Datenschutz-Folgenabschätzung

Was ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung?

Eine Datenschutz-Folgenabschätzung (PIA) ist eine Analyse, die eine Organisation durchführt, um zu bewerten, wie personenbezogene Daten (PII) gehandhabt werden. Diese Praxis stellt die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder dem California Consumer Privacy Act (CCPA) sicher. Die Organisation überprüft ihre Prozesse, um die Risiken von Datenschutzverletzungen und sicherheitsrelevanten Vorfällen zu identifizieren und zu bewerten.

Unternehmen nutzen Software für Datenschutz-Folgenabschätzungen, um die Datenschutzimplikationen ihrer Geschäftsdaten zu bewerten, zu verfolgen und zu berichten. PIA-Software spart Zeit, während sie die Einhaltung sicherstellt und Datenschutzrisiken aufdeckt.

PIAs werden oft von Datenschutzbeauftragten oder Rechtsteams durchgeführt, erfordern jedoch die Teilnahme vieler organisatorischer Stakeholder.

Warum sind Datenschutz-Folgenabschätzungen notwendig?

Organisationen nutzen PIAs, um die potenziellen Datenschutzrisiken im Zusammenhang mit den von ihnen verarbeiteten und gespeicherten Daten zu verwalten. Viele Regionen haben Datenschutzgesetze; die Nichteinhaltung führt zu erheblichen Geldstrafen und Konsequenzen.

PIAs helfen Organisationen, proaktiv Risiken und Schwachstellen in ihren Datenpraktiken zu identifizieren, um die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen und Reputationsschäden durch Sicherheitsvorfälle zu verringern.

Vorteile einer Datenschutz-Folgenabschätzung

Datenschutz-Folgenabschätzungen sind wertvolle Praktiken, die Organisationen helfen, Datenschutzrisiken und -folgen zu identifizieren und zu verwalten. Unternehmen, die PIAs durchführen, bieten Organisationen zahlreiche Vorteile, darunter:

• Einhaltung von Gesetzen und Datenschutzvorschriften. Der Hauptvorteil einer PIA besteht darin, dass sie die Einhaltung von Datenschutzrahmen und -gesetzen sicherstellt. PIAs sind insbesondere unter US-amerikanischen und europäischen Gesetzen von entscheidender Bedeutung. Der E-Government Act von 2002, Abschnitt 208, legt die Anforderung fest, dass Behörden PIAs durchführen müssen. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) erfordert auch Datenschutz-Folgenabschätzungen unter bestimmten Umständen, z. B. wenn die Verarbeitung von Daten ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten von Einzelpersonen darstellen könnte.

• Reduzierung oder Beseitigung kostspieliger und schädlicher Fehler. PIAs identifizieren und bewerten Datenschutzrisiken frühzeitig, sodass Organisationen Maßnahmen ergreifen können, um sie zu mindern. Datenschutzverletzungen und Verstöße gegen die Einhaltung entziehen Finanzen und schädigen den Markenruf. Diese Fehler behindern den normalen Geschäftsbetrieb und zukünftige Unternehmungen.

• Nachweis des Engagements zur Vermeidung von Datenschutzrisiken. Die Durchführung von PIAs zeigt Mitarbeitern, Anbietern, Kunden und anderen relevanten Stakeholdern, dass die Organisation den Datenschutz ernst nimmt. Ein Engagement zur Vermeidung von Datenschutzrisiken baut auch Vertrauen bei allen Parteien auf.

Wie man eine Datenschutz-Folgenabschätzung implementiert

Der Ansatz zur Implementierung einer Datenschutz-Folgenabschätzung unterscheidet sich je nach Organisation und Projektsituation. Die meisten Organisationen gehen jedoch diese Schritte, um eine PIA zu implementieren.

• Bestimmen, ob eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich ist. Organisationen können PIAs durchführen, um verschiedene Datenprozesse oder ein bestimmtes Projekt zu überprüfen. Bei der Auswahl des spezifischen Anwendungsfalls muss das Team berücksichtigen, welche Arten von PII sie verwenden, welche Gesetze und regulatorischen Rahmenbedingungen anwendbar sein könnten und wie die Daten gehandhabt werden. Eine PIA ist möglicherweise nicht erforderlich, wenn in einem Projekt keine PII involviert ist oder wenn jemand die Systeme zuvor bewertet hat und die aktuellen Kontrollen gut funktionieren.

• Umfang und Einleitung des PIA-Prozesses. Teams müssen den Umfang der PIA definieren und herausfinden, welche Elemente als Teil davon bewertet werden. Details könnten ein bestimmtes System oder eine Gruppe von Systemen, die beteiligten Prozesse und Datenflüsse von der Erfassung bis zur Löschung umfassen.

• Relevante Stakeholder identifizieren und einbeziehen. Da die Arbeit mehrere Abteilungen und Stakeholder umfasst, ist Zusammenarbeit entscheidend für den Erfolg. Einige Beispiele für beteiligte Parteien sind IT-Teams, Personalabteilung, Rechtsabteilung, Datenschutzbeauftragte und Sicherheitsbehörden.

• Entwicklung von Werkzeugen und Fragebögen. Teams sollten ein Rahmenwerk entwerfen, das Datenschutz, Vorschriften und spezifische Daten abdeckt.

• Analyse der Risiken und Entwicklung von Minderungsstrategien. Verwenden Sie den Fragebogen und das Rahmenwerk, um Datenschutzrisiken und tangentiale Auswirkungen im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung zu bewerten. Teams müssen die Wahrscheinlichkeit und Schwere aller Schwachstellen und Bedrohungen bewerten. Die Entwicklung von Minderungsstrategien zur Bewältigung der Risiken sollte folgen. Alle Ergebnisse können in einem PIA-Bericht für wichtige Stakeholder zusammengefasst werden.

Datenschutz-Folgenabschätzung vs. Datenschutz-Folgenabschätzung

Datenschutz-Folgenabschätzungen und Datenschutz-Folgenabschätzungen werden manchmal synonym verwendet; es gibt jedoch erhebliche Unterschiede zwischen den beiden und wie Organisationen sie nutzen.

Datenschutz-Folgenabschätzungen helfen Organisationen, Datenschutzrisiken und die damit verbundenen Auswirkungen der Nutzung personenbezogener Daten zu identifizieren, zu bewerten und zu verwalten. Im Gegensatz dazu sind Datenschutz-Folgenabschätzungen (DPIAs) durch die DSGVO der Europäischen Union vorgeschrieben. Wenn ein neues Projekt, das ein hohes Risiko für personenbezogene Informationen darstellt, gestartet wird, ist eine DPIA erforderlich. DPIAs sind notwendig für Projekte, die neue Technologien nutzen, den Standort und das Verhalten von Personen verfolgen oder Daten von Kindern verarbeiten.

Tauchen Sie ein in DSGVO-Konformität.