Dienstag, März 25, 2025
DSGVO und Data-Warehouse-Systeme
Foto: TDWI

Der 18. TDWI Roundtable in Wien widmete sich den Themen wie die Post AG durch Data Science im Business Intelligence (BI) Competence Center zu einer Data Driven Company wurde, sowie den Auswirkungen der EU-Datenschutz Grundverordnung auf Data Warehouse (DWH) und BI-Systeme und die konkreten Erfahrungen der ING DiBa AG in diesem Zusammenhang.

Die im Mai 2018 in Kraft tretende EU-Datenschutz-Grundverordnung verpflichtet zur Erfüllung einer Reihe von persönlichen Rechten hinsichtlich Auskunft, Löschung und Übertragung von Daten. Robert Auerochs, Lead-Architekt bei ING Diba AG, brachte es gleich auf den Punkt: „Es gibt momentan nur zwei Arten von Unternehmen: Diejenigen, die von der General Data Protection Regulation (GDPR) betroffen sind, und diejenigen die noch nicht wissen, dass sie von der GDPR betroffen sind. Denn: Die Verordnung trifft jedes Unternehmen in der EU.“

Die Verordnung bringt gravierende Auswirkungen auf gängige Data Warehouse und BI-Umgebungen mit sich. Während in der Vergangenheit eher die Devise galt „ein Data Warehouse vergisst nichts“, fordert die GDPR zum Beispiel für personenbezogene Daten ein „Recht auf Vergessen“. So hat ein Kunde beispielsweise neben dem generellen Beauskunftungsrecht nun auch das Recht auf eine Datenkopie oder Datenportabilität.

Die Daten im Data Warehouse müssen ab Mitte 2018 entweder gelöscht oder so verfremdet werden, dass sie nie wieder eindeutig einer bestimmten natürlichen Person zugeordnet werden können. Je nach Art, Umfang und strategischer Positionierung des Data Warehouse kann hierfür ein beträchtlicher Aufwand notwendig sein. „Ein Glück haben jene Unternehmen, die bereits möglichst viele operative Systeme mit personenbezogenen Daten an ihr Data Warehouse angebunden haben. Denn in diesem Fall können entsprechende Anforderungen über BI-Standard-Reports auf Basis des DWHs implementiert werden“, führt Auerochs weiter aus.

Georg Posan, Leiter des BI Competence Center der Post AG und sein Team referierten praxisnahe über die Entwicklung vom klassischen Reporting über Analytics und Advanced Analytics zu Data Science und den Herausforderungen beim Aufbau eines datengetriebenen Unternehmens.

„Bestehende Business Modelle kommen durch den rasenden technologischen Fortschritt zunehmend unter Druck. Data-driven Firmen, wie Uber und Amazon, machen etablierten Firmen starke Konkurrenz. Um in diesem Wettlauf mithalten zu können, müssen zeitnahe alle relevanten Entscheidungen für Führungskräfte zur Verfügung stehen, denn nur so kann man ein Unternehmen effektiv und effizient steuern“, so Georg Posan, Leiter des BI Competence Centers der Post AG.

Wolfgang Ecker-Lala, Dominika-Kiss und Christoph Bodner zeigten auf, welche ungeahnten Möglichkeiten Data Science für die effiziente Unternehmensführung bietet. Auf Basis von Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnungen und Stochastik wurden neue Analysemethoden und umfangreiche Werbekanalanalysen exemplarisch vorgestellt.

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