Nicht erst seit Einführung der DSGVO sind Unternehmen verpflichtet, Datenschutzvorschriften über all ihre Systeme hinweg zu gewährleisten. In Produktivsystemen ist das selbstverständlich, doch Sekundärsysteme wie Testumgebungen werden oftmals vergessen. Doch genau hier sollten Sie vorsichtig sein. Denn die DSGVO greift auch für diese Systeme und Datenschutzverletzungen können auch dort richtig teuer werden.
Egal ob es um Systemanpassungen, Qualitätschecks oder die Schulung von Mitarbeitern geht – damit diese Szenarien auf Test-, Schulungs- und Qualitätssystemen möglichst aktuell und nachvollziehbar sind, sollten auch die Bedingungen so realistisch wie möglich sein. Deshalb wird auf Sekundärsystemen in der Regel mit einer Systemkopie der Produktivsysteme gearbeitet. Und dementsprechend auch mit den personenbezogenen Echtdaten. Doch genau das ist datenschutzrechtlich ein Problem.
Laut DSGVO dürfen personenbezogene Daten nur für einen bestimmten Zweck erhoben und verarbeitet werden. Wird gegen diese Zweckbindung verstoßen, wird das Datenschutzrecht verletzt. Demnach können beispielsweise Gesundheitseinrichtungen ihre zur medizinischen Behandlung erhobenen Patientendaten nicht ohne weiteres für Schulungszwecke nutzen. Denn genau in dem Moment, in dem eine Systemkopie erstellt und die Daten für Schulungszwecke verwendet werden, findet eine Zweckänderung statt. Und dieser haben die betroffenen Personen in der Regel nicht explizit zugestimmt. Dazu kommt, dass der Datenschutz die Datensparsamkeit fordert und Daten gelöscht werden müssen, sobald der Zweck entfallen ist, für den sie ursprünglich erhoben wurden. Wir kommen also zu dem Schluss, dass die Nutzung von personenbezogenen Echtdaten in Sekundärsystemen im Regelfall nicht zulässig ist. Doch welche alternativen Möglichkeiten gibt es, Echtdaten für Testvorgänge nutzen zu können und gleichzeitig datenschutzkonform zu sein? Das Stichwort lautet: Entpersonalisierung.
Entpersonalisierte Daten lassen keinen Rückschluss mehr auf die ursprünglichen personenbezogenen Daten zu, machen es aber dennoch möglich, mit realitätsgetreuen Daten zu arbeiten. Dafür werden die betroffenen Daten entweder anonymisiert oder pseudonymisiert. Bei letzterem werden personenbezogene Informationen ersetzt, Schlüsselbezeichnungen wie beispielsweise Kundennummern bleiben jedoch unverändert. Dieses Verfahren ist besonders schnell und für die allermeisten Anwendungsfälle ausreichend. Letztendlich ist es wichtig, dass die Personen nach dem „Entpersonalisieren“ nicht mehr identifiziert werden können. Bei der Anonymisierung geht das Verfahren noch einen Schritt weiter und entfernt sämtliche personenbezogene Informationen und zusätzlich auch die Schlüsselbezeichnungen wie die Kundennummer vollständig und ersetzt sie durch neue Nummern. So ist es im Anschluss für niemanden mit Zugriff auf das Produktivsystem – auch nicht für den Datenverantwortlichen oder -eigentümer – mehr möglich, Rückschlüsse auf die ursprünglich dahinterliegende Person zu ziehen.
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