Datenschutz und Big Data: Der Bedarf nach Anonymisierung
Daten sind ein kritischer Bestandteil in der Welt der Datenwissenschaft und immer häufiger wird es für Universitäten und wissenschaftliche Institutionen wichtiger, Daten mit personenbezogenem Inhalt zu analysieren und zu verwenden. Allerdings hat die Einführung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) im letzten Jahr dafür gesorgt, dass dieser Prozess schwieriger geworden ist. Um den Bedarf nach Datenschutz und die Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren, zu vereinen, entstand die Vision, eine Anonymisierungslösung zu entwickeln.
Problem & Lösung
Bisher war die Anonymisierung von Daten ein manuelles Verfahren mit einem hohen Aufwand und ohne Automatisierung. Dies stellte eine Herausforderung für Wissenschaftler und Universitäten dar.
Project A ist unser Beitrag, um eine Alternative zu den bestehenden Lösungen für Anonymisierung zu schaffen. Durch den Einsatz von Automatisierung ist es uns gelungen, eine effektivere Lösung zu entwickeln. Project A kann jetzt beeindruckende Ergebnisse in der Anonymisierung von Textdaten erzielen.
Ein Beispiel für Anonymisierung mit Project A
Ein Beispiel für die Anonymisierung mit Project A wäre die Überführung eines Satzes wie „Ich heiße Peter Lustig und wohne in Löwenzahnweg 1“ in einen anonymisierten Satz wie „Ich heiße {Name 1} und wohne in {Adresse 1}“. Dies zeigt, wie Project A es ermöglicht, personenbezogene Informationen zu entfernen, ohne dass die Daten für die Analyse unbrauchbar werden.
Data2Day: Ein Event für Datenwissenschaftler und Technikbegeisterte
Die Data2Day ist ein jährliches Event, das von Heise und dpunkt.Verlag veranstaltet wird. Die Konferenz konzentriert sich auf technische Umsetzungen und Projekte aus den Bereichen Big Data, Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz. Unser Vortrag wird den dritten Tag abschließen und sich mit der Anonymisierung von deutschen Textdaten mithilfe von Project A beschäftigen.
