3 Fragen zu Datenkategorien

In einem Unternehmen im Entwicklungsbereich könnten verschiedene Datenkategorien kompromittiert werden. Dazu gehören: 1. **Geistiges Eigentum**: Patente, Designs, Prototypen, technische Zeichnungen und Software-Quellcode. 2. **Forschungs- und Entwicklungsdaten**: Experimentelle Daten, Forschungsergebnisse, technische Spezifikationen und Innovationspläne. 3. **Kundendaten**: Persönliche Informationen, Vertragsdetails, Kommunikationsprotokolle und Projektanforderungen. 4. **Mitarbeiterdaten**: Persönliche Informationen, Gehaltsdaten, Leistungsbewertungen und interne Kommunikation. 5. **Finanzdaten**: Budgetpläne, Investitionsstrategien, Kostenanalysen und Finanzberichte. 6. **Vertrags- und Rechtsdokumente**: Verträge, Vereinbarungen, rechtliche Korrespondenz und Compliance-Dokumente. 7. **Marketing- und Vertriebsdaten**: Marktanalysen, Verkaufsstrategien, Kundenlisten und Werbekampagnen. 8. **IT-Infrastrukturdaten**: Netzwerkarchitekturen, Sicherheitsprotokolle, Zugangsdaten und Systemkonfigurationen. Diese Datenkategorien sind besonders sensibel und erfordern daher umfassende Sicherheitsmaßnahmen, um sie vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu schützen.

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) unterscheidet verschiedene Kategorien von Daten. Die wichtigsten Datenkategorien nach DSGVO sind: 1. **Personenbezogene Daten** Das sind alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen (Art. 4 Nr. 1 DSGVO). Beispiele: Name, Adresse, E-Mail-Adresse, Telefonnummer, Geburtsdatum, IP-Adresse. 2. **Besondere Kategorien personenbezogener Daten** Diese werden auch als „sensible Daten“ bezeichnet und sind besonders schützenswert (Art. 9 DSGVO). Dazu gehören: - Daten über rassische und ethnische Herkunft - Politische Meinungen - Religiöse oder weltanschauliche Überzeugungen - Gewerkschaftszugehörigkeit - Genetische Daten - Biometrische Daten (zur eindeutigen Identifizierung) - Gesundheitsdaten - Daten zum Sexualleben oder zur sexuellen Orientierung 3. **Daten über strafrechtliche Verurteilungen und Straftaten** Diese Daten werden in Art. 10 DSGVO gesondert behandelt. Zusätzlich gibt es noch weitere Unterscheidungen, die im Kontext der DSGVO relevant sein können, wie z. B. **anonymisierte Daten** (nicht mehr personenbezogen) und **pseudonymisierte Daten** (personenbezogen, aber ohne direkten Bezug zur Person ohne Zusatzinformationen). Weitere Informationen findest du direkt im Gesetzestext der [DSGVO](https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX%3A32016R0679).

Im Forschungs- und Entwicklungsbereich gibt es verschiedene Kategorien von Daten, die häufig verwendet werden. Hier sind einige der wichtigsten Begriffe: 1. **Primärdaten**: Daten, die direkt durch Experimente, Umfragen oder Beobachtungen gesammelt werden. 2. **Sekundärdaten**: Daten, die bereits existieren und aus anderen Quellen wie Publikationen, Datenbanken oder früheren Studien stammen. 3. **Quantitative Daten**: Numerische Daten, die messbar und statistisch analysierbar sind. 4. **Qualitative Daten**: Nicht-numerische Daten, die beschreibend sind und oft durch Interviews, Fokusgruppen oder Textanalysen gewonnen werden. 5. **Rohdaten**: Unverarbeitete Daten, die direkt aus der Quelle stammen und noch nicht analysiert oder interpretiert wurden. 6. **Verarbeitete Daten**: Daten, die bereits analysiert, interpretiert oder in eine nutzbare Form gebracht wurden. 7. **Metadaten**: Daten, die Informationen über andere Daten enthalten, wie z.B. Herkunft, Struktur und Kontext. 8. **Experimentelle Daten**: Daten, die aus kontrollierten Experimenten stammen. 9. **Beobachtungsdaten**: Daten, die durch Beobachtung ohne Eingriff in das System gesammelt werden. 10. **Simulationsdaten**: Daten, die durch computergestützte Modelle und Simulationen erzeugt werden. Diese Kategorien helfen dabei, die Art und den Ursprung der Daten im Forschungs- und Entwicklungsprozess zu verstehen und zu organisieren.