begriffliche Abgrenzung
- Business Intelligence
- Big Data
- Anwendungsmöglichkeiten
- CRM
- Profiling
- Datenschutzrechtliche Bestimmungen
- Personenbezug
- Einwilligung
- Datensparsamkeit und Zweckbindung
- Anonymisierung und Pseudonymisierung
- Betroffenenrechte
- Öffnungsklausel am Beispiel des Scorings
- Verarbeitungsverzeichnis
- Kooperation mit Cloud-Anbietern und externen Rechenzentren
- Verstoß gegen datenschutzrechtliche Bestimmungen
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht den Einsatz von Business Intelligence (BI) und Big Data in Unternehmen und die daraus resultierenden Herausforderungen für den Datenschutz. Der Fokus liegt auf der Darstellung datenschutzrechtlicher Bestimmungen im Kontext von BI und Big Data Anwendungen, sowie der Analyse der Spannungsverhältnisse zwischen diesen. Die Arbeit beschränkt sich auf Unternehmen mit Gerichtstand in Deutschland, unter Vernachlässigung länderspezifischer Rechtsprechungen und individueller betrieblicher Datenschutzvereinbarungen.
- Begriffliche Abgrenzung von Business Intelligence und Big Data
- Anwendungsmöglichkeiten von BI und Big Data (z.B. CRM, Profiling)
- Relevante datenschutzrechtliche Regelungen (z.B. Einwilligung, Datensparsamkeit, Anonymisierung)
- Spannungsverhältnisse zwischen BI/Big Data und Datenschutz
- Mögliche Lösungsansätze für einen datenschutzkonformen Umgang mit BI und Big Data
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung und Zielsetzung: Die Arbeit untersucht den Umgang von Unternehmen mit Business Intelligence (BI) und Big Data und deren Auswirkungen auf den Datenschutz. Sie skizziert Datenverarbeitungsmethoden und -systeme und beschreibt relevante datenschutzrechtliche Regelungen. Der Fokus liegt auf Unternehmen in Deutschland, wobei länderspezifische Rechtsprechungen und individuelle Vereinbarungen vernachlässigt werden. Die Arbeit zeigt exemplarisch Spannungsverhältnisse auf und gibt Lösungsansätze für einen datenschutzkonformen Umgang.
Begriffliche Abgrenzung: Dieses Kapitel grenzt die Begriffe Business Intelligence (BI) und Big Data voneinander ab. BI wird als integriertes Konzept zur IT-Unterstützung des Managements beschrieben, das Daten in einem Data Warehouse speichert und mit verschiedenen Anwendungen (z.B. OLAP, Data Mining) weiterverarbeitet. Big Data hingegen umfasst meist unstrukturierte und inkonsistente Datensätze, die mit speziellen verteilten Datenbanken verarbeitet werden. Obwohl Überschneidungen bestehen, unterscheidet sich Big Data von BI durch die Datenmenge und die benötigte Rechenleistung.
Anwendungsmöglichkeiten: Dieser Abschnitt beleuchtet die Anwendungsmöglichkeiten von BI und Big Data, insbesondere im Bereich CRM (Customer Relationship Management) und Profiling. Hier wird gezeigt, wie diese Technologien zur Kundenanalyse, -segmentierung und -ansprache eingesetzt werden können. Es wird angedeutet, dass diese Anwendungen potenziell datenschutzrelevante Informationen verarbeiten. Die genaue Ausgestaltung und die damit verbundenen datenschutzrechtlichen Implikationen werden jedoch erst in späteren Kapiteln detailliert erläutert.
Datenschutzrechtliche Bestimmungen: Dieses Kapitel befasst sich ausführlich mit den datenschutzrechtlichen Bestimmungen, die für den Umgang mit BI und Big Data relevant sind. Es behandelt Themen wie Personenbezug, Einwilligung, Datensparsamkeit, Zweckbindung, Anonymisierung, Pseudonymisierung, Betroffenenrechte, Öffnungsklauseln (am Beispiel des Scorings), Verarbeitungsverzeichnis, Kooperation mit Cloud-Anbietern und externen Rechenzentren, sowie Verstöße gegen datenschutzrechtliche Bestimmungen. Es bietet eine umfassende Übersicht über die rechtlichen Rahmenbedingungen und deren Bedeutung im Kontext von BI und Big Data.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, Big Data, Datenschutz, Datenschutzgrundverordnung (DS-GVO), Bundesdatenschutzgesetz (BDSG), Datenanalyse, Data Mining, OLAP, CRM, Profiling, Anonymisierung, Pseudonymisierung, Datensparsamkeit, Zweckbindung, Cloud Computing.
Häufig gestellte Fragen zur Seminararbeit: Datenschutz im Kontext von Business Intelligence und Big Data
Was ist der Gegenstand der Seminararbeit?
Die Seminararbeit untersucht den Einsatz von Business Intelligence (BI) und Big Data in Unternehmen und die damit verbundenen Herausforderungen für den Datenschutz. Der Fokus liegt auf der Darstellung datenschutzrechtlicher Bestimmungen im Kontext von BI und Big Data Anwendungen und der Analyse der Spannungsverhältnisse zwischen beiden Bereichen. Die Arbeit konzentriert sich auf Unternehmen mit Gerichtstand in Deutschland.
Welche Themen werden in der Seminararbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Themen: Begriffliche Abgrenzung von BI und Big Data, Anwendungsmöglichkeiten (z.B. CRM, Profiling), relevante datenschutzrechtliche Regelungen (z.B. Einwilligung, Datensparsamkeit, Anonymisierung), Spannungsverhältnisse zwischen BI/Big Data und Datenschutz sowie mögliche Lösungsansätze für einen datenschutzkonformen Umgang.
Wie werden Business Intelligence und Big Data in der Arbeit abgegrenzt?
Business Intelligence wird als integriertes Konzept zur IT-Unterstützung des Managements beschrieben, das Daten in einem Data Warehouse speichert und mit verschiedenen Anwendungen (z.B. OLAP, Data Mining) weiterverarbeitet. Big Data umfasst meist unstrukturierte und inkonsistente Datensätze, die mit speziellen verteilten Datenbanken verarbeitet werden. Der Unterschied liegt hauptsächlich in der Datenmenge und der benötigten Rechenleistung.
Welche Anwendungsmöglichkeiten von BI und Big Data werden betrachtet?
Die Arbeit beleuchtet Anwendungsmöglichkeiten im Bereich CRM (Customer Relationship Management) und Profiling. Es wird gezeigt, wie diese Technologien zur Kundenanalyse, -segmentierung und -ansprache eingesetzt werden können und welche datenschutzrelevanten Informationen dabei verarbeitet werden.
Welche datenschutzrechtlichen Bestimmungen werden behandelt?
Das Kapitel zu den datenschutzrechtlichen Bestimmungen behandelt ausführlich Themen wie Personenbezug, Einwilligung, Datensparsamkeit, Zweckbindung, Anonymisierung, Pseudonymisierung, Betroffenenrechte, Öffnungsklauseln (am Beispiel des Scorings), Verarbeitungsverzeichnis, Kooperation mit Cloud-Anbietern und externen Rechenzentren sowie Verstöße gegen datenschutzrechtliche Bestimmungen.
Welche Schlüsselwörter sind relevant für die Seminararbeit?
Schlüsselwörter sind: Business Intelligence, Big Data, Datenschutz, Datenschutzgrundverordnung (DS-GVO), Bundesdatenschutzgesetz (BDSG), Datenanalyse, Data Mining, OLAP, CRM, Profiling, Anonymisierung, Pseudonymisierung, Datensparsamkeit, Zweckbindung, Cloud Computing.
Welche Einschränkungen gibt es bei der Seminararbeit?
Die Arbeit beschränkt sich auf Unternehmen mit Gerichtstand in Deutschland und vernachlässigt länderspezifische Rechtsprechungen und individuelle betriebliche Datenschutzvereinbarungen.
Was ist das Fazit der Seminararbeit?
(Das Fazit ist nicht explizit in den bereitgestellten Informationen enthalten, aber es lässt sich ableiten, dass die Arbeit die Spannungsverhältnisse zwischen dem Einsatz von BI/Big Data und den Anforderungen des Datenschutzes aufzeigt und Lösungsansätze für einen datenschutzkonformen Umgang vorschlägt.)
- Arbeit zitieren
- Ruben-Sergei Kraatz (Autor:in), 2018, Big Data und Business Intelligence. Herausforderungen für den Datenschutz, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/417317
