Datenregeln klarstellen für effektive Einhaltung

Datenregulierungen wie die DSGVO werden weltweit immer häufiger, um Schutz gegen schlechtes Datenmanagement zu bieten. Allerdings sind diese Regelungen oft unklar und offen für verschiedene Interpretationen, besonders wenn es darum geht, wie Datenverarbeitungssysteme funktionieren sollten. Dieser Artikel bespricht, wie man diese Regelungen klarer darstellen kann, damit Systeme effektiv mit den Gesetzen konform gehen.

#Der Bedarf an Datenregulierung

Mit der steigenden Anzahl von Organisationen, die persönliche Daten sammeln, wächst auch der Bedarf an Regulierung. Datenschutzgesetze wie das California Consumer Protection Act (CCPA) und Kanadas PIPEDA zielen darauf ab, die Rechte Einzelner bezüglich ihrer persönlichen Informationen zu schützen. Unter ihnen hat die DSGVO die meiste Aufmerksamkeit erhalten und ein Rahmenwerk geschaffen, wie Organisationen persönliche Daten verwalten sollten.

Allerdings hat die DSGVO zwar das Datenhandling in vielerlei Hinsicht verbessert, aber sie bringt auch Herausforderungen mit sich. Unternehmen haben Unsicherheiten bezüglich der Einhaltung, was zu teuren Strafen führen kann, wenn sie die gesetzlichen Anforderungen nicht erfüllen.

#Mehrdeutigkeit in Datenregulierungen

Eines der Hauptprobleme mit Regelungen wie der DSGVO ist die Mehrdeutigkeit der rechtlichen Sprache. Begriffe können oft mehrere Bedeutungen haben, was zu Verwirrung darüber führt, was Unternehmen tun müssen, um konform zu sein. Zum Beispiel muss ein Unternehmen möglicherweise persönliche Daten löschen, aber wie diese Löschung durchgeführt wird, kann zwischen den Systemen erheblich variieren.

Nehmen wir ein Unternehmen, das PostgreSQL zur Speicherung persönlicher Daten nutzt. Wenn ein Nutzer verlangt, dass seine Daten gelöscht werden, hat das Unternehmen mehrere Optionen, aber jede Option hat unterschiedliche Kosten und Auswirkungen auf die Einhaltung.

#Die Herausforderung der Einhaltung

Die rechtlichen Anforderungen sind nicht immer klar, wie Unternehmen Daten verarbeiten sollten. Zum Beispiel, wenn Daten aus allen Kopien entfernt werden müssen, benötigt das Unternehmen eine Möglichkeit, diese Kopien zu verfolgen, um die vollständige Einhaltung sicherzustellen. Diese Unklarheit setzt Unternehmen dem Risiko rechtlicher Schritte aus, wenn sie die Regelungen missinterpretieren.

Organisationen und Forscher haben daran gearbeitet, diese mehrdeutigen Regelungen zu klären. Berichte verschiedener Gruppen zielen darauf ab, eine bessere Anleitung zur Einhaltung zu bieten. Dennoch lassen diese Bemühungen oft zu wünschen übrig, und klarere Rahmenwerke sind notwendig.

#Das Plädoyer für ein neues Modell

Um die Lücke zwischen vagen rechtlichen Anforderungen und klaren technischen Spezifikationen zu überbrücken, wird ein neues Modell benötigt. Dieses Modell sollte aus gut definierten Konzepten bestehen, die die rechtlichen Anforderungen direkt in umsetzbare Schritte für Datenverarbeitungssysteme übersetzen.

Das vorgeschlagene Modell, genannt Data-CASE, konzentriert sich auf zentrale Aspekte des Datenmanagements. Es kategorisiert den Lebenszyklus von Daten und die Rollen der verschiedenen Entitäten, die an der Datenverarbeitung beteiligt sind.

#Schlüsselkonzepte in Data-CASE

Data-CASE unterteilt die Anforderungen der Datenregulierungen in mehrere Kategorien:

1. Offenlegung: Bezieht sich darauf, wie Daten geteilt werden und wer Zugang dazu hat.
2. Speicherung: Bezieht sich darauf, wie Daten aufbewahrt werden und unter welchen Bedingungen sie zugänglich sind.
3. Vorverarbeitung: Behandelt die Datenumwandlung, bevor sie verwendet werden können.
4. Teilen und Verarbeiten: Geht darum, wer die Daten verarbeiten kann und wie.
5. Löschung: Die tatsächliche Entfernung von Daten, wenn erforderlich.
6. Protokollierung: Führen von Protokollen über den Datenzugriff und die Verarbeitung.
7. Pflichten und Verantwortlichkeit: Verantwortlichkeiten der Entitäten, die an der Datenverarbeitung beteiligt sind.

Durch die Gruppierung der Datenanforderungen in diese Kategorien können Organisationen besser verstehen, wie sie den Regelungen entsprechen können.

#Verständnis von Daten im System

In Data-CASE wird jedes Stück persönlicher Daten als „Daten Einheit“ betrachtet. Diese Daten Einheit besteht aus Informationen über die Person, wo die Daten herkommen, ihre Werte und die zugehörigen Richtlinien.

Daten Einheiten werden in drei Typen klassifiziert:

1. Basisdaten: Dies sind die ursprünglichen Daten, die von Personen gesammelt werden.
2. Abgeleitete Daten: Daten, die auf den Basisdaten basieren.
3. Metadaten: Informationen über die Daten, wie wer sie besitzt und welche Richtlinien darauf zutreffen.

Das Verständnis dieser Datentypen hilft Organisationen, Daten durch ihren Lebenszyklus zu verwalten und zu verfolgen.

#Aktionen auf Daten Einheiten

Jedes Mal, wenn sich der Zustand der Daten Einheit ändert, nennt man das eine Aktion. Aktionen können das Erstellen, Aktualisieren, Löschen oder Lesen von Daten umfassen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise Daten aufgrund einer Nutzeranfrage löschen muss, muss es sicherstellen, dass diese Aktion mit den geltenden Richtlinien übereinstimmt.

Aktionhistorien werden geführt, um zu verfolgen, was mit einer Daten Einheit im Laufe der Zeit passiert ist. Diese Historien können im Falle von Audits oder rechtlichen Herausforderungen als Nachweis für die Einhaltung dienen.

#Formale Anforderungen für die Einhaltung

Mit den definierten Konzepten können Datenregulierungen auch formal spezifiziert werden. Zum Beispiel beschreibt die DSGVO, wann die Verarbeitung persönlicher Daten rechtmässig ist, was auf spezifische Datenaktionen in Data-CASE abgebildet werden kann.

Die formalen Regeln können besagen, dass eine Daten Einheit nicht länger aufbewahrt werden sollte, als es für den Zweck, für den sie gesammelt wurde, erforderlich ist. Dies schafft eine klare Richtlinie, der Organisationen folgen können.

#Bedeutung der Verankerung von Konzepten

Die Verankerung von Konzepten bedeutet, zu definieren, was Begriffe in einem bestimmten Kontext bedeuten, um klare Interpretationen für die verschiedenen von den Regelungen geforderten Aktionen zu bieten. Zum Beispiel gibt es im Fall der Datenlöschung mehrere Möglichkeiten, den Begriff zu interpretieren, darunter:

1. Unzugänglichkeit: Daten können nicht von irgendjemandem zugegriffen werden, sind aber noch wiederherstellbar.
2. Löschung: Daten und alle Kopien werden entfernt.
3. Starke Löschung: Die Daten und alle damit verbundenen Daten, die die Person identifizieren können, werden gelöscht.
4. Permanente Löschung: Die Daten sind weg und können nicht wiederhergestellt werden, oft unter Verwendung fortgeschrittener Techniken.

Jede dieser Interpretationen hat unterschiedliche Auswirkungen darauf, wie Organisationen mit Daten umgehen.

#Verwendung von Data-CASE in verschiedenen Szenarien

Data-CASE kann für verschiedene Beteiligte im Datenmanagement nützlich sein:

1. Dienstanbieter: Diese Unternehmen können ihre Systeme analysieren, um besseres Datenmanagement anzubieten. Wenn ein Unternehmen beispielsweise die DSGVO einhalten möchte, kann es die Aktionen bewerten, die seine Datenbank unterstützt, um die notwendigen Löschverfahren zu implementieren.

2. Datenbankanbieter: Sie können Data-CASE nutzen, um zu bestimmen, welche Systemaktionen benötigt werden, um den Compliance-Anforderungen gerecht zu werden. Das hilft ihnen, ihre Systeme so zu gestalten oder zu aktualisieren, dass sie diese Aktionen unterstützen.

3. Multinationale Unternehmen: Diese Organisationen stehen oft vor Herausforderungen aufgrund widersprüchlicher Regelungen in verschiedenen Ländern. Data-CASE kann ihnen helfen, unterschiedliche Anforderungen zu verwalten, indem es einen konsistenten Rahmen für die Einhaltung bietet.

4. Regulierungsbehörden: Agenturen können das Modell nutzen, um die Mindestanforderungen für die Einhaltung zu identifizieren und zu überprüfen, ob Organisationen diese einhalten.

#Fallstudien zur Implementierung von Data-CASE

Echtwelt-Szenarien können zeigen, wie Data-CASE effektiv genutzt werden kann.

#Fallstudie 1: Datenmanagement für einen Dienstanbieter

Nehmen wir einen fiktiven Dienstanbieter namens MetaSpace. Sie möchten eine starke Datenlöschung für ihre Kunden sicherstellen, während sie PostgreSQL als Datenbank nutzen. Indem sie das Konzept der Löschung in Data-CASE verankern, können sie die spezifischen von ihrer Datenbank unterstützten Aktionen und die damit verbundenen Kosten identifizieren.

Diese Bewertung hilft MetaSpace, die beste Option zur Löschung zu wählen und gleichzeitig die Auswirkungen auf die Systemleistung zu bewerten.

#Fallstudie 2: Compliance für einen Datenbankanbieter

Ein weiteres Beispiel betrifft einen Datenbankanbieter namens RelDB. Sie möchten ihr System verbessern, um die DSGVO einzuhalten. Durch die Anwendung von Data-CASE können sie verschiedene Interpretationen von Compliance und die damit verbundenen Kosten erkunden.

Sie könnten mehrere Interpretationen implementieren, jede mit unterschiedlichen Auswirkungen auf die Leistung und die Ausgaben. Die Informationen, die durch die Nutzung von Data-CASE gesammelt werden, können ihre Entwurfsentscheidungen leiten und es ihnen ermöglichen, informierte Entscheidungen über Systemmerkmale zu treffen.

#Die Rolle von Datenschutzfolgenabschätzungen

Bevor persönliche Daten verarbeitet werden, müssen Organisationen möglicherweise Datenschutzfolgenabschätzungen (PIAs) durchführen. Diese Bewertungen bewerten potenzielle Risiken, die mit der Datenverarbeitung verbunden sind. Durch die Verwendung von Data-CASE können Organisationen systematisch die notwendigen Aktionen identifizieren, um Risiken zu minimieren.

#Fazit

Der Anstieg von Datenregulierungen wie der DSGVO unterstreicht die Notwendigkeit klarer Richtlinien zur Einhaltung. Data-CASE bietet ein strukturiertes Modell, das komplexe Regelungen in handhabbare Teile zerlegt. Durch das Verankern von Konzepten und das Abbilden auf spezifische Aktionen können Organisationen die Einhaltung effektiver navigieren.

Während Organisationen weiterhin persönliche Daten sammeln und verarbeiten, werden klare Rahmen wie Data-CASE entscheidend sein, um sicherzustellen, dass ihre Praktiken mit den rechtlichen Anforderungen übereinstimmen, wodurch die Rechte der Einzelnen geschützt und das Vertrauen in Datenmanagementpraktiken gefördert wird.