Praxis

Machine Learning im Praxisbetrieb Viele Unternehmen setzen heute auf maschinelles Lernen, doch der konkrete Nutzen entsteht erst im Praxisbetrieb. Modelle, die heute gut funktionieren, müssen morgen weiter stabil laufen, sonst sinkt die Bereitschaft, zu investieren. Klare Ziele, verständliche Metriken und ein verantwortliches Team helfen, Fehler zu minimieren und Erfolge messbar zu machen. Ein stabiler ML-Workflow beginnt mit einer klaren Problemstellung. Was soll vorhergesagt werden, welche Kosten entstehen und welche Nutzer profitieren? Vereinbarte Erfolgskriterien geben Orientierung für Entwicklung, Evaluation und spätere Anpassungen. ...

Datenschutz-Folgenabschätzung leicht gemacht Eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) ist eine systematische Bewertung der Auswirkungen einer geplanten Verarbeitung personenbezogener Daten auf die Privatsphäre. Sie hilft zu prüfen, welche Risiken bestehen und welche Schutzmaßnahmen nötig sind, bevor ein Projekt startet. Die DSFA wird oft bei neuen Technologien, großen Datenmassen oder sensiblen Daten verlangt. Wann ist eine DSFA verpflichtend? Nach DSGVO muss sie durchgeführt werden, wenn die Art, der Umfang, die Umstände oder die Zwecke der Verarbeitung zu einem hohen Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen führen kann. Typische Beispiele: umfangreiches Profiling, neue Tracking-Verfahren, Verarbeitung sensibler Daten oder eine systematische Überwachung. ...