DSGVO-konforme Testdaten mit synthetischen Methoden — Synthetic Data
Die Erzeugung von Testdaten, die mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) konform sind, stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen. Ein effektives Mittel, um diese Herausforderungen zu meistern, ist die Nutzung von synthetischen Daten. Diese ermöglichen es, wertvolle Testdaten zu generieren, ohne dabei echte personenbezogene Daten offenzulegen oder zu riskieren.
Typische Fehler bei der Erzeugung synthetischer Testdaten
Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen keine klare Strategie zur Generierung synthetischer Daten entwickeln und unstrukturiert vorgehen. Dies führt oft dazu, dass die erzeugten Daten nicht ausreichend repräsentativ für den gewünschten Einsatzzweck sind. Um dies zu verhindern, sollte zu Beginn eine detaillierte Anforderungsanalyse durchgeführt werden, die alle notwendigen Parameter für die Datenerstellung berücksichtigt.
Ein weiterer typischer Fehler ist das Fehlen einer Prüfung, ob die generierten synthetischen Daten tatsächlich keine Rückschlüsse auf reale Personen zulassen. Um DSGVO-konform zu bleiben, müssen synthetische Daten derart anonymisiert sein, dass die Re-Identifizierung ausgeschlossen ist. Hier hilft es, den Datenvorbereitungsprozess durch geeignete Anonymisierungstechniken zu ergänzen und regelmässige Audits durchzuführen.
Schliesslich kommt es häufig vor, dass Unternehmen nicht ausreichend in die Schulung des zuständigen IT-Personals investieren. Fehlendes Wissen über die aktuellen rechtlichen Anforderungen und technischen Möglichkeiten kann zu gravierenden Datenschutzverletzungen führen. Unternehmen sollten daher gezielte Schulungen und Weiterbildungen anbieten, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeitenden mit den neuesten Entwicklungen vertraut sind.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
In den ersten sieben Tagen sollte ein kleineres Team innerhalb der IT-Abteilung bestimmt werden, um die aktuellen Anforderungen und Herausforderungen bei der Datenanonymisierung zu analysieren. Dieses Team kann bestehende Prozesse evaluieren und Verbesserungspotenzial identifizieren.
In den folgenden sieben Tagen ist es ratsam, spezifische Schulungen für die Teammitglieder durchzuführen, die sich auf die Erstellung synthetischer Daten konzentrieren. Diese Schulungen sollten sich auf rechtliche Rahmenbedingungen sowie auf technische Anonymisierungsmethoden beziehen.
Bis zum Abschluss des 30-Tage-Plans sollten erste prototypische Datensätze erstellt und ausgewertet werden. Diese werden genutzt, um die Effektivität der eingesetzten Methoden zu testen, etwa im Rahmen kleinerer Pilotprojekte. Am Ende der 30 Tage sollte eine erste Bewertung getroffen werden, um festzustellen, ob die verwendeten Ansätze die Anforderungen erfüllen und DSGVO-konform sind. Auf dieser Grundlage können weitere Optimierungsmaßnahmen und eine Ausweitung der Prozesse auf größere Anwendungsbereiche beschlossen werden.