Datenanonymisierung im Kontext von Künstlicher Intelligenz und Big Data : Grundlagen elementare Techniken Anwendung Einleitung Künstliche Intelligenz Big Data und Analysemethoden Personenbezogene pseudonymisierte und anonymisierte Daten Techniken der Pseudonymisierung Anonymisierung strukturierter Daten Anonymisierung unstrukturierter Daten Risiken der Nutzung anonymisierter Daten Verfahren zur Durchführung der Anonymisierung Software zur Unterstützung der Anonymisierung Fazit und Ausblick Literatur. Das Buch thematisiert die Anonymisierung im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) und Big Data welche als eine der wesentlichen Maßnahmen im Rahmen des Schutzes personenbezogener Daten gilt um eine steigende Nutzung hochwertiger Daten zu ermöglichen. Dazu werden die wesentlichen Grundlagen dargestellt sowie pseudonymisierte und anonymisierte Daten mit Personenbezug im Rahmen der Datenschutz Grundverordnung (DSGVO) und des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG) beleuchtet. Es werden Techniken zur Pseudonymisierung und Anonymisierung sowie entsprechende Risikobetrachtungen behandelt. Abschließend wird die Vorgehensweise der Anonymisierung aus rechtlicher und technischer Sicht unter Anwendung entsprechender Software behandelt. Die Zielgruppen IT Berater in Projekten zu Datenschutz und Datensicherheit Data Scientists und Wissenschaftler welche in der Forschung Daten nutzen Datenschutzverantwortliche und Datenschutzbeauftragte Die Autoren Dr. Heinz Adalbert Krebs ist geschäftsführender Gesellschafter der Green Excellence GmbH welche Unternehmen der Energiewirtschaft bei Softwareimplementierungen Geschäftsprozessoptimierungen der Informationssicherheit und des Datenschutzes berät. Daneben lehrt er am Fachbereich Wirtschaftsinformatik der Universität Kassel die Einführung von ERP Systemen (SAP) und ist zertifizierter Datenschutzbeauftragter sowie ISO 27001 Lead Auditor. Dr. Patricia Hagenweiler ist langjährige Mitarbeiterin der Green Excellence GmbH und zertifizierte Datenschutzbeauftragte.