Big Data - Big Accountability
Erkennung von Versicherungsbetrug mit Big Data nach der Datenschutz-Grundverordnung
Springer Gabler
ISBN 978-3-658-39287-1
Standardpreis
Bibliografische Daten
eBook. PDF. Weiches DRM (Wasserzeichen)
2022
XXVII, 389 S. 18 Abbildungen.
Umfang: 389 S.
Verlag: Springer Gabler
ISBN: 978-3-658-39287-1
Weiterführende bibliografische Daten
Das Werk ist Teil der Reihe: DuD-Fachbeiträge
Produktbeschreibung
Mit dem Phänomen "Big Data" als Teil einer datengetriebenen Zukunft verbinden sich seit Jahren enorme Hoffnungen und große Ängste. Immer mehr Akteure aus dem privaten und öffentlichen Sektor sammeln und nutzen solche Datenmassen zu vielfältigen Zwecken. Dabei stellt sich aus datenschutzrechtlicher Perspektive die Frage: Ist es möglich, Big-Data-Verfahren im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung durchzuführen oder bedeutet Big Data zwangsläufig "Small Privacy"? Am Beispiel der Betrugsbekämpfung mit Big Data in der Kraftfahrzeughaftpflichtversicherung analysiert Constantin Herfurth die datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen und entwickelt neue Modelle, um bewährte Datenschutzgrundsätze innovativ anwenden zu können und eine "Big Accountability" zu schaffen. Dabei zeichnet er nicht nur ein differenzierteres Bild von Big Data, sondern zeigt auch Wege für 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 Öffentliches Recht, IT-Recht und Umweltrecht von Prof. Dr. Gerrit Hornung, LL.M. an der Universität Kassel tätig. Seit 2018 arbeitet er als Rechtsanwalt für eine internationale Kanzlei in München und berät zu Datenschutz und Cybersecurity.
Autorinnen und Autoren
Produktsicherheit
Hersteller
Springer Nature Customer Service Center GmbH
ProductSafety@springernature.com
BÜCHER VERSANDKOSTENFREI INNERHALB DEUTSCHLANDS

