Source: https://studylibde.com/doc/10977407/rdv-5-2002---dtb-kassel
Timestamp: 2020-05-25 21:31:52+00:00

Document:
RDV 5/2002 - dtb Kassel
Wilke, Data Mining – eine neue Dimension der Verarbeitung von Arbeitnehmerdaten
RDV 2002
Matthias Wilke, M. A., Kassel*
Data-Mining – eine neue Dimension der Verarbeitung von Arbeitnehmerdaten,
absolute und kontinuierliche Analyse von personenbezogenen Daten im Handel
1. Vermeidung von Inventurdifferenzen
Mit dem Einsatz von modernen Informations- und Kommunikationssystemen in der Arbeitswelt hat die Menge der
gespeicherten Daten in den letzten Jahren dramatisch zugenommen. Die Speicherung und Übertragung ist dank der
Innovationen in der Computertechnologie immer kostengünstiger geworden, die Nutzbarmachung und sekundäre Auswertungen der Daten versprechen weitere Erkenntnisse, die über
die ursprünglichen Erhebungszwecke weit hinausgehen.
Die Aufbereitung von Arbeitnehmerdaten mittels DataMining soll im Einzelhandel künftig Betrug und Unterschlagungen an den Kassenarbeitsplätzen aufdecken und verhindern.
Um die dort entstehenden Verluste zu minimieren, nach
einer Studie des Eurohandelsinstituts (EHI) handelt es sich
immerhin um 4 Milliarden € für das Jahr 20011, hat der
Einzelhandel in der Vergangenheit alle erdenklichen modernen Technologien entwickelt und eingesetzt, wie beispielsweise die Einführung von computergestützten Kassensystemen, Video- und Kameraüberwachung, hochintelligente
Cashmanagementsysteme, elektronische Sicherungsetiketten und In-Storesicherungssystemen. All diese Systeme
haben im Zusammenhang mit der Abwehr von Kundendiebstahl auch bis zu einem gewissen Grad ihre Aufgaben
erfüllt. Sie sind jedoch häufig mit einem hohen organisatorischen Arbeits- und Kostenaufwand verbunden und haben
im Hinblick auf die Unterschlagungen durch Mitarbeiter an
den Kassen, nie zufriedenstellend funktioniert2, im Gegenteil, die Inventurdifferenzen haben in der Vergangenheit
sogar leicht zugenommen3.
Unter Inventurdifferenzen versteht der Einzelhandel
„unerklärbare Minderungen des Warenbestands“. Über die
Ursachen an den zu verzeichnenden Verlusten kann nur spekuliert werden. Grundsätzlich hält das EHI vier Verursachergruppen für Inventurdifferenzen verantwortlich: Kunden verursachen demnach knapp die Hälfte der Schäden,
das Personal fast ein Viertel4. Der Rest geht auf das Konto
von Lieferanten und Servicekräften sowie auf organisatorische Mängel.
Die Annahme, dass ein erheblicher Anteil der Inventurdifferenzen durch Mitarbeiterdelikte entsteht, wird nicht nur
vom EHI, sondern auch von Sicherheitsfachleuten5 so eingeschätzt, ebenso weisen die Betriebsräte6 im Einzelhandel in
Gesprächen über dieses Thema auf diesen Sachverhalt hin.
Um die Mitarbeiterdiebstähle an den Kassen zu beweisen,
müssen die Unternehmen in der Regel umfangreiche Untersuchungen und Beobachtungen vor Ort durchführen, beispielsweise mit eigenen Detektiven oder durch externe
Security Firmen. Dabei stellt sich häufig nicht der
gewünschte Erfolg ein. Das Problem ist also unbestritten,
der Einzelhandel muss etwas gegen die Inventurdifferenzen
Ein neues Managementsystem zur Kassendatenauswertung ermöglicht, Unregelmäßigkeiten an den einzelnen
Kassen aufzudecken und gibt so mögliche Hinweise auf
potenzielle Täter. Funktionieren soll dies folgendermaßen:
Für die Kassiererinnen und Kassierer werden „Kassier-Profile“ erstellt, mit denen ungewöhnliches Verhalten aufge-
deckt wird. Das Suchraster an der Supermarktkasse könnte
beispielsweise folgende Kriterien enthalten:
– Anzahl von Stornierungen
– Kartentransaktionen mit derselben manuell eingegebenen
– Öffnen der Kassenschublade ohne Verkauf nach einem
– Leergutauszahlungen bzw. Leergutbuchungen
– manuelle Preisüberschreibungen
– Personaleinkäufe mit Rabattgewährungen
– Warenrücknahmen ohne Kassenbon
– Bonstornos und Bonabbrüche
Jeder, der in diesem Raster auffällt, kann ein potenzieller
Betrüger oder Dieb sein und verdient besondere Beobachtung.
2. Suche nach Verdächtigen im „Datenberg“
Durch die Entwicklung der letzten Jahre ist die Verfügbarkeit von leistungsstarken und kostengünstigen Servern spürbar vorangekommen. Speicherung und Verarbeitung von riesigen Datenmengen stellt heute weder technisch noch
finanziell ein Problem dar. Die Schwierigkeit bei der Identifizierung von Unregelmäßigkeiten liegt aber in der ungeheuer großen Datenmenge, die analysiert werden müsste.
Der gegenwärtige Stand der Technik in bundesweit operierenden Einzelhandelsunternehmen sieht in der Regel
mehr oder weniger folgendermaßen aus: In den Filialen sammelt ein PC-basiertes PoS-System Verkaufsdaten bis hinunter zur einzelnen Bonzeile. So fallen riesige Datenmengen
an, deren Auswertung vor dem Hintergrund der Betrugsrecherche jedoch bisher nicht möglich war.
In der Zentrale laufen auf einem Server die Verkaufsdaten
aus allen Filialen über ein Kommunikationsnetz zusammen,
wo sie unter dem Einsatz verschiedener Anwendungsprogramme, wie Rechnungsprüfung, Warenbewegung, Lagerkontrolle usw. ausgewertet werden. Ein Unternehmen mit
beispielsweise 400 Filialen und täglich ca. je 8000 Transaktionen erzeugt jeden Tag einen Bericht mit weit über 3 Mill.
Zeilen, die analysiert werden müssten.
Das Problem war bisher, dass niemand einen solchen riesigen Bericht analysieren oder bearbeiten konnte, und komprimierte Informationen liefern nicht mehr die Details, die
zur Aufdeckung des Betrugs erforderlich wären. In diesem
Datenberg befinden sich jedoch die zentralen Informationen, die benötigt würden, um unehrliche Kassiererinnen
* Der Autor ist Politologe und Technologieberater bei der BTQ Kassel.
1 Vgl. EHI – The International Retail Network (Hrsg.) 2002; Inventurdifferenzen 2002, Ergebnisse einer aktuellen Erhebung, 3.
2 Vgl. Heide, Marcus, Videobilder sagen mehr als tausend Worte, in:
Criminal Digest 2/2001, 109 ff.
3 Vgl. EHI 13 ff.
4 Vgl. a. a. O., 22 ff.
5 http://www.datatpos-sicherheit.de oder http://www.sdg-sicherheit.de/ermitt.htm.
6 1. Sicherheitstag des Einzelhandels Berlin/Brandenburg, 1. November 2001, Sicherheitsfachmesse SiTech Berlin 2001.
und Kassierer zu überführen und um damit die Inventurdifferenzen deutlich zu reduzieren. Das neue Revisionsprogramm zur Kassendatenauswertung bietet die Möglichkeit,
diese riesigen Datenmengen innerhalb kürzester Zeit auszuwerten, es ist damit ein elektronisches Werkzeug zur Vermeidung von Inventurdifferenzen.
Das Programm macht es sich zu Nutze, dass schon jetzt
die Infrastruktur besteht, die die großen Mengen von Verkaufs- und Personaldaten zur Verfügung stellt.
Alle Aktivitäten an den Arbeitsplätzen werden lückenlos
erfasst, übermittelt und zentral gespeichert – das war auch
bisher schon der Fall. Aber erst jetzt haben die Unternehmen
ein „intelligentes“ Werkzeug, diese Daten hinsichtlich des
Vorgehens der Kassiererinnen und Kassierer zu analysieren;
denn nach Aussagen der Experten gibt es gerade an Kassenarbeitsplätzen eine Vielzahl von Manipulations- und
Betrugsmöglichkeiten. Mit einem Managementsystem zur
Vermeidung von Inventurdifferenzen scheint hier die
Lösung gefunden worden zu sein, dem Betrug und Diebstahl
an der Supermarktkasse ein endgültiges Ende zu setzen.
So kommen beispielsweise Zweifel an der Rechtmäßigkeit
von Transaktionen auf, wenn eine Kassiererin eine außergewöhnlich hohe Anzahl von Stornierungen durchführt, oder
wenn nach dem automatischen Lesen einer Kreditkarte anschließend mehrere Kartentransaktionen mit derselben manuell
eingegebenen Kreditkartennummer ausgeführt werden. Weitere Hinweise auf zweifelhafte Aktionen können sein das Öffnen der Kassenschublade ohne Verkauf nach einem Storno
oder Leergutauszahlungen bzw. Leergutbuchungen, manuelle
Preisüberschreibungen, Personaleinkäufe mit Rabattgewährungen, Retouren, Warenrücknahmen ohne Kassenbon,
Nullbons, Bonstornos, Bonabbrüche und dergleichen mehr.
Dies ist nur eine kleine Zahl von Beispielen von echten oder
vermeintlichen Betrugsmöglichkeiten, bestimmte Aktivitäten
werden also als „risikoreich“ behandelt.
Die zentral erfassten Daten sämtlicher Filialen können
softwaregestützt bearbeitet, ausgewertet und übersichtlich
dargestellt werden. Auf einen Blick wird deutlich, in welcher
Filiale welcher Kassierer oder welche Kassiererin auffällig
vom „normalen“ Verhalten abweicht. Das Ergebnis bedeutet
zwar nicht zwangsläufig, dass notwendigerweise hinter
jeder dieser Aktionen ein Betrug steht, aber eine Kassiererin
oder ein Kassierer, der deutlich mehr (oder weniger) als die
durchschnittliche Anzahl dieser Aktivitäten ausführt, setzt
sich damit dem Verdacht aus, eventuell auch zu betrügen.
Das Revisionsprogramm ermittelt mit den Methoden der
Rasterfahndung tagesaktuell die potenziellen Täter an den
Kassen und bei der Kassenaufsicht.
So wie ein Minenarbeiter im Bergwerk nach verborgenen
Schätzen sucht, so werden beim Data-Mining aus dem Wust
der Verkaufs- und Personaldaten verborgene Informationen
ans Tageslicht befördert. Damit können beispielsweise Prognosen, differenzierte Profile, Klassifizierungen und Bewertungen von Kassierern und Kassiererinnen gegeben werden.
Data-Mining bezeichnet als Oberbegriff Techniken zum
Finden von interessanten und nützlichen Mustern und
Regeln („Wissen“) in großen Datenbanken. Es werden oft
ähnliche Begriffe als Synonym verwendet wie zum Beispiel
„Knowledge Mining from Database“, „Knowledge Extraction“, „Data Dreding“, „Data Analysis“ oder „Knowledge
Discovery in Databases“ (KDD), einem Verfahren für das
Finden und Interpretieren von Mustern von Daten. DataMining wird oft auch als künstliche Intelligenz bezeichnet,
weil das gefundene, maschinell erlernte Wissen nicht in
Form von Abfragen existiert, sondern mit Hilfe von Algorithmen gefunden wird8. Algorithmen beschreiben einen
methodischen Weg zur Lösung eines (mathematischen) Problems, indem das Problem in endlich viele, eindeutig festgelegte Schritte aufgelöst wird.
Data-Mining baut auf den schon vorher bestehenden
Datenbankabfragesprachen wie beispielsweise SQL9 oder
OLAP10 auf. Dabei werden Daten übergeben, mit denen
bestimmte Fragen gelöst werden oder bestimmte Entscheidungen getroffen werden sollen. Bei der künstlichen Intelligenz, also dem maschinellen Lernen geht es darum, erworbenes Wissen sinnvoll weiterzuverwenden. Hier setzt das
Data-Mining ein, in dem die gefundenen Muster auf weitere
und auf ähnliche Daten angewendet werden können.
Seit langem wird Data-Mining im Marketing eingesetzt.
Dabei hat man, einer populären Data-Mining-Anekdote
zufolge, in den USA herausgefunden, dass Bier und Windeln
auffällig oft zusammen gekauft werden, wohl weil die von
ihren Ehefrauen beauftragten Ehemänner beim Gang in den
Supermarkt noch eben schnell für flüssige Vorräte sorgen.
Wenn auch der Wahrheitsgehalt dieser Anekdote zweifelhaft ist, Data-Mining-Techniken werden erfolgreich z. B.
zur Sortimentsoptimierung eingesetzt. Zahlreiche Unternehmen, gerade auch beim Internethandel, haben große
Datenbanken mit detaillierten Informationen über ihre Kunden und Interessenten. Neben der bloßen Adresse liegen oftmals soziodemographische Daten, Kaufinformationen,
Potenzialdaten sowie Kommunikationsdaten vor. Diese
Informationen werden in der Regel genutzt, um direkt mit
dem einzelnen Kunden zu kommunizieren. Auch einfache
Managementfragen lassen sich mit Hilfe der Datenbank
beantworten. So stellt es kein Problem dar, die Anzahl oder
das Durchschnittsalter neuer Kunden oder Interessenten
auszugeben. In den wenigsten Fällen wird jedoch die Daten-
3. Data-Mining
Das Programm durchsucht und analysiert die gesamten
vorhandenen Daten nach definierten kritischen Ereignissen
und Auffälligkeiten, also beispielsweise nach dem bereits
erwähnten häufigen Öffnen der Schublade ohne Verkauf
oder häufigen Leergutauszahlungen oder Bonstornos etc.
Das Managementsystem arbeitet also mit den Übertragungsdaten, die an jeder Kasse in jedem Markt über jeden
Angestellten in jeder Stunde an jedem Tag gesammelt werden. Die Daten werden täglich in eine zentrale Datenbank
eingepflegt und stehen zur Analyse und Ermittlung über
vom Benutzer definierte Zeiträume zur Verfügung.
Das Programm arbeitet im Wesentlichen auf der Basis
von Data-Mining-Algorithmen7.
7 Vgl. Wrobel, Stefan, Data-Mining und Wissensentdeckung in
Datenbanken, in: Künstliche Intelligenz 1/98, 6–10.
8 Vgl. Wrobel; a. a. O.
9 SQL: „Structured Query Language“ in den 70er Jahren von der
Firma IBM entwickelte Abfragesprache für die rationale Datenbank DB2.
10 OLAP: „On-Line Analytical Processing“ – OLAP ist eine Methode,
um multidimensionale Informationsbestände eines Unternehmens
für die Entscheidungsunterstützung sichtbar zu machen. Die Mehrdimensionalität wird dabei zu einer zweidimensionalen Matrix mit
mehrfach indizierten Achsen reduziert. Die Achsenidentifikation
kann dabei beliebig verändert werden, um andere Informationen
vergleichen zu können. schließlich ist eine Verdichtung bzw. Expansion entlang hierarchischer Identifikationsmerkmale möglich.
bank zur Beantwortung folgender, für die Unternehmen entscheidungsrelevanter Fragen genutzt:
• Welche Kunden droht das Unternehmen zu verlieren?
• Wie hoch ist das Cross-Selling-Potential11 für ein neues
• Wie lassen sich Interessenten mit hohen LifetimeValues12 gewinnen?
• Welcher Lifetime-Profit läßt sich mit welchem Kunden
An dieser Stelle setzt das Data-Mining an. Es ergänzt die
einfachen statistischen Verfahren um neue Analysemethoden,
die einen Großteil der Untersuchungsprozesse automatisieren
und beschleunigen. Zum Beispiel durch künstliche neuronale
Netze, darunter werden nicht lineare Prognoseverfahren13
verstanden, die der biologischen Informationsverarbeitung
nachempfunden wurden und selbstständig lernende Eigenschaften besitzen. Eine weitere Analysemethode ist die
lineare Regression14, dabei handelt es sich um ein klassisches
lineares Prognoseverfahren zur Erklärung von Verhaltensweisen mit Hilfe unabhängiger Variablen. Außerdem kommen
regelbasierte Systeme, die zur Extraktion und Verifikation
von Wenn-Dann-Regeln15 dienen und „Chi-squared Automatic Interaction Detection“16 als Methoden, die eine Menge von
Datensätzen hinsichtlich einer abhängigen Variable segmentieren, zum Einsatz.
Bildlich gesprochen durchforsten Data-Mining-Algorithmen selbständig den Datenberg. Im Gegensatz zu den traditionellen Methoden wird nicht der gesamte Datenberg per
Hand mühsam abgebaut und mikroskopisch untersucht,
sondern relevante Teile des Berges werden selbständig identifiziert und analysiert. Dabei bahnen sich die Methoden des
Data-Mining zielstrebig den Weg durch die Informationsflut, um schnell die bislang verborgenen Erkenntnisse und
Zusammenhänge aufzuzeigen.
Durch den Data-Mining-Einsatz kann so ein Mitarbeiterprofil erstellt werden. Das Verfahren erlaubt, verdächtige
Verhaltensmuster zu entdecken und diese weiter zu detaillieren. Durch den Einsatz von Data-Mining werden auffällige Kassiererinnen und Kassierer oder einzelne Filialen
analysiert und können dann gezielt nach besonderen Fragestellungen untersucht werden.
• Welche Filialen verhalten sich auffällig?
• Bei welchem Kassierprofil lohnt sich eine gezielte Überwachung (z. B. Detektei)?
• Gibt es bestimmte kritische Tageszeiten (Mittagspause,
Tagesende)?
• Wo sind riskante Kassen (z. B. im Getränkemarkt oder bei
der Leergutannahme)
• Wann sind besonders kritische Jahreszeiten (Urlaub,
Weihnachtsgeschäft)?
• Gibt es riskantes Personal (Teilzeitbeschäftigte, Aushilfen, Alleinerziehende)?
• Gibt es auffällige Altersgruppen bei den Beschäftigten?
• Wie lassen sich Transaktionen, die einen bestimmten
Betrag übersteigen, erklären?
Die Resultate können dreidimensional visualisiert werden, das System liefert Kombinationen von graphischen und
tabellarischen Darstellungen und ermöglicht dem Benutzer,
unregelmäßige Transaktionen an den Kassen schnell zu
erkennen und bis hin zum einzelnen Kassenarbeitsplatz zu
Das bedeutet, in der Zentrale können ausgewählte Informationen zu Regionen, Städten, Ortsteilen und den jeweiligen Filialen durch Anklicken weiter detailliert werden.
Die Einzelhandelsunternehmen versprechen sich durch
die Anwendung des Managementsystems Reduzierung von
Schwund durch Abschreckung, Aufdeckung von Unregelmäßigkeiten, die bisher unerkannt blieben, und schnelle
Aufdeckung von Unterschlagungen.
„Auf längere Sicht wird die Aufdeckung von Betrugsfällen abschreckende Auswirkung auf potenzielle Betrüger
haben. Mitarbeiter werden ihr Verhalten ändern oder das
Unternehmen, in dem sie Angst vor Entdeckung haben müssen, auf eigenen Wunsch verlassen. Der Schwund wird
dadurch deutlich reduziert.“ So die Werbeversprechen in
einer Broschüre zu einem solchen Programm.
3.1 Folgen für die Beschäftigten an den Kassen
Auf der Basis aller täglich anfallenden Kassiererdaten
lässt sich bereits über einen recht kurzen Beobachtungszeitraum sehr vollständig ein typisches Arbeitsverhalten der
Beschäftigen ermitteln. Wie hoch ist die durchschnittliche
Leergutauszahlung, wie hoch sind die durchschnittlichen
Storni, wie hoch ist die durchschnittliche Kassierleistung
pro Arbeitnehmer und Kasse am Tag. Das Ziel des Softwareeinsatzes ist nach der Vorstellung der Anbieter:
• schnellere Aufdeckung von Unregelmäßigkeiten
• niedriger Aufwand zur Feststellung von Unregelmäßigkeiten
• effizienter Einsatz des Revisionspersonals
• Auffinden von bislang noch unbekannten Methoden und
Tricks der potenziellen Betrüger
• Erhärtung von Verdachtsmomenten und Feststellung des
Ausmaßes von vermutlich angewendeten Methoden
• abschreckende Wirkung bei langfristigem Einsatz
• Aufdeckung von Trainingsdefiziten in den Filialen
• Aufdeckung von Schwachstellen in der Bedienung eines
eingesetzten Kassenprogramms
• Vergleichsmöglichkeiten der Filialen untereinander
Mit anderen Worten, das Revisionsprogramm ermöglicht
die vollständige und lückenlose Leistungs- und Verhaltenskontrolle der Beschäftigten an den Kassen.
Das Programm soll den „gläsernen Kassierer“, die „gläserne Kassiererin“ schaffen. Keine Aktion bleibt im Dunkeln, alles wird minutiös aufgelistet und vor allen Dingen,
und das ist die neue Qualität, ausgewertet und abgebildet.
Dies wird neben dem gewünschten Effekt zur
Abschreckung und zur Aufdeckung von Betrug auch zur
Konkurrenz untereinander führen. Sprich, wer hat die
schnellste Arbeitsleistung an der Kasse, aber auch die Konkurrenz der Filialleiter bei der Bewertung ihrer Märkte wird
untereinander gefördert, nach dem Motto, wer hat die
geringsten Kassendifferenzen, wer hat die „flottesten“ Kassiererinnen/Kassierer in seinem Markt.
11 Cross-Selling: zusätzliche vom Kunden gekaufte Produkte, vgl.
Bittner, Thomas/Scholzen, Jan, Der lange Weg zum Customer
Lifetime Value, in: Acquisa, Heft 9/2001.
12 Customer Lifetime Value: Ermittlung des Werts eines Kunden
über die gesamte Kunden-Lebensbeziehung mit dem Unternehmen, vgl. a. a. O.
13 Vgl. Rieger, Anke, Entscheidungsunterstützung durch Data
Mining; in ExperPraxis 99/2000, 11.
14 Vgl. Witten, Ian H. Eibe, Frank, Data-Mining, Praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen, München 2001,
15 Vgl. Rieger, a. a. O., 9.
16 Vgl. Rieger, a. a. O., 10.
4. Neue Dimension der Verarbeitung von
Damit an dieser Stelle keine Missverständnisse aufkommen: Es soll hier nicht dem Diebstahl und der Unterschlagung durch Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an der Kasse
das Wort geredet werden. Selbstverständlich muss den
Unternehmen die Möglichkeit eingeräumt werden, gegen
schwarze Schafe vorzugehen. Die herkömmlichen Möglichkeiten dafür müssen aber voll ausgeschöpft werden. Zur
Aufdeckung und Verhinderung von Unterschlagungen und
Betrug durch Beschäftigte können die Unternehmen schon
jetzt zu einer ganze Menge von Maßnahmen greifen: So gibt
beispielsweise das Selbsthilferecht17 dem Filialleiter oder
dem Sicherheitsdienst die Möglichkeit, bei Straftaten durch
das Personal selbst, das heißt ohne staatliche Hilfe, ohne
Polizei, Maßnahmen zur Wahrung der Eigentumsinteressen
einzuleiten. Die herrschende Meinung gesteht den Verantwortlichen auch das Recht zur vorläufigen Festnahme18 zu,
wenn Beschäftigte auf frischer Tat beim Diebstahl ertappt
werden und flüchten wollen. Außerdem sind Personen- und
Taschenkontrollen am Personaleingang von Einzelhandelsgeschäften zur Aufdeckung und Abschreckung an der
Tagesordnung19. Die Methoden der Rasterfahndung haben
im Arbeitsleben nichts zu suchen.
Die grundsätzlichen Erwägungen zum Datenschutz, die
gerade jetzt wieder von den Gerichten bei der Überprüfung
der Rasterfahndung im Zusammenhang mit der Verfolgung
der potentiellen Terroristen angesprochen worden sind,
müssen auch als Mindestmaßstab für Arbeitnehmerinnen
und Arbeitnehmer gelten.
Die datenschutzrechtlichen Bedenken gegen den Einsatz
derartiger Programme werden vor dem Hintergrund des
relativ kostengünstigen Einsatzes deutlich. Da bereits die
technische Infrastruktur weitgehend in den meisten Einzelhandelsketten vorhanden ist, können mit vergleichsweise
geringen Kosten hohe Erfolge erzielt werden.
Unternehmen in der Schweiz, die diese Systeme bereits
anwenden, sprechen davon, dass sich die Investitionskosten20
bereits nach 1–2 Monaten amortisiert haben. Dort hat beispielsweise nach Angaben eines Firmensprechers eine kleine
Handelskette mit etwa 700 Kassenarbeitsplätzen bereits zwei
Monate nach der Einführung eines Programms zur Vermeidung von Inventurdifferenzen, Unterschlagungen in Höhe
von ca. 150.000 Franken ermittelt und daraufhin über 50 verdächtige Kassiererinnen und Kassierer entlassen.
chen Bereich der Beschäftigten eingreifen. Der Gesetzgeber
ging davon aus, dass die freie Entfaltung der Persönlichkeit
unter anderem durch Technisierung, Rationalisierung und
zunehmende Verarbeitung personenbezogener Daten in
einem besonderen Maß gefährdet ist. Der Gesetzgeber wollte,
dass eine Kontrolle von Menschen nur durch Menschen und
nicht durch Maschinen erfolgt22. Dieses Prinzip dient der
grundgesetzlich garantierten freien Entfaltung der Persönlichkeit und konkretisiert den im Betriebsverfassungsgesetz
enthaltenen Grundsatz23, die freie Entfaltung der Persönlichkeit der Beschäftigten im Betrieb zu schützen und zu fördern.
Der Betriebsrat soll mit Hilfe des Mitbestimmungsrechtes
eine präventive Schutzfunktion wahrnehmen, um potenzielle
Eingriffe in die Persönlichkeitssphäre der Beschäftigten zu
verhindern24. Vor diesem rechtlichen Hintergrund haben sich
Betriebsräte im Laufe der Zeit umfangreiche Mitgestaltungsmöglichkeiten erstritten. Das Bundesarbeitsgericht lässt seit
1985 keinen Zweifel mehr daran, dass alle computergestützten
Systeme mitbestimmungspflichtige „technische Kontrolleinrichtungen“ im Sinne des § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG sind,
„wobei es nicht entscheidend ist, ob eine Überwachung auch
tatsächlich stattfindet, es genügt, dass sie möglich ist25.“
Bislang haben Arbeitgeber immer wieder versucht, die
Mitbestimmung der Betriebsräte mit dem Argument zu
bestreiten, „eine Leistungs- und Verhaltenskontrolle ist gar
nicht beabsichtigt“, sondern lediglich eine „unerwünschte
Nebenwirkung“.
Es ist also das Ziel des Mitbestimmungsverfahrens, eine
überprüfbare Vereinbarung26 mit dem Arbeitgeber zu treffen,
die die Möglichkeit zur Überwachung Einzelner technisch
und organisatorisch ausschließt; denn Betriebsräte befürchten, wohl oft nicht ganz zu Unrecht, dass sich die Arbeitgeber die „unerwünschte Nebenwirkung“ gelegentlich zu
Nutze machen und doch Kontrollauswertungen vornehmen.
Mit anderen Worten: Computertechnologie darf nur dann
betrieblich genutzt werden, wenn der Arbeitnehmerdatenschutz sichergestellt und die Entfaltung der Persönlichkeit
gewährleistet ist, sowie Eingriffe in die Persönlichkeitssphäre der Beschäftigten nicht möglich sind. Eine Leistungsund Verhaltenskontrolle, auch nur gelegentliche, wird in
Betriebsvereinbarungen eigentlich immer ausgeschlossen.
Mit dem Revisionsprogramm zur Kassendatenauswertung ist die Leistungs- und Verhaltenskontrolle aber nicht
mehr „unerwünschte Nebenwirkung“, sondern der eigentliche Sinn und Zweck, das ist eine neue Dimension der
Datenverarbeitung in der Arbeitswelt.
4.1 Leistungs- und Verhaltenskontrolle als Systemfunktion
Das wirklich neue an derartiger Software ist die Tatsache,
dass eine „Leistungs- und Verhaltenskontrolle“ der Beschäftigten die eigentliche Zentralfunktion ist. Mit dieser Eigenschaft disqualifiziert sich das Programm jedoch für den
betrieblichen Einsatz.
Die Einführung und Anwendung derartiger Programme
mag für die Unternehmen verlockend sein, aus rechtlicher
Hinsicht ist sie nicht zulässig und für die Betriebsräte nicht
Nach dem Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG) haben die
Betriebsräte bei der „Einführung und Anwendung von technischen Einrichtungen, die dazu bestimmt sind, das Verhalten
oder die Leistung der Arbeitnehmer zu überwachen21“ mitzubestimmen. Dieses Mitbestimmungsrecht wurde geschaffen,
weil technische Kontrolleinrichtungen stark in den persönli-
17 § 229 bis § 231, § 859 und § 860 BGB.
18 § 127 StPO und § 229 BGB.
19 Vgl. Seefried, Irmgard, Die Zulässigkeit von Torkontrollen, in:
AiB 1999, 428.
20 Für große Handelsketten werden von den Anbietern 200.000 –
300.000 € Eingangsinvestitionen und jährliche Wartungs- und
Pflegekosten zwischen 30.000 bis 40.000 € kalkuliert.
21 § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG.
22 Vgl. BT-Druck S. VI/1786, S. 49.
23 § 75 BetrVG.
24 Vgl. Däubler, Wolfgang, Gläserne Belegschaft? Datenschutz für
Arbeiter, Angestellte und Beamte, Köln 1993.
25 Vgl. BAG, 23.04.1985, 11.03.1986 AP Nrn. 12, 14 zu § 87
26 Vgl. Wilke, Matthias, EDV-Vereinbarungen überprüfen!, in: Computer Fachwissen 2/2001, 17 ff.
5. Datenschutzrechtliche Problematik
5.1 Lückenlose Überwachung
Die absolute und kontinuierliche automatisierte Analyse
von personenbezogenen Leistungs- und Verhaltensdaten
kann den Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmern nicht
zugemutet werden – auch nicht bei unterstellter einer Milliarde € Inventurdifferenzen im Jahr durch das Personal.
Das Bundesarbeitsgericht stellte bereits 1987 dazu fest,
dass eine Verletzung des Persönlichkeitsrechts eines Arbeitnehmers dann vorliegt, wenn dieser sich einer ständigen
lückenlosen Überwachung unterworfen sieht27. So ist beispielsweise eine akustische Überwachung der Arbeitnehmer
durch Abhörgräte oder Tonbandaufnahmen immer unzulässig. Das gleiche gilt für das Abhören oder heimliche Mithören von Telefongesprächen oder für die Überwachung mit
Videokameras28. Mit anderen Worten, das dauerhafte screening des Kassierverhaltens mit Revisionsprogrammen zur
Kassendatenauswertung ist nach der herrschenden Rechtsprechung nicht möglich und stellt eine gravierende Verletzung der Persönlichkeitsrechte der Beschäftigten dar, und
dies muss von ihnen nicht hingenommen werden.
5.2 Persönlichkeitsprofile
Ebenso wie mit der Überwachung verhält es sich mit den
automatisiert erstellten Persönlichkeitsprofilen. Das Ziel des
Programms ist es, ein typisches Profil des Kassierverhaltens
zu erstellen, um dann anhand des Verhaltens einzelner Kassierer und Kassiererinnen festzustellen, wer von diesem typischen Profil abweicht. Die datenschutzrechtliche Zulässigkeit zur Erstellung von Persönlichkeitsprofilen findet sich im
Bundesdatenschutzgesetz (BDSG). Der § 4 statuiert für die
Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten ein
Verbot mit Erlaubnisvorbehalt, dem auch die Erstellung von
Persönlichkeitsprofilen als Form der Datenverarbeitung
unterliegt. Danach ist der Umgang mit personenbezogenen
Daten nur zulässig, wenn diese durch eine Rechtsvorschrift
erlaubt ist oder der Betroffene eingewilligt hat. Da das
BDSG ein generelles Verarbeitungsverbot verfügt, fällt darunter auch das Erstellen von Persönlichkeitsprofilen29.
5.3 Datenschutz als Grundrecht
Das Verbot zum Erstellen von Persönlichkeitsprofilen
begründet sich in der Rechtsprechung des Bundesverfassungsgerichts zum Grundrecht auf informationelle Selbstbestimmung. Dort ist bereits 1983 für den Bereich der elektronischen Datenverarbeitung das allgemeine Persönlichkeitsrecht
konkretisiert worden. Das Verfassungsgericht stellte damals
im Zusammenhang mit der Volkszählung fest, dass jeder
Bürger ein Selbstbestimmungsrecht über seine Daten hat.
In der Entscheidung heißt es: „Unter den Bedingungen
der modernen Datenverarbeitung wird der Schutz des Einzelnen, gegen unbegrenzte Erhebung, Speicherung, Verwendung und Weitergabe seiner persönlichen Daten von
dem allgemeinen Persönlichkeitsrecht des Artikels 2 Abs. 1
GG in Verbindung mit dem Art. 1 Abs. 1 GG umfasst. Das
Grundrecht gewährleistet insoweit die Befugnis des Einzelnen, grundsätzlich selbst über die Preisgabe und Verwendung seiner persönlichen Daten zu bestimmen30.“ Weiter
heißt es dort ausdrücklich: Einschränkungen des Rechts auf
„informationelle Selbstbestimmung“ sind nicht zulässig.
In der Folge hat das Bundesverfassungsgericht dies mehrfach präzisiert und aus dem „Grundrecht auf „informatio-
nelle Selbstbestimmung“ mit dem sogenannten Quellensteuerurteil erstmals das „Grundrecht auf Datenschutz“31
Die freie Entfaltung der Persönlichkeit setzt nach dem
Verständnis des Bundesverfassungsgerichts unter den
modernen Bedingungen der Datenverarbeitung den Schutz
des Einzelnen gegen unbegrenzte Speicherung, Verwendung und Weitergabe seiner persönlichen Daten voraus.
Daraus folgt, dass der einzelne Bürger – auch in seiner Rolle
als Arbeitnehmer – grundsätzlich über die Preisgabe und
Verwendung seiner persönlichen Daten selbst bestimmt.
Weiter führt das Bundesverfassungsgericht im für den
Datenschutz wesentlich wegweisenden Volkszählungsurteil
aus, die informationelle Selbstbestimmung sei heute unter
anderem deshalb besonders gefährdet, weil personenbezogene Daten mit anderen Datensammlungen zu einem teilweise oder vollständigen Persönlichkeitsbild zusammengefügt werden könnten, ohne dass der Betroffene dessen
Richtigkeit und Verwendung zureichend kontrollieren
könnte. Außerdem sei es mit der Menschenwürde nicht vereinbar, „den Menschen in seiner ganzen Persönlichkeit zu
registrieren und zu katalogisieren32.“ Dies gilt übrigens
nicht nur für die Beschäftigten, sondern auch für die Kunden. Auch deren Daten sind schützenswertes Gut33.
Mit den Worten des Bundesverfassungsgerichts: „Eine
umfassende Registrierung der Persönlichkeit durch die
Zusammenführung einzelner Lebens- und Personaldaten
zur Erstellung von Persönlichkeitsprofilen ist auch in der
Anonymität statistischer Erhebungen unzulässig34.“ Mit
dieser Entscheidung ist auch die Anfertigung von Teilabbildern von Persönlichkeiten verboten.
6. Konsequenzen für die Arbeitnehmervertretung
So sinnvoll es unter betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten sein mag, möglichst vollständige Kassierprofile zu
erstellen, um die Inventurdifferenzen zu reduzieren, so
schwerwiegend sind dagegen die bestehenden rechtlichen
Die Grundrechte, auch das Grundrecht auf informationelle Selbstbestimmung, gelten zwar unmittelbar nur im
Verhältnis Bürger-Staat, dennoch ist die informationelle
Selbstbestimmung auch dort zu achten, wo private Daten
Verwendung finden. Damit gilt das Verbot der Anfertigung
von Persönlichkeitsprofilen auch für das Verhältnis zwischen Privaten, also zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer. Wenn die Eingriffe in die Grundrechte schon dem Staat
nicht erlaubt sind, dann erst recht nicht privatwirtschaftlichen Unternehmen, die nicht aus öffentlichen, sondern aus
kommerziellen Interessen handeln35.
27 Vgl. BAG 07.10.1987, 5 AZR 116/86.
28 Vgl. Tammen, Hans, Video- und Kameraüberwachung am Arbeitsplatz, in: RDV 2000, 15 ff.
29 Vgl. Gola/Schomerus/BDSG, § 4 Rdnr. 1.4.
30 Vgl. BVerfGE 65, 1.
31 BVerfGE 84, 239 (279 f.).
32 Wittich, Petra, Die datenschutzrechtliche Problematik der Anfertigung von Persönlichkeitsprofilen, in: RDV 2000, 61.
33 Vgl. Baeriswyl, Bruno, Data Mining und Data Warehousing: Kundendaten als Ware oder geschütztes Gut?, in: RDV 2000,
34 BVerfGE 65, 1 (53).
35 Vgl. Wittich, a. a. O.
In diesem Sinne äußerten sich auch die Datenschutzbeauftragten des Bundes und der Länder. Die Persönlichkeitsrechte müssen im Arbeitsverhältnis gewahrt bleiben,
die individuellen Rechte der Beschäftigten seien so zu stärken, dass damit das Recht auf informationelle Selbstbestimmung während der Dauer der Beschäftigung wirksam
gewährleistet ist. Dies bedeutet, so die Datenschutzbeauftragten weiter, vor allem, dass es Grenzen für das Erheben,
Nutzen und Übermitteln von Beschäftigtendaten gibt. Die
Datenschützer heben hervor, dass „gläserne Beschäftigte“
durch Videoüberwachung, Kontrolle der E-Mail- und Internetnutzung und durch Erstellung von Persönlichkeitsprofilen nicht entstehen dürfen36.
Die Anfertigung der Persönlichkeitsprofile durch Software der geschilderten Art ist wegen der darin liegenden
Verletzung des Grundrechtes auf informationelle Selbstbestimmung datenschutzrechtlich unzulässig.
Ein unzulässiger Eingriff in die Persönlichkeitsrechte
kann auch nicht durch eine Betriebsvereinbarung „geheiligt“
werden37. Für Betriebsräte gibt es bei derartigen Programmen keinen Verhandlungsspielraum – diese Technologie verletzt die Persönlichkeitsrechte der Arbeitnehmer und Arbeitnehmerinnen, dem kann der Betriebsrat nicht zustimmen.
Bei der Frage der Verletzung des Persönlichkeitsrechtes
haben Arbeitgeber und Betriebsrat nämlich Grenzen zu
beachten, dies hat das Bundesarbeitsgericht schon 1987 in
einem Fall zur verdeckten Überwachung durch Videokamera entschieden. In diesem Zusammenhang stellte das
BAG einige Überlegungen an, die über den damals konkreten Fall hinausgingen und allgemeine Bedeutung auch für
Programme zur Vermeidung von Inventurdifferenzen haben.
So setzte sich das BAG mit der Frage auseinander, welche
Rolle das Mitbestimmungsrecht des Betriebsrats nach § 87
Abs. 1 Nr. 6 BetrVG spiele und stellte dabei fest, dass die
Regelungsbefugnis der Betriebsparteien beim Persönlichkeitsschutz der Arbeitnehmer ihre Grenzen findet. Weil
Arbeitgeber und Betriebsrat „die freie Entfaltung der Persönlichkeit der im Betrieb beschäftigten Arbeitnehmer zu
schützen und zu fördern38“ haben, kann die Mitbestimmung
auch nur der Verwirklichung dieses Zieles dienen; beide
Betriebsparteien haben dazu beizutragen, dass rechtlich
unzulässige Eingriffe in die Persönlichkeitsrechte unterbleiben und dass im Prinzip zulässige Eingriffe jedenfalls auf
das betrieblich erforderliche Maß beschränkt werden. Mit
anderen Worten, unzulässige Überwachungsmaßnahmen
werden auch durch eine eventuelle Zustimmung des
Betriebsrats – etwa im Rahmen einer Betriebsvereinbarung
– nicht zulässig39.
Mit der ständig zunehmenden Leistungsfähigkeit der
Informations- und Kommunikationstechnologie wächst die
Menge gespeicherter personenbezogener Arbeitnehmerdaten im Einzelhandel weiter an. Mittels moderner Software
zur Vermeidung von Inventurdifferenzen werden alle diese
personenbezogenen Daten in einem einheitlichen Datenpool
– losgelöst von ihrer ursprünglichen Verwendung – zusammengeführt. Mit dem Verfahren des Data-Minings stehen
den Unternehmen Werkzeuge zur Verfügung, die die scheinbar zusammenhanglosen Daten nach noch nicht bekannten
wissenswerten Zusammenhängen durchsuchen.
Mit der Anwendung von Revisionsprogrammen zur Kassendatenauswertung wird erstmals die absolute und kontinuierliche Analyse von personenbezogenen Daten am
Arbeitsplatz zum eigentlichen Systemzweck – Verhaltenskontrolle ist das Programmziel, die Datenverarbeitung in
der Arbeitswelt hat eine neue Dimension erreicht.
Die europäische Datenschutzrichtlinie spricht grundsätzlich jeder Person das Recht zu, keiner belastenden automatisierten Einzelentscheidung unterworfen zu sein40. Nach
Meinung der Datenschutzbeauftragten des Bundes und der
Länder ist Data-Mining ein Instrument, das für solche Entscheidungen herangezogen werden kann. Die Konferenz der
Datenschutzbeauftragten des Bundes und der Länder hebt
ausdrücklich hervor, dass Data-Mining-Verfahren nicht
zum Einsatz kommen dürfen, wenn personenbezogene
Daten gespeichert und verarbeitet werden41.
Nach dem grundrechtlichen Gebot der Zweckbindung
dürfen personenbezogene Daten nur im Rahmen der gesetzlich zugelassenen Zwecke oder der gegenseitigen Vereinbarung verwendet werden. Eine personenbezogene Speicherung in einem allgemein verwendbaren Programm entfernt
sich vom ursprünglichen Verwendungszweck und stellt eine
Speicherung auf Vorrat ohne Zweckbindung dar42. Nach den
Grundsätzen des Datenschutzgesetzes hat sich die Gestaltung und Auswahl von der Datenverarbeitung an dem Ziel
auszurichten, keine oder so wenig wie möglich personenbezogene Daten zu verarbeiten. Die Verfahren sind so zu
gestalten, dass die Betroffenen hinreichend unterrichtet
werden, damit sie jederzeit die Risiken abschätzen und ihre
Rechte wahrnehmen können.
Die absolute und kontinuierliche Analyse von personenbezogenen Leistungs- und Verhaltensdaten mittels Revisionsprogrammen zur Kassendatenauswertung und das
Erstellen von Persönlichkeitsprofilen sind als unzulässige
Grundrechtseingriffe anzusehen. Revisionsprogramme sind
also weder mit dem Grundsatz der „informationellen Selbstbestimmung“ noch mit dem „Grundrecht auf Datenschutz“
zu vereinbaren. Die Einführung und Anwendung von Programmen der vorgenannten Art stellt einen unzulässigen
Eingriff in die Persönlichkeitsrechte der Arbeitnehmer und
Arbeitnehmerinnen dar.
36 Vgl. Pressemitteilungen der Datenschutzbeauftragten, für einen
gesetzlichen Arbeitnehmerdatenschutz vom 27. Februar 2002,
37 Vgl. Schierbaum, Bruno, Personal-Information-Systeme: die
rechtlichen Rahmenbedingungen, in: Computer Fachwissen 8–
9/2000, 22.
38 § 75 Abs. 2 BetrVG.
39 BAG 15.05.1991, 5 AZR 115/90 und vergl. auch Grimberg, Herbert,
Grenzen für den Betriebsrat!, in: Computer Fachwissen 9/1993, 30.
40 Vgl. Richtlinie 95/46/EG des Europäischen Parlaments und des
Rates vom 24. Oktober 1995 zum Schutz natürlicher Personen bei
der Verarbeitung personenbezogener Daten und zum freien Datenverkehr, Art. 15.
41 Vgl. Entschließung der 59. Konferenz der Datenschutzbeauftragten der Bundes und der Länder vom 14./15.03.2000.
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References: § 87
 § 229
 § 231
 § 859
 § 860
 § 127
 § 229
 § 87
 § 75
 § 87
 § 4
 Art. 1
 § 4
 § 87
 § 75
 Art. 15