Rz. 57
Ein "Abgleich" personenbezogener Daten kann im Rahmen sog. Dubletten-Prüfungen passieren, die beim "Zukauf" von Adressdaten oder auch im Rahmen von gemeinsamen Werbeaktionen mehrerer Verantwortlicher regelmäßig durchgeführt wird. Insbesondere im letzteren Fall ist die Offenlegung personenbezogener Daten an den anderen Verantwortlichen regelmäßig nicht gewollt. Vielmehr soll lediglich die doppelte Ansprache ein und derselben Person vermieden werden. Es werden lediglich personenbezogene Daten miteinander verglichen. Ein Abgleich findet regelmäßig auch im Rahmen der Aktualisierung oder der Zusammenführung von Datenbeständen statt und ist in diesem Sinne als "Vergleich" von vorhandenen personenbezogenen Daten über eine bestimmte natürliche Person innerhalb vorgegebener "Datenfelder" (bspw. Name, Vorname, Adresse usw.) zu verstehen.
Rz. 58
Die Verknüpfung personenbezogener Daten liegt bei der "Ergänzung" von Datenbeständen ("Hinzuspeichern von Informationen") aber auch beim Einsatz von Techniken zur Erstellung von Profilen und zur Vorhersage des Verhaltens von Personen und Personengruppen durch Zusammenstellung und Analyse von aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen stammenden personenbezogenen Daten ("Big Data") vor. Den Big-Data-Vorgang beschreibt die International Working Group on Data Protection in Telecommunications zutreffend wie folgt und umschreibt damit einen wesentlichen Anwendungsbereich der Verknüpfung von Daten:
Zitat
"Der zweite Schritt ist die Verdichtung und Speicherung der Daten nach ihrer Erhebung. Einige Stellen verdichten und anonymisieren die Daten vor deren Speicherung; andere speichern Daten zusammen mit personenbezogenen Kennungen. […] Die Big Data-Technologie bedeutet eine Abkehr vom bisherigen Denken zur Datenspeicherung und -verarbeitung mithilfe von Großrechenanlagen. Dank neuer Technologien ist es möglich, neue und unstrukturierte Datenquellen zu verarbeiten und daraus Wert zu schöpfen. Den dritten Schritt der Wertschöpfungskette stellen der Abgleich und die Analyse der erhobenen und gespeicherten Daten dar. Ein zentrales Element der Wertschöpfung dieser Stufe ist das Zusammenführen von Daten aus einer Vielzahl verschiedener Quellen zur Herstellung von Profilen sowie der Einsatz von Analysewerkzeugen zur Ableitung von ansonsten nicht verfügbaren Informationen. Die Nutzer von Big Data können entweder nur ihre eigenen internen Unternehmensdaten Quellen) erwerben und diese mit eigenen Daten verbinden. Einige Beispiele von Analysetechniken in Verbindung mit Big Data sind Data Mining, maschinelles Lernen, soziale Netzwerkanalyse, prädiktive Analyse, "Sensemaking", die Verarbeitung natürlicher Sprache und Visualisierung."[140]
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