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Datenschutz schützt Menschen!
Datenschutzstrategie im Umgang mit Big Data
DB AG | Chris Newiger | Konzerndatenschutzbeauftragte | DuD 2017
Datenschutz schützt Menschen!
Agenda
DB AG | Chris Newiger | Konzerndatenschutzbeauftragte | DuD 2017 2
Begriffsbestimmungen/Charakterisierung 1.
2.
3.
Stufen der Datenverarbeitung
4.
Spannungsverhältnis der Stakeholder
Praxistipps zum Umgang mit Big Data
Big Data-Projekte bei der DB
6.
5.
Fazit
Datenschutz schützt Menschen!
1. Begriffsbestimmung/Charakterisierung Abgrenzung Big Data, Data Warehouse, Open Data
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Big Data
Analyse großer Datenmengen
Heterogene, unstrukturierte Daten
Bezug auf drei Dimensionen:
Datenmenge (volume), Datenvielfalt (variety), Geschwindigkeit (velocity)
Data Warehouse
Ansammlung kleinerer Datenmengen
Bereits strukturierte, statische Daten
i. d. R. von Unternehmen selbst generiert
Open Data
Maschinenlesbare Datenmengen
Frei zugängliche Daten
i. d. R. nicht personenbezogen
Datenschutz schützt Menschen!
2. Stufen der Datenverarbeitung Phasen von Big Data
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Statistische
Auswertung der
Datenbasis
Aufbau der Datenbasis
Personenbezogene
Auswertung der
Datenbasis
Veröffentlichung der
Datenbasis
Big Data
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Zielgruppen-gerechteres
Zuschneiden von Produkten und
Services
Zusätzliche Erträge durch die
Vermarktung von Kundensegmenten
Transparenz Einwilligung
Personenbezug (Anonymisierung, Garantien hinsichtl.
Aufbewahrungsfristen und Zugangskontrolle)
Angst vor Kontrollverlust bei der
Preisgabe eigener Daten
Unsicherheit, Misstrauen
Gefühl des „gläsernen“ Kunden
Präzisierte Vorhersagen durch größere Datenbasis
Effizienz-steigerung in
Prozessabläufen
Effizienteres Marketing
(z. B. Vermeidung von Streuverlusten)
3. Spannungsverhältnis der Stakeholder Ziele, Vorbehalte und rechtlicher Rahmen
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Big Data
Unternehmerisches Interesse
Imagewirkung, Reaktion
von Kunden und Öffentlichkeit Verpflichtung zum Datenschutz
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4. Praxistipps zum Umgang mit Big Data Mögliche Einsatzgebiete
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Marktanalysen
Tracking/Targeting
Social Media Monitoring
Betrugsprävention/Fraud Detection
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Qualitäts-/Prozessoptimierung
Technische Fehleranalysen
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4. Praxistipps zum Umgang mit Big Data Datenschutzrechtliche Empfehlungen
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Anonymisierung
Pseudonymisierung
Transparenz
Umfassende Schutzmaßnahmen (TOMs)
Datenschutz schützt Menschen!
4. Praxistipps zum Umgang mit Big Data Mögliche zu verarbeitende Daten
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Sensordaten
Wetterdaten
Pünktlichkeitswerte
Weitere Qualitätswerte
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5. Big Data-Projekte bei der DB Auswahl einiger Aktivitäten
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Digitale Weichendiagnose
• Frühzeitige Erkennung von Störungen an den
Weichenantrieben
• Erhöhte Energieverbrauchskurve weist auf
sich anbahnenden Weichenschwergang
oder einen Fremdkörper in der Weiche hin
Bahnhofsuhren
• Automatische Störungsmeldung per Long-
Range Funk
• Reparatur innerhalb von 48 h
Intelligente Fahrstühle und
Rolltreppen
• Sensoren melden Störungen in Echtzeit
• Sofort-Reparatur auch am Wochenende
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5. Big Data-Projekte bei der DB Predictive Analytics | Intelligente Mülleimer
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Von statischen Routine-Entleerungsplänen zu intelligenter Füllstandsmessung
Anspruch: Qualitätssteigerung, Zeitersparnis,
Ressourcenschonung
Ausstattung der Mülleimer an Bahnhöfen mit Sensorik
Abruf von Echtzeitdaten sowie Verknüpfung mit
historischen Füllstandsdaten, um zu erwartende Peaks
zu antizipieren
Übermittlung der Daten an interne Cloud, Ablesen
über Webportal „DB Wastemanagement“
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6. Fazit Das Wichtigste in Kürze
DB AG | Chris Newiger | Konzerndatenschutzbeauftragte | DuD 2017 11
„Daten sind das neue Öl.“
Big Data ist als Megatrend nicht zu vernachlässigen
Grundsätze und Ziele von Big Data bilden Spannungsfeld
Durch sorgsames Austarieren der unternehmerischen Interessen vs.
die schutzwürdigen Interessen der Betroffenen können Ziele
trotzdem erreicht werden
Sorgsamer Umgang mit Kundendaten sorgt für positive Reputation
des Unternehmens
Datenschutz schützt Menschen!
Vielen Dank!
Fragen? Jederzeit gerne.
Konzerndatenschutz bei der DB.
Kontakt Chris Newiger Konzerndatenschutzbeauftragte Deutsche Bahn AG [email protected]
