Datensparsamkeit

• Datensparsamkeit senkt Ihr Sicherheitsrisiko, weil Sie nur Daten erheben und speichern, die ein klarer Zweck tatsächlich erfordert.
• Die DSGVO verankert Datenminimierung und datenschutzfreundliche Voreinstellungen. Zweckdefinition, schlanke Pflichtfelder sowie feste Lösch- und Anonymisierungsroutinen müssen deshalb im Design beginnen.
• In der Praxis greifen die größten Hebel bei Formularen, Accounts, Support und Analytics. Reduzieren Sie Identifikatoren und lassen Sie Logs und Back-ups konsequent in Löschkonzepte einfließen.
• Auch in KI und Cloud bleibt Datensparsamkeit umsetzbar, wenn Trainings- und Nutzungsdaten früh pseudonymisiert oder aggregiert werden und Dienstleister nur die erforderlichen Datenteile erhalten.

• Welcher Zweck liegt vor und verstehen Betroffene ihn unmittelbar?
• Welche Daten sind dafür erforderlich und geht es auch mit weniger Angaben?
• Wie lange bleibt die Speicherung nötig und ab wann greifen Löschung oder Anonymisierung?

• Pflichtfelder auf das Zweckminimum begrenzen und optionale Felder verständlich erklären
• Pseudonyme nutzen und Daten nach Zweck trennen
• Speicherfristen festlegen, Löschung verankern und Rollenrechte regelmäßig prüfen
• Sensible Zugriffe protokollieren, Auswertungen früh anonymisieren und mit Testdaten entwickeln
• Entscheidungen knapp dokumentieren, damit sie intern nachvollziehbar bleiben

Newsletter und Lead-Formulare

• Ein Pflichtfeld bleibt die E-Mail-Adresse, weil sie technisch gesehen den Versand erst ermöglicht.
• Telefonnummer und Geburtstag entfallen, sofern sie keinen Versandzweck erfüllen.
• Der Vorname eignet sich als optionale Angabe, wenn Personalisierung einen erkennbaren Mehrwert liefert.
• Zweck und Nutzen optionaler Felder werden direkt am Feld oder in der Datenschutzerklärung verständlich erläutert.
• Double-Opt-In (mehrfache Bestätigung der Anmeldung) und klare Abmeldewege, die mit einem Klick erreichbar sind, reduzieren Risiken und stärken die Transparenz.

Onlineshop und Kundenkonto

• Eine Gastbestellung sollte möglich sein, sofern das Geschäftsmodell dies zulässt.
• Die Kontoerstellung erfolgt freiwillig, sie ist nicht Voraussetzung für den Kauf.
• Zahlungsdaten werden nicht standardmäßig gespeichert, sondern nur nach aktiver Auswahl.
• Rechnungsdaten werden strikt von Marketingdaten getrennt, damit Aufbewahrungspflichten keine Profilbildung befeuern.
• Das Opt-In für Werbung und Tracking wird eindeutig gestaltet, ohne versteckte Voreinstellungen.

Support und Ticketsysteme

• Freitextfelder sind begrenzt oder werden durch Kategorien und Auswahlfelder ergänzt.
• Hinweise im Formular nennen konkrete Beispiele, welche Angaben nicht gesendet werden sollen, etwa Ausweisnummern, Bankdaten oder Gesundheitsdetails.
• Anhänge werden nach Abschluss entfernt, sofern keine Aufbewahrungspflicht greift.
• Tickets werden anonymisiert, wenn eine Wissensdatenbank nur Muster und Lösungen benötigt.
• Zugriffe auf sensible Fälle werden enger geregelt und nachvollziehbar protokolliert.

Recruiting und Personalbereich

• Unterlagen orientieren sich an der Stelle, nicht an Standardanforderungen.
• Zugriffe im HR-System bleiben auf den Auswahlkreis begrenzt.
• Löschfristen greifen konsequent, wenn keine Einwilligung für einen Talentpool vorliegt.
• Notizen und Bewertungen folgen klaren Kriterien und vermeiden unnötige Detailprofile.
• Sensible Angaben werden nur verarbeitet, wenn ein konkreter, zulässiger Anlass vorliegt.

Web Analytics

• Identifikatoren werden auf ein Minimum reduziert, weil viele Auswertungen ohne Personenbezug auskommen.
• Events konzentrieren sich auf wenige Kennzahlen, die Entscheidungen ermöglichen.
• Parameter bleiben strukturiert, Freitextparameter werden vermieden.
• Rohdaten erhalten kurze Aufbewahrungszeiten, während aggregierte Kennzahlen länger bestehen dürfen.
• Cross-Site-Tracking unterbleibt, wenn Seitenleistung, Kampagnenwirkung oder Conversion-Pfade bereits mit weniger Daten belastbar werden.

Log-Dateien und Monitoring

• Maskierung entfernt personenbezogene Inhalte wie E-Mail-Adressen, Tokens oder IDs, bevor sie im Log landen.
• Log-Level in der Produktion bleibt niedrig, damit nur notwendige Signale gespeichert werden.
• Rotation und automatische Löschung verhindern wachsende Altbestände.
• Debugging arbeitet bevorzugt mit Testdaten, um Echtdaten in Tickets und Chatkanälen zu vermeiden.
• Zugriffe auf Logsysteme werden rollenbasiert gesteuert, besonders bei sicherheitsrelevanten Bereichen.

KI und Machine Learning

• Definieren Sie ein klares Trainingsziel, damit nur relevante Merkmale in die Datenbasis gelangen.
• Pseudonymisieren Sie Trainingsdaten und verwahren Sie den Zuordnungsschlüssel strikt getrennt.
• Aggregieren Sie Daten, sobald Muster genügen und Einzelfälle keinen Zusatznutzen liefern.
• Kürzen Sie Datenhistorien, wenn ältere Daten den Zweckbezug schwächen oder die Qualität sinkt.
• Begrenzen Sie Prompt-Inhalte und filtern Sie sensible Informationen vor dem Versand.
• Verhindern Sie Datenabfluss bei generativer KI, indem Sie keine Kundendaten in Systeme geben, die Eingaben für eigenes Training nutzen. Deaktivieren Sie Speicher- und Trainingseinstellungen, wo es möglich ist.

Cloud

• Übertragen Sie nur die Datenteile, die die konkrete Cloud-Funktion tatsächlich benötigt.
• Nutzen Sie regionale Einstellungen, wenn Datenstandorte und Datenflüsse gesteuert werden müssen.
• Verschlüsseln Sie Daten konsequent und kontrollieren Sie den Zugriff auf Schlüssel besonders eng.
• Vergeben Sie Berechtigungen strikt rollenbasiert und überprüfen Sie Rollen regelmäßig.
• Erstellen und pflegen Sie eine Datenflusskarte, damit Übermittlungen, Zugriffe und Löschpunkte sichtbar bleiben.

Analytics und Data Warehouses

• Definieren Sie wenige, aussagekräftige Events, die Entscheidungen wirklich unterstützen.
• Vermeiden Sie Freitextparameter, damit keine sensiblen Inhalte unbeabsichtigt erfasst werden.
• Kürzen oder ersetzen Sie Identifikatoren, wenn keine individuelle Wiedererkennung erforderlich ist.
• Speichern Sie nur Daten, die Sie für Reports, Steuerung und Nachweise tatsächlich benötigen.

• Informieren Sie vor oder spätestens bei der ersten Nutzung, die die Person betrifft.
• Formulieren Sie klar, damit Zweck und Umfang unmittelbar verständlich sind.
• Nennen Sie konkrete Speicherfristen oder nachvollziehbare Kriterien für die Dauer.
• Legen Sie die Weitergabe an Dienstleister transparent dar und benennen Sie Empfängerkategorien.