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Anonymisierung & Pseudonymisierung (Konsolidierung)

Daten so verändern, dass Personen nicht (oder nur indirekt) erkennbar sind.

Anonymisierung und Pseudonymisierung bedeuten, personenbezogene Daten so zu verändern, dass einzelne Personen entweder gar nicht mehr (Anonymisierung) oder nur noch indirekt (Pseudonymisierung) identifizierbar sind. In CRM-, ERP- und CMS-Systemen hilft das, Daten sicher zu nutzen – z. B. für Auswertungen, Tests oder KI-Anwendungen – ohne unnötig Klarnamen, E-Mails oder Kundennummern offenzulegen.

Was bedeutet „Anonymisierung“ vs. „Pseudonymisierung“?

  • Anonymisierung: Die Zuordnung zu einer Person ist praktisch nicht mehr möglich – auch nicht mit Zusatzwissen. Beispiel: Aus „Max Mustermann, max@firma.de“ wird nur noch „Kunde aus Hessen, Branche: Handwerk, Umsatzklasse B“.
  • Pseudonymisierung: Direkte Identifikatoren werden ersetzt (z. B. Name → Kundencode). Eine Re-Identifizierung ist theoretisch möglich, aber nur mit einem separaten „Schlüssel“ (z. B. einer Mapping-Tabelle). Beispiel: „Max Mustermann“ wird zu „Kunde_18472“.

Wofür braucht man das in CRM/ERP/CMS (KMU-Praxis)?

Gerade KMU ohne eigene IT-Abteilung arbeiten oft mit Standard-Tools, externen Dienstleistern und Cloud-Software. Anonymisierung/Pseudonymisierung reduziert dabei das Risiko von Datenpannen und erleichtert datenschutzkonformes Arbeiten – besonders, wenn Daten Systeme wechseln oder in neue Prozesse fließen.

  • Reports & Controlling: Vertriebsauswertungen funktionieren häufig ohne Klarnamen. Statt „Kunde Müller“ reicht „Region, Branche, Deal-Status“.
  • Test- und Schulungsumgebungen: Wenn ein neues CRM eingeführt wird, sollten Trainingsdaten nicht echte Kundendaten enthalten. Hier ist Maskierung/Pseudonymisierung Standard.
  • Support-Fälle mit Dienstleistern: Für Fehlersuche im ERP müssen oft Datensätze geteilt werden. Pseudonymisierte Exporte senken das Risiko.
  • KI-Use-Cases: Wenn z. B. ein Large Language Model (LLM) oder ChatGPT für Textvorschläge im Kundenservice genutzt wird, sollten personenbezogene Inhalte möglichst entfernt oder ersetzt werden (z. B. per PII Redaction (PII-Schwärzung), PII Detection (PII-Erkennung) oder Data Masking (Datenmaskierung) für KI).

Wie funktioniert das typischerweise? (vereinfachter Ablauf)

  • 1) Daten klassifizieren: Welche Felder sind personenbezogen (Name, E-Mail, Telefonnummer, IP, Kundennummer, Freitextnotizen)? Siehe auch Data Classification (Datenklassifizierung).
  • 2) Ziel festlegen: Brauchen Sie echte Rückbeziehbarkeit (→ Pseudonymisierung) oder nur Statistik (→ Anonymisierung)?
  • 3) Methode wählen: Entfernen, generalisieren (z. B. PLZ → Region), zufällig ersetzen, hashen/tokenisieren, Werte maskieren (z. B. ***@domain.de).
  • 4) Schlüssel trennen (bei Pseudonymisierung): Mapping-Tabelle separat speichern, Zugriffe stark begrenzen.
  • 5) Prüfen & dokumentieren: Testen, ob Re-Identifizierung wirklich verhindert/erschwert ist, und im Datenschutzkonzept festhalten (siehe Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI).

Warum ist „Konsolidierung“ hier wichtig?

„Konsolidierung“ bedeutet, dass Daten aus mehreren Quellen (z. B. CRM + ERP + Newsletter-Tool + Support-System) zusammengeführt werden. Genau dabei steigt das Risiko, dass scheinbar harmlose Informationen plötzlich wieder eine Person erkennbar machen (z. B. Kombination aus Ort + seltenem Produkt + Tickettext). Bei Konsolidierung sollten Sie deshalb besonders streng minimieren und früh pseudonymisieren/anonymisieren (siehe Data Minimization (Datenminimierung)).

Wichtiger Praxis-Hinweis

Pseudonymisierte Daten gelten in der Regel weiterhin als personenbezogene Daten, weil eine Rückführung möglich bleibt. Anonymisierte Daten sind nur dann „wirklich anonym“, wenn eine Identifizierung praktisch ausgeschlossen ist – das ist in der Praxis anspruchsvoll, vor allem bei konsolidierten Datensätzen.