Der Bayerische Landesbeauftragte für den Datenschutz 19 ...

Der Bayerische Landesbeauftragte für den Datenschutz
19. Tätigkeitsbericht, 2000; Stand: 14.12.2000
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17.1.3 Data Warehouse und Data Mining
Mit zunehmendem Verbreitungsgrad und zunehmender Leistungsfähigkeit der Informations- und
Kommunikationstechnik nimmt auch der Umfang der gespeicherten Daten permanent zu. Diese
Daten sind in operativen, zentralen oder auch dezentralen Systemen gespeichert, welche einem
klar umrissenen und abgegrenzten Zweck dienen und dafür optimiert sind. Die Abfrage- und
Auswertemöglichkeiten des jeweiligen Datenbestandes sind in der Regel entsprechend dem
Zweckbindungsprinzip ebenfalls auf vordefinierte Zwecke begrenzt und damit relativ eingeschränkt.
Das Zweckbindungsprinzip stellt eines der fundamentalen Datenschutzprinzipien dar -
jeder soll auch wissen, zu welchem Zweck seine Daten verarbeitet werden. Ad hoc-Abfragen
oder gar eine Verknüpfung von Daten verschiedener operativer Systeme zur abstrakteren und
auch zur umfassenderen Informationsgewinnung sind ohne die Mithilfe von Statistikern und
EDV-Fachleuten nicht ohne weiteres möglich und datenschutzrechtlich nur unter der Vorausset-
zung einer zulässigen Zweckänderung möglich.
Grundlage von Data Warehouses (DWH) sind die verschiedenen operativen Datenbestände. Mit
Hilfe entsprechender Werkzeuge werden diese Rohdatenstrukturen analysiert, Daten selektiert
und für die Zusammenführung und eine auf andere Art und Weise strukturierte Speicherung im
DWH vorbereitet. Mit den Werkzeugen des Data Mining (DM) werden die scheinbar zusam-
menhanglosen Daten des DWH nach bisher unbekannten Zusammenhängen durchsucht, wobei
neue, ggf. abstraktere aber auch ggf. umfassendere Informationen gewonnen und ggf. auch ge-
speichert werden sollen.
Die durch die Einrichtung von DWH auf Basis personenbezogener Daten entstehenden potenziellen
Risiken für das Recht auf informationelle Selbstbestimmung und für den Schutz auf Privatheit,
insbesondere die Verletzung des Zweckbindungsprinzips, sind offenkundig: z.B. Bildung
von Persönlichkeitsprofilen, automatisierte Vorhersagen von Verhaltens- und Handlungsweisen
und zu lange Datenspeicherung. Ein DWH, das datenschutzfreundliche Technologien verwendet
und z.B. nur mit anonymisierten oder pseudonymisierten Daten arbeitet, birgt geringere Risiken.
Ein DWH, das ausschließlich mit hinreichend anonymisierten Daten arbeitet und bei dem auch
durch die Verknüpfung von anonymisierten Daten eine Reidentifizierung von Einzelpersonen
unmöglich ist, ist datenschutzrechtlich unbedenklich.