Aggregiert im allgemeinen Sinne
Aggregation bezeichnet im weitesten Sinne den Prozess der Zusammenfassung und Kombination einzelner Elemente, Daten oder Informationen zu einer Gesamtsumme oder einem Gesamtergebnis. Diese Technik wird in vielen Bereichen verwendet, einschließlich Statistik, Datenanalyse, Informatik und Wirtschaft. Ziel der Aggregation ist es, Daten in vereinfachter und zusammengefasster Form darzustellen, um Trends, Muster oder Schlüsselinformationen leichter erkennen zu können.
In der Datenverarbeitung kann die Aggregation beispielsweise die Berechnung von Summen, Durchschnittswerten, Maxima oder Minima über einen Datensatz umfassen. Diese Art der Datenaggregation ermöglicht es, allgemeine Erkenntnisse zu gewinnen, ohne sich mit Fragen des Datenschutzes oder der Datensicherheit auseinandersetzen zu müssen.
Aggregation im Sinne der DSGVO
Im Kontext der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist der Begriff der Aggregation spezifischer gefasst und zielt primär auf den Schutz personenbezogener Daten und deren Anonymisierung ab. Aggregierte Daten im Sinne der DSGVO sind solche, die aus der Verarbeitung personenbezogener Daten resultieren. Dabei werden die Informationen so kombiniert und verallgemeinert, dass einzelne Personen nicht mehr identifizierbar sind. Die Aggregation nach DSGVO dient dem Schutz der Privatsphäre, indem sichergestellt wird, dass aus den verarbeiteten Daten keine Rückschlüsse auf einzelne Individuen gezogen werden können. Diese Aggregation kann z.B. in den technischen und organisatorischen Maßnahmen dokumentiert werden.
Die Aggregation von Daten hat das Ziel, Datenmengen zu vereinfachen und übersichtlicher darzustellen. Im Sinne der DSGVO liegt der Fokus zusätzlich auf dem Schutz personenbezogener Daten durch Anonymisierung.
Praxisbeispiele:
- In der Abteilung eines Unternehmens wurden in einem Monat 36 Überstunden gemacht. Wer welchen Anteil der Arbeitnehmer dazu beigetragen hat, ist nicht aus der Statistik zu ermitteln.
- Eine Stadtverwaltung sammelt GPS-Daten von Fahrzeugen, um Verkehrsflüsse zu analysieren. Durch die Aggregation der Daten können Muster wie Stoßzeiten und Engpässe erkannt werden, ohne dass die Bewegungen einzelner Fahrzeuge nachvollzogen werden müssen. Dies hilft bei der Planung von Verkehrsleitmaßnahmen und Infrastrukturverbesserungen.
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