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Simon Coulthard Mai 24, 2024
11 Minütige Lektüre
Datenminimierung ist wichtig, und das nicht nur, weil dieser Grundsatz in über 120 staatlichen Gesetzen auf der ganzen Welt verankert ist.
Persönliche Daten sind in den falschen Händen gefährlich. Sie eröffnen den Menschen echte Risiken, die ihren Ruf und ihre Existenzgrundlage zerstören können. Dies spiegelt sich auch in den Ergebnissen von KPMG wider, wonach 68 % der Internetnutzer über die Menge der von Unternehmen über sie gesammelten Daten besorgt sind.
Wenn Sie dieses Thema verstehen wollen, dann ist dieser Blog ein guter Ausgangspunkt. Darin erfahren Sie, was Datenminimierung ist, warum sie so wichtig ist und was Unternehmen tun können, um sie zu erreichen. Außerdem werden einige der wichtigsten globalen Gesetze sowie einige Anwendungsfälle und Software vorgestellt, die Ihnen helfen sollen, die verschiedenen Techniken zur Datenminimierung besser zu verstehen.
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Was ist Datenminimierung?
Datenminimierung ist ein Begriff, der sich selbst recht gut beschreibt. Er bezieht sich auf die Praxis, die Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Kundendaten auf das zu beschränken, was für Unternehmen zur Erfüllung ihrer Aufgaben unbedingt erforderlich ist.
Aber wir leben im Zeitalter von Big Data, und Unternehmen sammeln weit mehr Daten, als vielen wahrscheinlich bewusst ist. Von Aktivitäten in den sozialen Medien und dem Besuch von Websites bis hin zu Interaktionen mit Support-Teams, Werbung und Umfragen - die Menschen hinterlassen heute eine ganze Reihe von Daten.
Laut Statista erzeugt der durchschnittliche Internetnutzer jeden Tag 63.500 Megabyte an Daten. Diese Informationen werden von Unternehmen bei der Interaktion mit ihnen aufgesaugt und werfen ernsthafte Fragen zu den miteinander verknüpften Themen Datenschutz und -sicherheit sowie der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften auf.
Hier kommt die Datenminimierung ins Spiel, ein Prozess, der es Unternehmen ermöglicht, herauszufinden, welche Daten sie tatsächlich über all ihre verschiedenen Online- (und Offline-) Kanäle sammeln. Diese Minimierung der Implementierung beinhaltet die Berücksichtigung der Grundsätze der Datenminimierung in allen Bereichen eines Unternehmens.
Das heißt, es wird geprüft, welche Daten tatsächlich benötigt werden, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, und dann werden Prozesse eingeführt, die sicherstellen, dass nur diese Daten erfasst und verarbeitet werden. Das Ziel besteht darin, alle Daten zu reduzieren und zu entfernen, die aufgrund ihres Alters, ihrer Duplizierung, ihres mangelnden Wertes usw. unbrauchbar sind.
Warum ist Datenminimierung wichtig?
Datenminimierung ist eine wesentliche gesetzliche Verpflichtung für Unternehmen. Dies ist ein zentraler Aspekt des Datenschutzes sowie der Anforderungen, die in der DSGVO und vielen anderen globalen Datenschutzgesetzen kodifiziert wurden. Weiter unten in diesem Artikel finden Sie einen Überblick über einige der wichtigsten.
Unternehmen, die diese Vorschriften nicht einhalten, riskieren einen Imageschaden und können im Extremfall in bestimmten geografischen Gebieten vom Online-Geschäft ausgeschlossen werden. Außerdem drohen Geldstrafen. So können Verstöße, die von den Durchsetzungsbehörden als weniger schwerwiegend eingestuft werden, mit einer Geldstrafe von bis zu 10 Millionen Euro oder 2 % des weltweiten Jahresumsatzes eines Unternehmens aus dem vorangegangenen Geschäftsjahr geahndet werden, je nachdem, welcher Betrag höher ist.
Diese Datenschutzbestimmungen gibt es, weil die Datensparsamkeit ein gesellschaftliches Gut ist. So würden 39 % der Amerikaner ein Jahr lang auf Sex verzichten, wenn sie dadurch nie wieder dem Risiko ausgesetzt wären, gehackt zu werden, ihre Identität gestohlen zu bekommen oder dass ihre Online-Konten missbraucht werden. Dies geht aus einer Umfrage von Harris Poll hervor und unterstreicht, wie wichtig es ist, die Datenspeicherung so weit wie möglich einzuschränken.
Datenminimierung ist daher auch eine bewährte Praxis, die Unternehmen dabei helfen kann, das Vertrauen ihrer Kunden zu erhalten, indem sie die mit der Datenspeicherung und -verarbeitung verbundenen Risiken minimiert. Datenschutzverletzungen kommen vor, und wenn dies der Fall ist, können die Grundsätze der Datenminimierung dazu beitragen, den Datendiebstahl zu verringern, indem die Zahl der Daten, die gestohlen werden können, begrenzt wird.
Ebenso wichtig ist es, daran zu denken, dass der Wert von Daten für Unternehmen sehr schnell abnimmt. Menschen ziehen um und wandern in ein anderes Land aus. Sie ändern ihren Namen, heiraten oder lassen sich scheiden. Daher können die Informationen, die Unternehmen über ihre Kunden besitzen, schnell veraltet sein. Es ist daher sinnlos, diese persönlichen Daten für den Fall der Fälle aufzubewahren - und angesichts der oben beschriebenen Folgen auch gefährlich.
Entscheidend ist, dass die Datenminimierung auch ein wirksames Mittel zur Verbesserung der Datenverwaltung und der Bereitstellung von Dienstleistungen ist. Sie reduziert die Ressourcen, die Unternehmen für die Beantwortung von obligatorischen Datenanfragen aufwenden müssen. Sie macht es einfacher, Daten zu finden, zu korrigieren oder zu löschen. Sie erhöht auch die Genauigkeit der Personalisierung von Benutzererfahrungen und lässt Unternehmen in den Augen ihrer Kunden letztlich besser dastehen.
Auch die Datenspeicherung ist teuer. Untersuchungen von Seagate haben ergeben, dass britische Unternehmen im Durchschnitt etwa 270.000 US-Dollar pro Jahr für Datenspeicherung und Informationsmanagement ausgeben. Unter diesem Gesichtspunkt ist die Datenminimierung eine wirksame Kostensenkungsstrategie, die Geld freisetzt, das an anderer Stelle investiert werden kann. Sie macht Unternehmen nachhaltiger, indem sie Energie spart. Sie verbessert das ESG-Rating und macht Organisationen förderungswürdig.
Viele Menschen glauben zwar, dass mehr Daten mehr Macht bedeuten, aber das stimmt nicht wirklich. So wie eine Armee von 1.000 untrainierten und unbewaffneten Wehrpflichtigen leicht von einer kleinen Spezialeinheit besiegt werden kann, liegt die wahre Macht der Daten darin, über die richtigen Informationen zu verfügen und sie effektiv zu nutzen.
Schlüsselprinzipien der Datenminimierung
Wie bereits erwähnt, können Unternehmen die Datenminimierung erreichen, indem sie Verfahren einführen, die die Erfassung, Verarbeitung und Aufbewahrung von Daten abdecken. Dies kann durch die Übernahme der 10 wichtigsten Datenschutzgrundsätze zur Datenminimierung geschehen, die sicherstellen, dass die Datenverwaltungspraktiken effizient, sicher und mit den Datenschutzbestimmungen konform sind:
- Zweckbeschränkung: Daten sollten für eindeutige, spezifische und rechtmäßige Zwecke erhoben und nicht in einer Weise weiterverarbeitet werden, die mit diesen Zwecken unvereinbar ist. Beispielsweise sollten Unternehmen, die E-Mail-Adressen für ihre Newsletter-Verteilerliste sammeln, diese Abonnenten nicht in unaufgeforderte Marketingkampagnen einbeziehen.
- Relevanz der Daten: Die erhobenen Daten sollten angemessen und relevant sein und sich auf das beschränken, was im Hinblick auf den Zweck, für den sie verarbeitet werden, erforderlich ist. In einem Bewerbungsformular sollten beispielsweise nur Informationen über die Eignung eines Bewerbers für die Stelle abgefragt werden, nicht aber unzusammenhängende persönliche Angaben.
- Korrektheit der Daten: Alle gespeicherten Daten sollten korrekt sein und, wenn nötig, auf dem neuesten Stand gehalten werden. Das bedeutet, dass Unternehmen alle angemessenen Maßnahmen ergreifen sollten, um sicherzustellen, dass Ungenauigkeiten unverzüglich gelöscht oder berichtigt werden. Beispielsweise sollten Unternehmen ihre Kunden regelmäßig auffordern, ihre Kontaktdaten zu aktualisieren, um die Verwendung veralteter oder falscher Daten zu vermeiden.
- Begrenzung der Speicherung: Daten sollten nur so lange gespeichert werden, wie es für den Zweck, für den sie erhoben und verarbeitet wurden, erforderlich ist. So sollten Unternehmen beispielsweise Daten nach Abschluss des jeweiligen Projekts oder nach einer bestimmten Aufbewahrungsfrist löschen oder anonymisieren.
- Zugangsbeschränkung: Der Zugriff auf personenbezogene Daten sollte auf Mitarbeiter beschränkt werden, die sie für legitime Geschäftszwecke benötigen. So sollte beispielsweise nur die Personalabteilung und nicht das gesamte Unternehmen auf persönliche und sensible Mitarbeiterdaten zugreifen können.
- Anonymisierung und Pseudonymisierung: Wenn möglich, sollten personenbezogene Daten anonymisiert oder pseudonymisiert werden, um die Identität der betroffenen Person zu schützen. Zum Beispiel sollten Forscher persönliche Identifikatoren durch Pseudonyme oder Codes ersetzen, um die Identität der Teilnehmer zu schützen.
- Datensicherheit: Unternehmen sollten geeignete technische und organisatorische Maßnahmen ergreifen, um ein Sicherheitsniveau zu gewährleisten, das dem Risiko oder der Sensibilität der Daten angemessen ist. So sollten beispielsweise sensible persönliche Daten verschlüsselt werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
- Rechenschaftspflicht: Die Unternehmen müssen darlegen, wie die Daten durch ihre Organisation und etwaige Drittanbieter fließen. Dazu gehört die Führung detaillierter Aufzeichnungen über Datenverarbeitungsaktivitäten und die Durchführung regelmäßiger Audits, um die Einhaltung der Grundsätze der Datenminimierung nachweisen zu können.
- Benutzerkontrolle und -transparenz: Schaffen Sie Möglichkeiten, um Kunden und andere Personen mit klaren Informationen darüber zu versorgen, welche Daten gesammelt werden, warum sie gesammelt werden und wie sie verwendet werden, und ermöglichen Sie ihnen, ihre eigenen Daten zu kontrollieren. So sollten Unternehmen beispielsweise leicht verständliche Datenschutzrichtlinien und Optionen für die Verwaltung ihrer Datenpräferenzen und den Widerruf ihrer Zustimmung zur Datenverarbeitung bereitstellen.
- Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Kontinuierliche Überprüfung der Datenerhebungspraktiken und Minimierung der Datenerhebung, um sicherzustellen, dass nur notwendige Daten erhoben werden. Dies bedeutet zum Beispiel, dass Formulare und Prozesse zur Datenerfassung regelmäßig überprüft und angepasst werden, um alle nicht unbedingt erforderlichen Datenfelder zu eliminieren.
Wie Sie sehen können, gibt es einige unvermeidliche Überschneidungen zwischen diesen verschiedenen Grundsätzen. Aber wenn sie als Ganzes beachtet werden, können Unternehmen ihre Praktiken zur Datenminimierung auch in Zukunft effektiv umsetzen und verwalten.
Datenminimierung und Datenschutzgesetze
Die oben dargelegten Grundsätze fassen die Verantwortlichkeiten zusammen, die Unternehmen gemäß den Datenschutzgesetzen haben, die auf individueller Basis oft schwer zu durchdringen sind.
Es ist auch wichtig, daran zu denken, dass es weltweit Hunderte von Vorschriften zur Datenerfassung gibt. Viele von ihnen haben auch einen extraterritorialen Geltungsbereich. Wenn also ein Unternehmen Produkte an EU-Bürger verkauft, muss es die Datenschutzbestimmungen der EU einhalten, unabhängig davon, ob es eine physische Präsenz innerhalb dieses Handelsblocks hat.
Diese Gesetze sehen jedoch im Allgemeinen ähnliche Beschränkungen für Geschäftspraktiken im Zusammenhang mit Daten vor, und viele von ihnen wurden der DSGVO nachempfunden, was erklärt, warum sie die meistdiskutierte Verordnung ist. In diesem Abschnitt werden daher Einzelheiten zu den Bestimmungen dieses Gesetzes sowie zu ähnlichen Gesetzen in Kalifornien und Brasilien dargelegt:
Datenminimierung nach GDPR
Dieses Gesetz wurde 2018 eingeführt und stellt das dar, was viele als den Beginn der modernen Datenschutzära ansehen. Im Folgenden finden Sie die Vorschriften zur Datenminimierung gemäß GDPR:
Artikel 5 der GDPR umfasst die Grundsätze für die Verarbeitung personenbezogener Daten. In Abschnitt 1 Buchstabe c heißt es, dass personenbezogene Daten "den Zwecken entsprechen müssen, für die sie verarbeitet werden, dafür erheblich sind und auf das für die Zwecke, für die sie verarbeitet werden, erforderliche Maß beschränkt werden müssen ('Datenminimierung')".
Artikel 25 der Datenschutz-Grundverordnung enthält zwei weitere Grundsätze, die sich auf die Erhebung und Speicherung personenbezogener Daten und insbesondere auf den Datenschutz durch Technik und durch datenschutzfreundliche Voreinstellungen beziehen. Die für die Datenverarbeitung Verantwortlichen sollten:
- "Geeignete technische und organisatorische Maßnahmen, wie z. B. Pseudonymisierung, ergreifen, die darauf abzielen, die Datenschutzgrundsätze, wie z. B. Datenminimierung, wirksam umzusetzen und die erforderlichen Garantien in die Verarbeitung zu integrieren, um die Anforderungen dieser Verordnung zu erfüllen und die Rechte der betroffenen Personen zu schützen."
- "Geeignete technische und organisatorische Maßnahmen zu ergreifen, um sicherzustellen, dass standardmäßig nur personenbezogene Daten verarbeitet werden, die für jeden spezifischen Zweck der Verarbeitung erforderlich sind.
Datenminimierung unter CCPA
Mit dem CCPA wurden die ersten Anforderungen an die Datenminimierung in einem US-Datenschutzgesetz eingeführt, und es enthält spezifische Bestimmungen zur Datenminimierung:
- Abschnitt 1798.100 des Bürgerlichen Gesetzbuchs besagt, dass "ein Unternehmen keine zusätzlichen Kategorien personenbezogener Daten erheben oder erhobene personenbezogene Daten für zusätzliche Zwecke verwenden darf, ohne den Verbraucher in Übereinstimmung mit diesem Abschnitt darüber zu informieren."
- Abschnitt 1798.105(d): § 1798.105 des Bürger lichen Gesetzbuchs besagt, dass "ein Unternehmen, das eine nachprüfbare Aufforderung eines Verbrauchers zur Löschung der personenbezogenen Daten des Verbrauchers gemäß Unterabschnitt (a) erhält, die personenbezogenen Daten des Verbrauchers aus seinen Aufzeichnungen löschen muss, alle Dienstleister oder Auftragnehmer benachrichtigen muss, die personenbezogenen Daten des Verbrauchers aus ihren Aufzeichnungen zu löschen, und alle Dritten, an die das Unternehmen die personenbezogenen Daten verkauft oder weitergegeben hat, benachrichtigen muss, die personenbezogenen Daten des Verbrauchers zu löschen, es sei denn, dies erweist sich als unmöglich oder ist mit unverhältnismäßigem Aufwand verbunden."
- Abschnitt 1798.120(c) des Civil Code § 1798.120 besagt, dass "ein Unternehmen, das personenbezogene Daten erhebt, die Verbraucher zum Zeitpunkt oder vor dem Zeitpunkt der Erhebung über die Kategorien der zu erhebenden personenbezogenen Daten und die Zwecke, für die die Kategorien der personenbezogenen Daten verwendet werden, informieren muss."
Datenminimierung unter LGPD
Das brasilianische Allgemeine Datenschutzgesetz (LGPD) enthält mehrere Bestimmungen zur Datenminimierung. Hier sind die relevanten Abschnitte:
- InArtikel 6(III) heißt es, dass die für die Datenverarbeitung Verantwortlichen sicherstellen müssen, dass "die Verarbeitungstätigkeit auf das zur Erreichung der Zwecke erforderliche Mindestmaß beschränkt wird, wobei die relevanten, verhältnismäßigen und nicht übermäßigen Daten im Verhältnis zu den Zwecken der Datenverarbeitung erfasst werden."
- Artikel 18 (IV) besagt, dass die betroffenen Personen "das Recht haben, unnötige oder übermäßige Daten oder Daten, die nicht in Übereinstimmung mit der LGPD verarbeitet werden, zu anonymisieren, zu sperren oder zu löschen".
Diese Bestimmungen betonen, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten auf das Notwendige und das Verhältnis zum beabsichtigten Zweck zu beschränken ist, und sie gewähren Einzelpersonen das Recht, die Anonymisierung, Sperrung oder Löschung von übermäßigen oder nicht ordnungsgemäß verarbeiteten Daten zu verlangen.
Anwendungsfälle der Datenminimierung
Wenn Sie es geschafft haben, das oben beschriebene juristische Fachchinesisch zu entziffern, dann geht es Ihnen besser als den meisten. Ein Problem mit Gesetzen ist jedoch, dass sie nicht besonders nützlich sind, wenn Unternehmen versuchen herauszufinden, was sie tatsächlich tun müssen, um ihre Anforderungen zu erfüllen. Um Ihnen dabei zu helfen, finden Sie im Folgenden einige reale Szenarien zur Datenminimierung, die Sie als Denkanstoß verwenden können:
Umsetzung: Das Analysetool ist so konfiguriert, dass es nur anonymisierte, aggregierte Daten wie Seitenaufrufe und Sitzungsdauer erfasst, ohne persönliche Identifikatoren wie IP-Adressen oder Benutzer-IDs zu erfassen. Auf diese Weise wird die Menge der automatisch erfassten personenbezogenen Daten (PII) reduziert.
Umsetzung: Das medizinische Personal hat nur Zugriff auf die wesentlichen Patienteninformationen, die für eine bestimmte Behandlung erforderlich sind. Daten, die nicht mit dem aktuellen medizinischen Problem in Zusammenhang stehen, werden unter Verschluss gehalten, um sicherzustellen, dass nur die notwendigen Informationen verwendet werden, wodurch die Offenlegung sensibler Daten wie vollständiger Krankengeschichten oder genetischer Informationen minimiert wird.
Umsetzung: Das Überwachungssystem ist so eingestellt, dass es nur arbeitsbezogene Aktivitäten und Messgrößen erfasst, wie z. B. die Erledigungsquote von Aufgaben und die für bestimmte Projekte aufgewendete Zeit, ohne persönliche Kommunikation oder nicht arbeitsbezogene Aktivitäten zu erfassen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass nur Daten zur Arbeitsleistung erfasst werden und die Privatsphäre der Mitarbeiter gewahrt bleibt.
Umsetzung: Das CRM-System sammelt nur die für die Kampagne erforderlichen Daten, wie z. B. Kundenpräferenzen und frühere Käufe, während unnötige persönliche Angaben wie vollständige Adressen oder Geburtsdaten ausgeschlossen werden. Dadurch wird die Menge der verarbeiteten personenbezogenen Daten minimiert.
Implementierung: Die Geräte erfassen nur die Daten, die für ihre Funktion notwendig sind, z. B. Temperatureinstellungen und Bewegungserkennungsalarme. Sie vermeiden es, kontinuierliche Audio- oder Videoaufzeichnungen zu speichern, es sei denn, dies ist für bestimmte Sicherheitsereignisse ausdrücklich erforderlich, wodurch die erfassten und gespeicherten Daten auf ein Minimum reduziert werden.
Maximierung der Minimierung mit Datenprodukten
Datenminimierung mag vielen Unternehmen zu komplex erscheinen, da sie zum einen so viele verschiedene Aspekte ganzheitlich organisieren und zum anderen Systeme einrichten müssen, mit denen sie die Einhaltung der Vorschriften bei Bedarf nachweisen können.
Glücklicherweise ist die Technologie zur Stelle. Unternehmen können heute eine breite Palette von Datenprodukten strategisch einsetzen, um ihre Bemühungen zur Datenminimierung zu rationalisieren und die Anforderungen des Datenschutzes zu erfüllen, während sie gleichzeitig in der Lage sind, die Aussagekraft der ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu maximieren. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele:
TWIPLA ist eine Website-Analyselösung, die Unternehmen alle Anleitungen bietet, die sie zur Optimierung ihrer digitalen Präsenz benötigen. Sie umfasst vollständige Statistiken über die Leistung der Website sowie Analysen des Besucherverhaltens und Tools für die Besucherkommunikation, mit denen Unternehmen Feedback von Kunden einholen und ihre Arbeit verbessern können.
Entscheidend ist, dass bei der Entwicklung der Software der Datenschutz berücksichtigt wurde. Es ist von Anfang an mit allen globalen Gesetzen konform und ein fortschrittliches, kochfreies Tracking-System ermöglicht es, Einblicke zu gewähren, ohne irgendwelche persönlichen Daten zu sammeln. Alle Daten werden zudem vollständig anonymisiert, um sicherzustellen, dass die Identität der Website-Besucher zuverlässig geschützt ist. Dieses "Privacy-by-Design" entspricht den Grundsätzen der Datenminimierung und sorgt dafür, dass sich die Nutzer keine Gedanken mehr über die Erfassung, Speicherung und Aufbewahrung von Daten machen müssen.
DataGrail ist eine fantastische Lösung für das Datenschutzmanagement, mit der Unternehmen das unternehmensweite Datenmanagement an einem Ort überwachen und rationalisieren können. Sie bietet alle Werkzeuge, die Unternehmen benötigen, um die Datenminimierung zu gewährleisten, einschließlich Datenzuordnung und -inventarisierung, Zustimmungsmanagement, Richtlinien- und Hinweisverwaltung usw. Entscheidend ist, dass die Software auch über Echtzeit-Dashboards und Analysen verfügt, mit denen Unternehmen die Einhaltung der Grundsätze der Datenminimierung überwachen und Risikobereiche identifizieren können.
Cookiebot ist ein großartiges Werkzeug für die Verwaltung der persönlichen Daten, die durch Cookies und ähnliche Tracking-Technologien gesammelt werden. Es umfasst Tools wie einen Cookie-Banner-Generator, einen Generator für Datenschutzrichtlinien und ein automatisches Übersetzungstool. Außerdem scannt es automatisch Ihre Website, um Daten über die Verwendung von Cookies durch Integrationen von Drittanbietern oder andere Elemente bereitzustellen, die Sie sonst vielleicht übersehen würden. Und mit einer Reihe anderer Datenverwaltungsfunktionen ist es ein großartiges Hilfsmittel für Unternehmen, die einen wichtigen Teil der Datenminimierungspraktiken rationalisieren möchten.
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CloverDX ist ein Tool, mit dem große Datenmengen anonymisiert werden können. Die Benutzer können den Grad der Anonymisierung individuell einstellen, und die resultierenden Datensätze sind äußerst genau. Die Plattform kann vor Ort oder über ein Cloud-Netzwerk genutzt werden und verwendet robuste Datenschutztechniken. Anonymisierung ist ein Schlüsselprinzip der Datenminimierung, und Unternehmen, die zur Erfüllung ihrer Ziele personenbezogene Daten benötigen, können dieses Tool nutzen, um die Einhaltung von Datenschutzanforderungen zu unterstützen.
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Das ist Datenminimierung erklärt!
DieDSGVO war das erste Gesetz, das die Datenminimierung als gesetzliche Geschäftsanforderung einführte, und es war faszinierend zu sehen, wie sich die Auswirkungen dieses Gesetzes in den letzten zehn Jahren durch Nachahmergesetze und bewährte Geschäftspraktiken ausbreiteten.
Es wird sich definitiv durchsetzen. Auch die Datenschutzgesetze und die Durchsetzungsbehörden sind immer fortschrittlicher geworden, da sie sich an den wachsenden Datenbedarf anpassen. Die DSGVO hat auch die Entwicklung des aufstrebenden Marktes für datenschutzfreundliche Technologien vorangetrieben, die es Unternehmen ermöglichen, aus den ihnen zur Verfügung stehenden Daten Kapital zu schlagen, ohne die Datenrechte der Internetnutzer zu verletzen.
Wenn Sie sich dieser Migration anschließen möchten, können Sie damit beginnen, Website-Integrationen von Drittanbietern auf der Grundlage ihrer Datenschutzkonformität auszuwählen. Für Analysen sollten Sie TWIPLA in Betracht ziehen.
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