Quelle: Dr. Baeriswyl B. (1999) Data Mining und Data Warehousing: Kundendaten als Ware oder geschütztes Gut?

Data Mining und Data Warehousing:

Kundendaten als Ware oder geschütztes Gut?

Informationstechnologien bieten Unternehmen die Möglichkeit eine Unmenge an Daten zu speichern. Die Speicherung von Daten wird mit dem Ziel der besseren Abstimmung von Marketingmaßnahmen auf Individuen (One-to-One-Marketing) verfolgt. Unternehmen erhalten die Möglichkeit dem Konsumenten ein nur auf ihn und seine Bedürfnisse abgestimmtes Angebot zu legen.

Die Daten werden von Konsumenten (bewusst und unbewusst) an allen möglichen Orten hinterlassen. Wird mit der Kreditkarte bezahlt oder telefoniert jemand, sogar beim Lebensmitteleinkauf werden Daten hinterlassen, welche von Unternehmen dankend angenommen und gespeichert werden können. Gespeichert werden die Daten in so genannten Data Warehouses. Unter Data Warehousing versteht man eine Strategie Daten funktionsgerecht und zeitgerecht zur Verfügung zu halten. Um Daten speichern zu können, müssen diese zuerst erforscht werden. Dies geschieht mit Data Mining. Es werden Daten erforscht und mit anderen Daten verknüpft, um neue Informationen zu finden.

Wie kommen Unternehmen zu Konsumentendaten?

Kunden bekommen bei Unternehmen Rabatte, wenn sie die Kundenkarte des entsprechenden Unternehmens an der Kassa vorlegen. Um eine Kundenkarte zu bekommen, hat der Konsument diversen Bedingungen zuzustimmen. Dies ermöglicht den Unternehmen Kundendaten zu erheben. Dabei sind rechtliche Rahmenbedingungen einzuhalten. Die OECD hat im Jahre 1980 Empfehlungen für Data-Warehousing und Data-Mining verfasst, welche Eingang in die nationalen europäischen Gesetzgebungen gefunden hat.

Ø  Gewonnene Daten sind nur zu jenem Zweck zu verwenden, zu welchem sie bei der Beschaffung vorgesehen waren. Werden Daten im Laufe eines Geschäftsprozesses erfasst, sind diese nur für diesen einen Prozess verwendbar. Nach Abschluss sind die Daten zu löschen, da (wenn vertraglich nichts anderes bestimmt ist) keine Zweckbindung mehr vorliegt.

Ø  Die Daten müssen rechtmäßig beschaffen worden sein und in unmittelbarem Zusammenhang mit dem Abschluss des Vertrages stehen. Somit sind Daten, welche mittels Data-Warehousing und Data-Mining beschaffen wurden mit den datenschutzrechtlichen Bearbeitungsgrundsätzen nicht vereinbar (vgl. Eidgenössischer Datenschutzbeauftragter, 1998/99).

Ø  Kunden willigen freiwillig dieser Datennutzung ein. Den Kunden werden Rabatte,… angeboten und ein Vertrag vorgelegt, bei dem in den Geschäftsbedingungen eine Vollmacht zur Datenerfassung und Datenverknüpfung enthalten ist. Somit wird für den Kunden nicht transparent was mit den Daten im Detail passt. Das Ergebnis von Data-Mining-Prozessen wird dem Kunden meist nicht mitgeteilt. Andererseits werden die gewonnenen Daten auch von den Konsumenten nicht kontrolliert. Sie verzichten auf Transparenz. Jedoch ist eine Vollmacht nur nach Aufklärung gültig und muss somit ein Mindestmaß an Transparenz dem Vertragspartner gegenüber aufweisen. Dabei ist zu beachten, dass „je sensibler die bearbeiteten Daten sind, je weiter weg vom ursprünglichen Bearbeitungszweck si sind und je weiter der Zugriffsbereich auf diese Daten ausgedehnt wird, desto höhere Anforderungen sind an eine solche Einwilligungserklärung in Bezug auf die Transparenz zu stellen.“ (vgl. Baeriswyl, 1999)

Durch die Auswertung der Daten sind Kundenpräferenzen ableitbar. Sind die Kundenprofile detailliert ausgewertet, kann datenschutzrechtlich von einem Persönlichkeitsprofil gesprochen werden. Ein datenschutzrechtliches Persönlichkeitsprofil liegt dann vor, „wenn die Zusammenstellung der Daten eine Beurteilung wesentlicher Aspekte der Persönlichkeit einer Person erlaubt“ (Baeriswyl, 1999) (zum Beispiel Konsumverhalten oder Kreditwürdigkeit).

Datenaustausch zwischen Unternehmen und Kunden ist möglich, mehr Fairness wäre von Unternehmensseite angebracht. Es ist die Frage wie lange Konsumenten sich die aktuelle Intransparenz von Kundendaten gefallen lassen. Würde es einen einheitlichen Standard für Transparenz mit Kundendaten geben, würde das im Einzelnen folgendes bedeuten.

Unternehmensseitig:

Ø  Transparenz über die Verwendung der erfassten Daten

Ø  Konsumenten entsprechenden Gegenwert liefern

Kundenseitig:

Ø  Jederzeitige Einsicht auf die Erfassten Daten

Quellen:

Baeriswyl B. (1999) Data Mining und Data Warehousing: Kundendaten als Ware oder geschütztes Gut?

Eidgenössischer Datenschutzbeauftragter, 6. Tätigkeitsbericht, Bern 1998/99, S. 115

Ich habe ein Kommentar von Herrn Neumüller in den OÖ Nachrichten (07.11.2013) gelesen in dem es um Intransparenz von der Bewertung von Steueroasen geht.

Laut Bericht der OÖ Nachrichten vom 07.11.2013 ("Die Schweiz führt die Rangliste der Steueroasen an") gibt es einen Schattenfinanzindex (wie viel Geld werden durch Schattenfinanzpläne jährlich verloren; Geldwäsche, Korruption,...), der von Attac und derm Wiener Interstitut für Internationalen Dialog und Zusammenarbeit erstellt wurde. Österreich befindet sich dabei auf Platz 18. Der Index wird von der Schweiz und Luxemburg angeführt.

Das Kommentar von Herrn Neumüller bezieht sich auf die Zusammensetzung und die Bewertung der Staaten im Index. Dabei schreibt er, dass die Bewertung des "Schattenfinanzindex" "Selbst ziemlich intransparent" ist. Es ist kaum zu glauben, dass Deutschland schlechter abschneidet als Bermuda oder Russland.

--> Meinung:
Transparenz bei der Bewertung von Staaten würde helfen manche Studien oder Ranglisten besser zu verstehen und den Hintergrund zu erfahren. Welche Punkte werden wie gewichtet und warum.