Datenminimierung

Was ist Datenminimierung?

Oft als Datenvermeidung bezeichnet, ist Datenminimierung ein Prozess, bei dem ein Datenverantwortlicher, die Person innerhalb einer Organisation, die bestimmt, warum und wie personenbezogene Daten verarbeitet werden, versucht, nur die persönlichen Informationen zu sammeln, die direkt notwendig sind, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Datenzentrierte Sicherheitssoftware kann dabei helfen, dies zu erreichen.

Einige der strengsten Datenschutzgesetze der Welt, einschließlich der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union und des California Consumer Privacy Act (CCPA), enthalten spezifische Bestimmungen zur Datenminimierung, um deren Standards zu entsprechen.

Vorteile der Datenminimierung

Es gibt mehrere Vorteile der Datenminimierung, darunter:

• Stärkung der Privatsphäre: Die Reduzierung der Menge an persönlichen Informationen, die eine Organisation sammelt, hilft, die Privatsphäre von Einzelpersonen zu sichern. Nur die relevanten Informationen zu sammeln, die notwendig sind, um eine Aufgabe zu erfüllen, verringert die Wahrscheinlichkeit, dass ein böswilliger Akteur persönliche Informationen stiehlt.
• Reduzierung der Haftung: Datenschutzverletzungen und erfolgreiche Datenexfiltration-Versuche können Organisationen für diese Datenverluste haftbar machen. Die Reduzierung der Menge an Daten, die eine Organisation sammelt, verringert die Haftung und Schäden im Falle eines Datendiebstahls durch einen böswilligen Akteur. Darüber hinaus ist ein kleinerer Datensatz einfacher zu verwalten und zu sichern, wodurch Datendiebstahl insgesamt verhindert wird.

Grundlegende Elemente der Datenminimierung

Einige der weltweit führenden Datenschutzstandards beinhalten Prinzipien der Datenminimierung. Diese Elemente lassen sich auf folgende spezifische Punkte herunterbrechen:

• Angemessen: Die gesammelten Daten sind ausreichend, um das spezifische Ziel der Organisation zu erreichen, die die Informationen sammelt.
• Relevant: Die angeforderten Informationen, um ein Ziel zu erreichen, stehen in direktem Zusammenhang mit dem Ziel selbst.
• Begrenzt: Überflüssige Informationen, die möglicherweise sensibel sind oder nicht, werden nicht einfach gesammelt, um mehr Daten zu sammeln.

Best Practices der Datenminimierung

Um die Datenminimierung effektiv umzusetzen, befolgen Sie diese Best Practices:

• Verwenden Sie erforderliche Felder: Datensubjekte übermitteln oft Daten über Formulare und Portale, auf die die Organisation, die die Daten sammelt, Zugriff hat. Obwohl diese Formulare zahlreiche Felder enthalten können, sind oft nicht alle notwendig, damit die Organisation ihr Ziel im strengsten Sinne erreicht. 
  Um sicherzustellen, dass nur die minimal erforderlichen Daten von Teilnehmern gesammelt werden, kennzeichnen Organisationen oft einige Felder als obligatorisch, damit das Portal das Formular akzeptiert und verarbeitet.
• Spezifität: Datensubjekte sind oft eher bereit, Informationen preiszugeben, wenn sie darüber informiert werden, wofür ihre Informationen konkret verwendet werden. 
  Um die Menge der gesammelten Daten zu minimieren und gleichzeitig den Wert zu maximieren, den Organisationen aus dem Datensatz ziehen können, ist es unerlässlich, dass die erforderlichen Informationen, die Zwecke ihrer Sammlung und der Datenverarbeitungsprozess klar definiert sind.

Datenminimierung vs. Zweckbindung

Obwohl eng verwandte Begriffe, unterscheidet sich die Datenminimierung leicht von der Zweckbindung.

Datenminimierung ist die Praxis, die Gesamtmenge der gesammelten Daten auf das absolut Notwendige zu beschränken, um ein klar umrissenes Ziel zu erreichen. Dies wird oft durch Formulare erreicht, die erforderliche Felder haben, und Organisationen, die das Ziel, das sie durch den Datenerfassungsprozess erreichen möchten, explizit darlegen.

Zweckbindung bezieht sich auf den Lebenszyklus der von Organisationen gesammelten Daten, die oft sensibel oder persönlich identifizierbare Informationen (PII) sind. Daten, die ursprünglich für einen Zweck gesammelt wurden, dürfen nur für diesen ursprünglichen Zweck verwendet und nie wiederverwendet werden. Zum Beispiel würde die Zweckbindung einer Organisation verbieten, Daten, die durch eine demografische Studie einer Stadt gesammelt wurden, erneut in einer Wahlkampagne innerhalb derselben Gerichtsbarkeit zu verwenden.

Erfahren Sie mehr über die Bedeutung und Prinzipien des Datenschutzes.