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Timestamp: 2018-02-24 08:48:19
Document Index: 270368023

Matched Legal Cases: ['Art. 13', 'Art. 3', 'Art. 4', 'Art. 4', 'Art. 13', 'Art. 5', 'Art. 6', 'Art. 10', 'Art. 7', 'Art. 8']

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BIG DATA. Herausforderungen für den Handel. RA Adrian Süess, LL.M., Zürich Bühlmann Rechtsanwälte AG
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1 BIG DATA Herausforderungen für den Handel RA Adrian Süess, LL.M., Zürich Bühlmann Rechtsanwälte AG 1
3 Überblick Worum geht s. Was ist Big Data. Beschaffung und Bearbeitung von Datensätzen. Rechtsprobleme bei Big Data Analytics. Grundprinzipien Datenschutzrecht. Konsequenzen für die Praxis 3
4 Big Data - Ausgangslage 4
5 Entwicklung Datenvolumen 5
6 Definition «Big Data» Big Data die vier V s:. Volume: Grosse, unstrukturierte Datenmengen. Velocity: Häufigkeit und Frequenz (Echtzeitanforderungen). Variety: Vielfalt und Komplexität der Daten. Value: Mehrwert, der mit Datenanalyse geschaffen soll Die EU-Verbraucherrechte-Richtlinie und die Schweiz 6
7 Datenbeschaﬀung Die EU-Verbraucherrechte-Richtlinie und die Schweiz 7
8 Datenbeschaffung Human generated. Durch menschliche Aktivitäten. Aktive Eingabe in Systeme. Transaktionen. z.b. Social Media Sensor generated. Aufzeichnung technischer Systeme. Smart metering. Browser (Cookies). Mobile Telefone (GPS/WLAN). Fahrzeuge 8
9 Datenbeschaffung Cross-Channel ONLINE: User Profile «Anonyme» Nutzungsdaten OFFLINE: Z.B. Kundenkarten Anonymisierte Nutzungsdaten werden gekauft, verkauft BIG DATA Analyse 9
10 Datenanalyse 10
11 Datenanalyse: Big Data - Analytics. Marktforschung auf digitaler Ebene mit Algorithmen. Kundenanalyse. Woher kommt der Besucher, kennen wir ihn?. In welcher Phase kam und ging er, wie nutzt er den Shop?. Welche Seiten / Produkte interessieren ihn?. Wie viel Zeit verbringt er wo?. Unternehmen haben ein Interesse Daten zu erfassen. Kosten sparen. Umsatz steigern. Big Data Analytics: Frage der Unternehmensgrösse?. Big Data Analytics: Grösse der Datensätze? 11
12 Praxis-Beispiele Big Data 12
13 Praxis-Beispiele Big Data. Webtracking:. Erfassen von Besucherbewegungen auf einer Website. Erlaubt Erstellung von Profilen betr. Surfverhalten, Vorlieben und Gewohnheiten. Evercookies & Canvas Fingerprinting 13
14 Praxis-Beispiele Big Data. Personentracking: 14
15 Praxis-Beispiele Big Data. Smart Metering: 15
16 Big Data & Recht 16
17 Rechtlicher Rahmen Big Data Analytics Recht auf Privatsphäre / Datenschutz:. Recht auf Privatsphäre (Art. 13 BV). Datenschutzgesetz (DSG). DSG regelt die Erhebung und Verarbeitung von Personendaten. Personendaten = Angaben, die sich auch eine bestimmte oder bestimmbare Person beziehen (Art. 3 lit. a DSG). Anonymisierte Daten oder Sachdaten lassen keine Bestimmbarkeit zu, d.h. keine Anwendung DSG 17
18 Anwendbarkeit DSG Anonymisierung von Personendaten:. Personenbezogene Merkmale von Personendaten werden entfernt. Die Anonymisierung muss irreversibel sein. Niemand kann Bezug zur Person herstellen. Konsequenz: DSG ist nicht anwendbar auf anonymisierte Daten 18
19 Anwendbarkeit DSG Re-Individualisierung über Big Data Analytics:. Re-individualisierung von anonymen Daten. Wie?. Prozess sollte es datenschutzrechtlich nicht geben. Anonymisierung soll ja gerade irreversibel sein 19
20 Anwendbarkeit DSG Dilemma Datenschutz. Die datenschutzrechtlichen Grundsätze sind auf das Bearbeiten von anonymen Daten nicht anwendbar. Re-Individualisierung ist möglich - faktisch es gibt keine anonymen Daten mehr. Fehlende Transparenz. Kein Interesse am Löschen der Daten je grösser die Datenmenge desto besser ist Big Data Analytics. Was bedeutet das im Hinblick auf Anwendbarkeit DSG? 20
21 Anwendbarkeit DSG auf Big Data Analytics Drei Fälle bei Re-Individualisierung bei Big Data Analytics: 1. Personenbezogene Zwecksetzung 2. Personendaten als Zufallsfund 3. Bekanntgabe von anonymen Daten 21
22 Anwendbarkeit DSG auf Big Data Analytics 1. Personenbezogene Zwecksetzung. Big Data Analytics darauf ausgerichtet, personenbezogene Informationen zu generieren. Es erfolgt eine Re-Individualisierung, die (nach Wahrscheinlichkeitsrechnung) eine Bestimmbarkeit einer Person zulässt. Anwendbarkeit von DSG. Anwendbarkeit von DSG auch auf Beschaffen von anonymen Daten? 22
23 Anwendbarkeit DSG auf Big Data Analytics 2. Personendaten als Zufallsfund. Big Data Analytics führt zufallsmässig zu personenbezogenen Ergebnissen. Anwendbarkeit von DSG 23
24 Anwendbarkeit DSG auf Big Data Analytics 3. Bekanntgabe von anonymen Daten. Bekanntgabe von anonymen Daten an Dritte. Keine Anwendbarkeit von DSG. Was, wenn mit einer Re-Individualisierung von anonymen Daten zu rechnen ist? Anwendbarkeit DSG? 24
25 Grundprinzipien DSG (1). Verhältnismässigkeitsgrundsatz (Art. 4 Abs. 2 DSG):. Datensparsamkeit. z.b. Vorratsdatenspeicherung. Zweckbindungsgrundsatz (Art. 4 Abs. 3 DSG). Zwecks der Datenbeschaffung und -bearbeitung muss erkennbar sein. Einwilligung (Art. 13 DSG):. z.b. bei Bekanntgabe von Daten an Dritte. Einwilligung der betroffenen Person z.b. bei personenbezogenem Big Data Analytics 25
26 Grundprinzipien DSG (2). Datenrichtigkeit (Art. 5 DSG). Datenbearbeiter muss sich über die Datenrichtigkeit vergewissern. Berichtigungspflicht bei unrichtigen Daten. Grenzüberschreitende Bekanntgabe (Art. 6 DSG). Gleichwertiges Datenschutzniveau. Safe Harbor Zertifikate. Bei Transfer von Datensammlungen ins Ausland ist eine vorgängige Meldepflicht zu beachten 26
27 Grundprinzipien DSG (3). Weitergabe und Bearbeitung durch Dritte (Art. 10a DSG). Z.B. zu Werbezwecken oder Bonitätsprüfung. Weitergabe zur Datenauswertung. Datensicherheit (Art. 7 DSG). Vertraulichkeit. Datenintegrität und Datenverfügbarkeit. Auskunftsrecht (Art. 8 DSG). Betroffene Person kann jederzeit (kostenlos) Auskunft verlangen. Bearbeiter muss Auskunft erteilen über Zweck, Kategorie d. Daten, Beteiligte an der Datensammlung und Kreis der Empfänger 27
28 Konsequenzen Handlungsoptionen in der Praxis Die EU-Verbraucherrechte-Richtlinie und die Schweiz 28
29 Konsequenzen Umgang mit Big Data in Datenschutzerklärung (1). Korrekte Angaben in DSE. Welche Daten werden erhoben?. Informationspflicht. Bei Big Data Analytics werden Daten i.d.r. nicht mehr gelöscht. Hinweis auf Big Data Analytics. Vernetzung / konzerninterne Weitergabe. Dateninhaberschaft genau klären. Es gibt KEIN Konzernprivileg 29
30 Konsequenzen Umgang mit Big Data in Datenschutzerklärung (2). Dienstleister. Weitergabe an Dritte. Wo findet Datenanalyse statt?. Wo befinden sich Server?. Gleiches Datenschutznieveau?. Einwilligung in AGB / NB einbauen. Explizite Einwilligung bei Weitergabe an Dritte. Z.B. im Konzernverhältnis 30
31 Konsequenzen Umgang mit Big Data in Datenschutzerklärung (3). Umgang mit Löschungsbegehren. Löschungs- resp. Berichtigungsrecht von betroffenen Personen. Wie wird mit Löschungsbegehren umgegangen?. Datensicherheit. Datenintegrität. Zugriffskontrolle. Cookies, Tracking Tools, Social Media Plugins etc.. Hinweis auf verwendete Tools und Plugins. Hinweis auf Datenschutzerklärung anderer Anbieter 31
32 und der EDÖB? Social Media Monitoring der gläserne Konsument? 32
33 Lösungsansätze zum Umgang mit Problematik Digitales Grundrecht:. Personenbezogene Daten gehören der betroffenen Person. Einwilligung bei privater Nutzung von Daten Förmliche Datenschutzprüfung. Algorithmiker als unabhängige Instanz. Überprüft Wahl der Daten, Qualität der Werkzeuge für Analyse etc.. Sorgt für gewisse Transparenz 33
35 Fazit. Wenig Transparenz bei Big Data Analytics. Selbst anonyme Daten können Re-Individualisiert werden und einer bestimmten Person zugeordnet werden. Anwendungsbereicht DSG bei Big Data. Einhaltung der Grundsätze DSG. Regulierung oder Selbstregulierung? 35
36 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit. RA Adrian Süess, LL.M., Zürich Bühlmann Rechtsanwälte AG 36
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