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Data Residency

Vorgabe, in welchem Land/Region Daten gespeichert und verarbeitet werden.

Data Residency (Datenresidenz) bezeichnet die Vorgabe, in welchem Land oder in welcher Region Daten gespeichert und verarbeitet werden dürfen. Für Unternehmen ist das vor allem dann relevant, wenn personenbezogene Daten, vertrauliche Geschäftsinfos oder regulierte Daten (z. B. Finanz- oder Gesundheitsdaten) in Cloud-Tools, Automatisierungen oder KI-Systemen genutzt werden. Ziel ist, rechtliche Anforderungen und interne Compliance-Regeln einzuhalten.

Was bedeutet Data Residency in der Praxis?

Data Residency legt fest, wo Daten „liegen“ (Speicherung) und häufig auch, wo sie „laufen“ (Verarbeitung). Das kann z. B. „nur EU“, „nur Deutschland“ oder „nur Schweiz“ bedeuten. Wichtig: Data Residency ist nicht automatisch gleichbedeutend mit Datenschutz nach Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI oder mit Data Sovereignty (Datensouveränität). Es geht primär um den geografischen Ort der Datenhaltung und -verarbeitung.

Wie funktioniert Data Residency?

  • 1) Datenklassifizieren: Festlegen, welche Daten residency-pflichtig sind (z. B. Kundendaten, Verträge, Support-Tickets).
  • 2) Region/Standort wählen: In Cloud- oder KI-Services eine Region auswählen (z. B. „EU West“, „Germany“).
  • 3) Verarbeitungskette prüfen: Nicht nur die Datenbank, sondern auch Logs, Backups, Monitoring, E-Mail-Versand, Analytics und KI-Features (z. B. Embeddings in Vektordatenbank (Vector Database)) betrachten.
  • 4) Vertraglich absichern: Standortzusagen, Subprozessoren und technische Maßnahmen im DPA/AVV dokumentieren (siehe Data Processing Agreement (DPA/AVV)).
  • 5) Laufend nachweisen: Audits, Provider-Nachweise, sowie Prozess- und Systemdokumentation aktuell halten (Teil von AI Governance).

Warum ist Data Residency wichtig – besonders für wachsende KMU?

Wenn manuelle Prozesse durch Workflow-Tools, Integrationen und KI ersetzt werden, wandern Daten schnell über mehrere Systeme. Ohne klare Residency-Regeln entstehen Risiken: ungewollte Drittlandübermittlungen, Schwierigkeiten bei Kundenanforderungen (z. B. „EU-only“), Verzögerungen in Security- und Compliance-Freigaben und potenziell höhere rechtliche Unsicherheit. Data Residency wird damit zu einem Enabler für skalierbare Automatisierung, weil sie früh festlegt, welche Tools und Architekturen überhaupt zulässig sind.

Beispiele aus Automatisierung & KI

  • KI-Support-Automation: Ein Ticket-System speichert Daten in der EU, aber ein KI-Modul verarbeitet Inhalte in den USA. Data Residency erfordert dann entweder EU-Processing (z. B. über Azure OpenAI Service in EU-Regionen) oder konsequente Datenminimierung (siehe Data Minimization (Datenminimierung)).
  • RAG-Workflows: Dokumente liegen EU-resident, aber der Retrieval-Index (z. B. in einer Vektordatenbank (Vector Database)) oder die Inferenz bei einem Large Language Model (LLM) läuft außerhalb der EU. Residency muss für Speicher und Verarbeitung betrachtet werden (siehe RAG (Retrieval-Augmented Generation)).
  • Workflow-Orchestrierung: In Tools wie n8n können Webhooks, E-Mail-Provider, Logging und Fehler-Reports Daten in andere Regionen schicken, wenn sie nicht explizit konfiguriert sind.

Was kostet Data Residency?

Die Kosten sind selten ein fixer Betrag, sondern ergeben sich aus Faktoren: EU-/DE-Regionen sind teils teurer als globale Standard-Regionen, außerdem steigen Aufwand für Architektur (z. B. getrennte Umgebungen), Compliance (Audits, Dokumentation) und ggf. Provider-Wechsel. Typisch sind zusätzliche Kosten durch „Enterprise“-Pläne, regionale Hosting-Optionen oder souveräne Cloud-Angebote (siehe Souveräne Cloud (Sovereign Cloud) für KI).

Merksatz: Data Residency ist eine Standort- und Prozessentscheidung. Wer sie früh klärt, verhindert spätere Reibung in Automatisierung, KI-Rollouts und Kundenprojekten.