DSGVO-konforme Testdaten durch Synthetik — Schritt für Schritt
Synthetische Testdaten DSGVO-konform erzeugen
Die Erstellung von Testdaten, die den Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entsprechen, stellt viele Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Synthetische Daten bieten hier eine vielversprechende Lösung, da sie es ermöglichen, realistische Datensätze für Entwicklung und Tests zu nutzen, ohne dabei gegen Datenschutzbestimmungen zu verstossen.
Ein häufiger Fehler bei der Erstellung synthetischer Daten ist die Annahme, dass einfache Anonymisierung ausreicht, um DSGVO-Compliance zu gewährleisten. Anonymisierte Daten können jedoch oft rückführbar gemacht werden, wenn nicht sorgfältig gearbeitet wird. Die Lösung besteht darin, echte Daten nicht nur oberflächlich zu anonymisieren, sondern vollständig synthetische Datensätze zu generieren, die keine direkten Verbindungen zu realen Personen aufweisen.
Ein weiteres Problem besteht häufig in der unzureichenden Validierung der synthetischen Daten. Viele KMU neigen dazu, diese Daten nach ihrer Generierung nicht gründlich zu testen, um sicherzustellen, dass sie die realen Anwendungsfälle korrekt abbilden. Dies kann dazu führen, dass die Testdaten nicht die erforderliche Qualität haben und die Tests entsprechende Lücken aufweisen. Eine gründliche Validierung und Überprüfung der Daten anhand von festgelegten Kriterien ist hier der korrekte Ansatz.
Ein dritter typischer Fehler ist die Missachtung der Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überprüfung und Verbesserung des Datenmodells. Viele Unternehmen erstellen einmal ein synthetisches Datenmodell und verwenden es über einen längeren Zeitraum unverändert. Datenanforderungen und technische Umgebungen ändern sich jedoch ständig. Es ist entscheidend, das Modell regelmässig zu aktualisieren und an neue Anforderungen anzupassen.
Konkrete Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage:
Auswahl geeigneter Werkzeuge: Beginnen Sie mit der Recherche und Auswahl von Tools, die speziell für die Erstellung synthetischer Daten entwickelt wurden. Achten Sie darauf, dass die Werkzeuge DSGVO-konform sind und die Fähigkeit besitzen, realistische Daten zu erzeugen.
Initiale Datenanalyse und Modellierung: Analysieren Sie Ihre bestehenden Daten, um zu verstehen, welche Eigenschaften ihre synthetischen Entsprechungen aufweisen sollten. Entwickeln Sie ein Modell, das die wesentlichen Merkmale und Variationen Ihrer realen Datensätze widerspiegelt.
Erstellung und Validierung: Generieren Sie die ersten synthetischen Datensätze und beginnen Sie sofort mit der Validierung. Setzen Sie dabei auf Tests, die sicherstellen, dass die synthetischen Daten den beabsichtigten Nutzen erfüllen und keinen Verstoss gegen die DSGVO darstellen.
Regelmässige Überprüfung und Anpassung: Planen Sie wöchentliche Sitzungen ein, um das synthetische Datenset und das Modell zu überprüfen und bei Bedarf anzupassen. Notieren Sie alle Änderungen, um bei der nächsten Überprüfung darauf aufbauen zu können.
Schulung und Dokumentation: Schulen Sie die entsprechenden Mitarbeitenden im Umgang mit den neuen Daten und dokumentieren Sie den gesamten Prozess. Eine gute Dokumentation hilft sowohl bei internen als auch bei externen Audits bezüglich der DSGVO-Compliance.
Durch diese Schritte können KMU sicherstellen, dass ihre Testdaten praktikabel und DSGVO-konform sind, wodurch ein sicherer und effizienter Testprozess gewährleistet wird.