In der heutigen digitalen Welt möchten immer mehr Unternehmen die Potenziale von Machine Learning (ML), Data Science und Künstlicher Intelligenz (AI) nutzen, um aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei stellt sich jedoch oft die Frage, wie dies in Einklang mit den strengen Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) geschehen kann. Insbesondere im Umgang mit personenbezogenen Daten gilt es, hohe Anforderungen zu erfüllen, um rechtliche Risiken zu vermeiden.
Daten anonymisieren oder pseudonymisieren: Eine Herausforderung
Eine der gängigsten Methoden zur Sicherstellung der DSGVO-Konformität ist die Depersonalisierung von Daten. Dabei gibt es verschiedene Ansätze, die jedoch alle spezifische Nachteile mit sich bringen:
Pseudonymisierung: Hierbei werden personenbezogene Daten so verändert, dass sie ohne zusätzliche Informationen nicht mehr einer spezifischen Person zugeordnet werden können. Das Problem: Pseudonymisierte Daten unterliegen weiterhin der DSGVO, da es theoretisch möglich ist, die ursprünglichen Informationen zu rekonstruieren.
Permutationen, Generalisierungen und Randomisierungen: Diese Techniken zielen darauf ab, die Daten so zu verändern, dass individuelle Personen nicht mehr identifizierbar sind. Allerdings beeinträchtigen diese Methoden die Qualität der Daten erheblich. Für Machine-Learning-Modelle bedeutet dies, dass die Ergebnisse verzerrt oder weniger präzise sein können, was den Wert der Analysen mindert.
Die Lösung: Synthetische Daten als „Zwillinge“
Eine innovative Möglichkeit, diese Herausforderungen zu meistern, ist die Generierung von synthetischen Daten. Dabei handelt es sich um vollständig künstliche Datensätze, die auf den ursprünglichen Daten basieren, aber keinerlei reale personenbezogene Informationen mehr enthalten.
Diese synthetischen „Zwillinge“ haben mehrere entscheidende Vorteile:
Datenschutz: Da die synthetischen Daten keine realen Personen mehr repräsentieren, fallen sie nicht mehr unter die Regelungen der DSGVO. Dies reduziert das Risiko von Datenschutzverstößen erheblich.
Erhaltung von Verteilungen und Korrelationen: Synthetische Daten bewahren die statistischen Eigenschaften der Originaldaten. Dies bedeutet, dass alle relevanten Verteilungen und Korrelationen zwischen den Variablen erhalten bleiben. Für Machine-Learning ist dies entscheidend, um weiterhin präzise und zuverlässige Modelle erstellen zu können.
Erweiterbarkeit: Ein weiterer Vorteil synthetischer Daten ist ihre Skalierbarkeit. Aus einem kleinen realen Datensatz können große Mengen synthetischer Daten erzeugt werden, was besonders in Szenarien mit begrenztem Datenzugang hilfreich sein kann.
Bei DataSense Consulting beschäftigen wir uns mit allen Aspekten von Data Analytics und Data Engineering und verstehen wie wichtig ist es, die Muster aus bestehenden Daten auswerten zu können, selbst, nachdem diese aus DSGVO Gründen nicht mehr verwendbar sind. Nehmen Sie mit uns Kontakt auf - wir beraten Sie gerne!
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