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Konzept eines Modells zur ganzheitlichen Datenschutzbetrachtung unter Anwendung von Data Mining

Author:
Gümüs, Can [DBLP] ;
Köhler, Wolfgang [DBLP] ;
Schultz, Christian [DBLP] ;
Rasche, Christoph [DBLP]
Abstract
Während die Digitalisierung weiter voranschreitet und immer größere Datenmengen verarbeitet werden, müssen zeitgleich steigende gesetzliche Anforderungen im Umgang mit Daten, insbesondere zum Schutz der Rechte und Freiheiten natürlicher Personen beachtet werden. Um die gesetzliche Konformität von Datenverarbeitungsprozessen sicherzustellen, sind Organisationen in der Pflicht, Transparenz über Verfahren zur Erfassung und Verarbeitung personenbezogener Daten herzustellen. Unternehmen greifen zunehmend auf innovative Datenanalytik-Technologien zurück, um Analysen großer Datenmengen durchführen zu können und Muster von oder Verbindungen zwischen Daten zu erkennen. Der Beitrag nimmt sich der Optimierung des Dokumentations- und Aktualisierungsprozesses von Verarbeitungstätigkeiten an und befasst sich mit der Entwicklung des Cross-Industry Standard Process for Data Mining Modells (CRISP-DM) zur Wahrung der Konformität durch den Einsatz von Data Mining.
  • Citation
  • BibTeX
Gümüs, C., Köhler, ., Schultz, C. & Rasche, C., (2021). Konzept eines Modells zur ganzheitlichen Datenschutzbetrachtung unter Anwendung von Data Mining. In: , . (Hrsg.), INFORMATIK 2021. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 1019-1033). DOI: 10.18420/informatik2021-084
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DOI: 10.18420/informatik2021-084
ISBN: 978-3-88579-708-1
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2021
Language: de (de)

Keywords

  • Datenschutz
  • Personenbezogene Daten
  • Verarbeitungstätigkeiten
  • Digitalisierung
  • Data Mining
  • Künstliche Intelligenz
  • Cross-Industry Standard Process for Data Mining
Collections
  • P314 - INFORMATIK 2021 - Computer Science & Sustainability [168]

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