Privacy by Design und Big Data

AI Quick Summary

Die Arbeit hat zum Ziel, den Datenschutz in Big-Data-Analytics durch Privacy-by-Design-Strategien zu verbessern und spezifische Datenschutzanforderungen in verschiedenen Phasen des Prozesses zu identifizieren. Die Arbeit soll konkrete Empfehlungen für die Umsetzung von Privacy-by-Design-Strategien in Big-Data-Analytics entwickeln und in den Big-Data-Prozess integrieren. Ausgangslage und ProblemstellungDie intensive Sammlung und Analyse von personenbezogenen Daten mittels Big-Data-Analytics birgt ernsthafte Datenschutzbedenken. Obwohl diese Technologie dazu beiträgt, aus dem "Informationschaos" wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, kann dies zu einer Beeinträchtigung der Privatsphäre und Datenschutzrechten führen. Es ist wichtig, dass die Vorteile von Analytics nicht auf Kosten der Privatsphäre realisiert werden.Ziel der Arbeit und erwartete Resultate Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, das Konzept "Privacy by Design" im Kontext von Big-Data-Analytics umfassend zu untersuchen. Hierbei sollen spezifische Datenschutzverbesserungen in verschiedenen Phasen des Big-Data-Prozesses identifiziert werden. Dazu sollte ein Überblick über bestimmte identifizierte Technologien, die alle Vorteile der Analytik nutzen, ohne den Schutz personenbezogener Daten zu gefährden. Durch diese tiefergehende Analyse sollen konkrete Empfehlungen für die Umsetzung von Privacy-by-Design-Strategien in Big-Data-Analytics entwickelt werden. Die Ziele sind in folgenden Punkten aufgelistet: - Identifikation von spezifischen Datenschutzanforderungen und -lücken in verschiedenen Phasen des Big-Data-Prozesses- Überblick über Technologien geben, die trotz Nutzung aller Vorteile von Analytics die Sicherheit personenbezogener Daten gewährleisten können- Entwicklung konkreter Empfehlungen zur Umsetzung von Privacy-by-Design-Strategien in Big-Data-Analytics, basierend auf den identifizierten Datenschutzanforderungen und Technologien.- Integration der Empfehlungen in den Big-Data-Prozess zur effektiven Umsetzung von Datenschutzverbesserungen und Sicherstellung der Privacy personenbezogener Daten.Gewünschte Methoden, Vorgehen1. Literaturrecherche: Eine systematische Literaturrecherche kann durchgeführt werden, um bestehende Forschungslücken und Lösungen im Bereich von Privacy by Design und Big Data Analytics zu identifizieren.2. Content Analysis: Diese Methode kann durchgeführt werden, um bestehende Datenschutzrichtlinien und -vorschriften zu identifizieren und ihre Umsetzung in verschiedenen Big-Data-Anwendungen zu untersuchen.Weitere Methode können auch im Rahmen der Arbeit sprengen

Project Idea Metadata

• Project Idea Name: Privacy by Design und Big Data
• Date: 11/16/2022 9:18:48 PM
• Administrators:

Project Idea Description

Ausgangslage und Problemstellung

Die intensive Sammlung und Analyse von personenbezogenen Daten mittels Big-Data-Analytics birgt ernsthafte Datenschutzbedenken. Obwohl diese Technologie dazu beiträgt, aus dem "Informationschaos" wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, kann dies zu einer Beeinträchtigung der Privatsphäre und Datenschutzrechten führen. Es ist wichtig, dass die Vorteile von Analytics nicht auf Kosten der Privatsphäre realisiert werden.

Ziel der Arbeit und erwartete Resultate

Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, das Konzept "Privacy by Design" im Kontext von Big-Data-Analytics umfassend zu untersuchen. Hierbei sollen spezifische Datenschutzverbesserungen in verschiedenen Phasen des Big-Data-Prozesses identifiziert werden. Dazu sollte ein Überblick über bestimmte identifizierte Technologien, die alle Vorteile der Analytik nutzen, ohne den Schutz personenbezogener Daten zu gefährden. Durch diese tiefergehende Analyse sollen konkrete Empfehlungen für die Umsetzung von Privacy-by-Design-Strategien in Big-Data-Analytics entwickelt werden.

Die Ziele sind in folgenden Punkten aufgelistet:

- Identifikation von spezifischen Datenschutzanforderungen und -lücken in verschiedenen Phasen des Big-Data-Prozesses

- Überblick über Technologien geben, die trotz Nutzung aller Vorteile von Analytics die Sicherheit personenbezogener Daten gewährleisten können

- Entwicklung konkreter Empfehlungen zur Umsetzung von Privacy-by-Design-Strategien in Big-Data-Analytics, basierend auf den identifizierten Datenschutzanforderungen und Technologien.

- Integration der Empfehlungen in den Big-Data-Prozess zur effektiven Umsetzung von Datenschutzverbesserungen und Sicherstellung der Privacy personenbezogener Daten.

Gewünschte Methoden, Vorgehen

1. Literaturrecherche: Eine systematische Literaturrecherche kann durchgeführt werden, um bestehende Forschungslücken und Lösungen im Bereich von Privacy by Design und Big Data Analytics zu identifizieren.

2. Content Analysis: Diese Methode kann durchgeführt werden, um bestehende Datenschutzrichtlinien und -vorschriften zu identifizieren und ihre Umsetzung in verschiedenen Big-Data-Anwendungen zu untersuchen.

Weitere Methode können auch im Rahmen der Arbeit sprengen

Die Arbeit hat zum Ziel, den Datenschutz in Big-Data-Analytics durch Privacy-by-Design-Strategien zu verbessern und spezifische Datenschutzanforderungen in verschiedenen Phasen des Prozesses zu identifizieren. Die Arbeit soll konkrete Empfehlungen für die Umsetzung von Privacy-by-Design-Strategien in Big-Data-Analytics entwickeln und in den Big-Data-Prozess integrieren.