Anonymisieren und Pseudonymisieren von Kundendaten – Praxisbeispiel aus dem Datenschutz

veröffentlicht am 7. Februar 2018

Am 25. Mai 2018 tritt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Kraft: Spätestens dann müssen Business-Softwarelösungen fähig sein, personenbezogene Daten zu anonymisieren bzw. zu pseudonymisieren. Dieser Beitrag zeigt am Beispiel der Rödl & Partner-Softwarelösung „Targenio” die Möglichkeiten auf.

Anonymisieren und Pseudonymisieren von Kundendaten
Targenio ist eine Lösung für die Digitalisierung und Automatisierung recherche- und wissensintensiver Vorgänge in Unternehmen. Das schließt das Verarbeiten von Kundendaten mit ein. Es wurde für Unternehmen entwickelt, die hohe Kundenkontakt-Volumen verarbeiten (mehr als 1.000 pro Woche).

Anonymisieren von Kundendaten

Bei der Kundenkommunikation werden oft personenbezogene Daten erhoben und gespeichert. Die Speicherung dieser Daten ist für die Bearbeitung eines Anliegens notwendig, falls das nicht im Erstkontakt erledigt wurde. Dagegen ist die Speicherung von personenbezogenen Daten nicht notwendig bei z.B. Verfügbarkeits- oder Preisanfragen zu einem Artikel.

Somit ist schon bei der Annahme von Anliegen auf die zweckgebundene und beschränkte Erhebung von Kundendaten zu achten (Art. 5 DSGVO). Werden personenbezogene Daten (bspw. Name, Adresse, E-Mail-Adresse, Telefonnummer) gespeichert, so sind sie laut DSGVO in vorgegebenen Fristen aus IT-Systemen wieder zu entfernen. Die erlaubten Speicherfristen sind von der Kundengruppe sowie dem letzten Kontaktzeitpunkt abhängig (Privatkunden 2 Jahre; Geschäftskunden 10 Jahre). Beim Anonymisieren der Kundendaten gibt es 2 mögliche Szenarien:

1. Hatte ein Privatkunde innerhalb von 2 Jahren keinen Kontakt zum Unternehmen, so müssen seine Kundendaten nach Ablauf der 2 Jahre entfernt werden.
2. Hatte ein Privatkunde vor 3 Jahren Kontakt zum Unternehmen und innerhalb der letzten beiden Jahre erneut, so dürfen seine Kundendaten gespeichert bleiben.

Es bleibt dem Unternehmen frei, die Kundendaten im IT-System tatsächlich zu löschen oder zu anonymisieren. Bei der Anonymisierung darf weder aus dem eventuell verbleibenden Kundendatensatz selbst, noch aus den Anliegendaten ein Rückschluss auf die personenbezogenen Daten möglich sein. Eine Löschung der Daten ist i.d.R. technisch einfacher zu implementieren und nachzuweisen als eine Anonymisierung. Allerdings geht bei einer Löschung der Daten auch die Auswertbarkeit verloren.

Die Anonymisierung personenbezogener Daten in IT-Systemen setzt meist eine Analyse der Anliegendaten voraus, da während der Anliegenbearbeitung die Kundendaten nicht nur verwendet, sondern anliegenspezifisch ergänzt oder geändert werden. Beispiele sind das Speichern vom oder an den Kunden gesendete E-Mails bzw. Briefe zum jeweiligen Anliegen als Anhang oder das Erfassen personenbezogener Daten (Gesprächsnotizen, Erreichbarkeit etc.) durch den Anwender.

Komplexer wird die Anonymisierung bei der Koppelung von IT-Systemen über Schnittstellen zu einem Verbund: z.B. beim Einsatz einer zentralen Kundendatenbank oder bei der Weitergabe von Anliegendaten an ein zentrales Auswertungssystem („Data Warehouse”). Die Vorschriften der DSGVO sind dann auf den Verbund anzuwenden, d.h. die Fristen zum Entfernen der Kundendaten müssen über IT-Systeme hinweg synchronisiert werden. Das macht zusätzlich eine systemübergreifende Abstimmung erforderlich.

Die Pseudonymisierung wird häufig eingesetzt, um Kundendatenbestände für IT-Softwaretests zu erzeugen. Dabei werden personenbezogene Daten (z.B. E-Mail-Adressen) durch eine Phantasieadresse ersetzt, so dass es ohne Hilfsmittel nicht möglich ist, auf die echte Adresse zu schließen. Die Echtdatensätze und die Zusammenhänge zwischen ihnen bleiben bestehen – die Inhalte werden „verfälscht”.

Neben der Analyse der zu pseudonymisierenden Daten ist auch die inhaltliche Datenintegrität wichtig. Manche Anwendungen, die auf die verfälschten Daten zugreifen, benötigen inhaltlich zueinander passende Daten. Das ist z.B. bei der postalischen Richtigkeit einer Kundenadresse zu berücksichtigen, d.h. bei der Pseudonymisierung einer Adresse dürfen Straße, Hausnummer und Postleitzahl phantasievoll verfälscht werden, müssen inhaltlich jedoch zueinander passen.

Die Implementierung beider Themen in Targenio-Projekten erfolgt kundenspezifisch in enger Abstimmung mit dem Fachbereich, der für die Dateninhalte des jeweiligen IT-Systems zuständig ist, sowie mit dem Datenschutzbeauftragten des Unternehmens.

Bitte beachten Sie:

Die minimierte Erhebung von Kundendaten erleichtert das Anonymisieren und Pseudonymisieren.
Schaffen Sie in Ihrem Unternehmen ein Bewusstsein für den verantwortungsvollen Umgang mit Kundendaten.
Die DSGVO bietet große Chancen für die Kundenbindung.