Der Workflow läuft monatelang unauffällig durch. Bei der ersten Prüfung stellen viele fest: Der ganze Prozess war von Anfang an datenschutzrechtlich relevant.

In der Fehlersuche wird der komplette Datensatz durchgereicht, weil das Mapping so bequemer ist. Später stehen dann Namen und Kundennummern in Protokollen, die nur der Fehleranalyse dienen sollten.

Personenbezogene Daten sind nach Artikel 4 DSGVO alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen, etwa Name, E-Mail-Adresse oder Kundennummer. Identifizierbar heißt dabei: Die Person muss nicht namentlich genannt sein. Es genügt, wenn sie sich mit verhältnismäßigen Mitteln ermitteln lässt, etwa über ein CRM-System mit der Kundennummer. Auch scheinbar neutrale Daten wie IP-Adressen, Telefonnummern oder pseudonyme Nutzer-IDs gelten als personenbezogen, solange die Zuordnung mit vertretbarem Aufwand möglich ist.

Ein typischer Fall: Ein Formular-Trigger nimmt Supportanfragen entgegen und übergibt die Felder an ein Ticket-System. Der Bearbeitungsschritt dort braucht nur die Frage und eine Kundennummer. Weil beim Mapping der komplette Datensatz übernommen wird, wandert auch die private E-Mail-Adresse in jedes Folgeprotokoll.

So prüft man es: Erst jeden Schritt des Workflows durchgehen und notieren, welche Felder hinein- und wieder herausfließen. Dann prüfen, ob jedes Feld allein schon einer Person zugeordnet werden kann, etwa über ein Kundenverzeichnis.

Datenminimierung heißt nicht, weniger zu automatisieren. Sie heißt, pro Schritt nur die Felder weiterzugeben, die dort wirklich gebraucht werden.

📌 Personenbezogene Daten · Datenminimierung · Ausführungsprotokolle

📚 Automatisierung von Grund auf · Tag 6 von 30
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