Mit dem Phnomen "Big Data" als Teil einer datengetriebenen Zukunft verbinden sich seit Jahren enorme Hoffnungen und groe ngste. Immer mehr Akteure aus dem privaten und ffentlichen Sektor sammeln und nutzen solche Datenmassen zu vielfltigen Zwecken. Dabei stellt sich aus datenschutzrechtlicher Perspektive die Frage: Ist es mglich, Big-Data-Verfahren im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung durchzufhren oder bedeutet Big Data zwangslufig "Small Privacy"? Am Beispiel der Betrugsbekmpfung mit Big Data in der Kraftfahrzeughaftpflichtversicherung analysiert Constantin Herfurth die datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen und entwickelt neue Modelle, um bewhrte Datenschutzgrundstze innovativ anwenden zu knnen und eine "Big Accountability" zu schaffen. Dabei zeichnet er nicht nur ein differenzierteres Bild von Big Data, sondern zeigt auch Wege fr eine datenschutzkonforme Gestaltung auf und regt die Weiterentwicklung bestehender Mechanismen und Instrumente der Datenschutz-Grundverordnung an.

Der Autor

Constantin Herfurth war als wissenschaftlicher Mitarbeiter mit dem Forschungsschwerpunkt Big Data und Datenschutz von 2016 bis 2018 am Fachgebiet ffentliches Recht, IT-Recht und Umweltrecht von Prof. Dr. Gerrit Hornung, LL.M. an der Universitt Kassel ttig. Seit 2018 arbeitet er als Rechtsanwalt fr eine internationale Kanzlei in Mnchen und bert zu Datenschutz und Cybersecurity.

Mit dem Phnomen "Big Data" als Teil einer datengetriebenen Zukunft verbinden sich seit Jahren enorme Hoffnungen und gro e ngste. Immer mehr Akteure aus dem privaten und ffentlichen Sektor sammeln und nutzen solche Datenmassen zu vielfltigen Zwecken. Dabei stellt sich aus datenschutzrechtlicher Perspektive die Frage: Ist es mglich, Big-Data-Verfahren im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung durchzufhren oder bedeutet Big Data zwangslufig "Small Privacy"? Am Beispiel der Betrugsbekmpfung mit Big Data in der Kraftfahrzeughaftpflichtversicherung analysiert Constantin Herfurth die datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen und entwickelt neue Modelle, um bewhrte Datenschutzgrundstze innovativ anwenden zu knnen und eine "Big Accountability" zu schaffen. Dabei zeichnet er nicht nur ein differenzierteres Bild von Big Data, sondern zeigt auch Wege fr eine datenschutzkonforme Gestaltung auf und regt die Weiterentwicklung bestehender Mechanismen und Instrumente der Datenschutz-Grundverordnung an.