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Data Sovereignty (Datensouveränität)

Kontrolle darüber, wo Daten liegen, wer zugreift und welche Gesetze gelten.

Data Sovereignty (Datensouveränität) bezeichnet die Fähigkeit einer Organisation, die volle Kontrolle darüber zu behalten, wo ihre Daten gespeichert und verarbeitet werden, wer darauf zugreifen darf und welche Gesetze (z. B. nationale Regelungen, Branchenvorgaben oder internationale Zugriffsrechte) dafür gelten. Im KI-Kontext bedeutet das vor allem: Daten sollen nicht unkontrolliert in externe Modelle, Clouds oder Trainingspipelines abfließen.

Was bedeutet Datensouveränität in der Praxis?

Datensouveränität geht über reine Datenspeicherung hinaus. Sie umfasst technische, organisatorische und rechtliche Maßnahmen, damit Daten auch dann „unter Ihrer Hoheit“ bleiben, wenn Drittanbieter beteiligt sind. Besonders relevant wird das, wenn Unternehmen Large Language Model (LLM)-Dienste oder ChatGPT-ähnliche Systeme nutzen: Prompts, Anhänge, Chat-Verläufe, Embeddings oder Logdaten können sensible Informationen enthalten (z. B. Kundendaten, Quellcode, Vertragsinhalte).

Wie funktioniert Data Sovereignty (typische Bausteine)?

  • Datenklassifizierung: Welche Daten sind öffentlich, intern, vertraulich oder streng reguliert (z. B. PII, Gesundheitsdaten)?
  • Kontrollierte Speicher- und Verarbeitungsorte: Festlegung von Regionen/Umgebungen (On-Prem, EU-Cloud, „sovereign cloud“). Abgrenzung zu Data Residency (Datenresidenz), die primär den Speicherort beschreibt.
  • Zugriffs- und Identitätskontrollen: Rollen, Least Privilege, MFA, Audit-Logs; häufig ergänzt durch Secrets Management (Schlüsselverwaltung).
  • Verschlüsselung & Schlüsselhoheit: Verschlüsselung „at rest“ und „in transit“, idealerweise mit kundenseitig verwalteten Schlüsseln (BYOK/HYOK).
  • Datenminimierung & Schutzschichten: Pseudonymisierung, PII Redaction (PII-Schwärzung), Data Loss Prevention (DLP) für KI und Richtlinien, welche Inhalte in Prompts dürfen.
  • Governance & Nachweisbarkeit: Policies, Risikoanalysen, Lieferantenbewertungen und Kontrollen im Rahmen von AI Governance sowie Anforderungen aus Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI.

Warum ist Datensouveränität bei KI so wichtig?

KI-Systeme erhöhen die Angriffsfläche und die Komplexität von Datenflüssen: Ein Prompt kann interne Informationen enthalten, ein Agent kann Tools ansteuern, und Retrieval-Setups wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) greifen auf Wissensbasen zu. Ohne klare Souveränitätsregeln drohen Datenabfluss, Compliance-Verstöße oder ungewollte Weiterverarbeitung durch Anbieter. Zudem müssen Unternehmen nachvollziehen können, welche Daten in Logs, Telemetrie oder Caches landen (z. B. durch Prompt- oder Antwort-Zwischenspeicherung).

Beispiele aus dem KI- und Automationsalltag

  • LLM im Kundenservice: Chat-Inhalte werden vor dem Senden automatisch von PII bereinigt, und die Verarbeitung erfolgt in einer festgelegten Region. Zusätzlich werden nur notwendige Daten an das Modell übergeben.
  • RAG für internes Wissen: Dokumente bleiben im eigenen System; nur relevante Textausschnitte werden zur Inferenz an ein Modell geschickt. Die Vektorsuche läuft in einer eigenen Vektordatenbank (Vector Database) und nutzt Embeddings unter klaren Zugriffsrechten.
  • Workflow-Automation mit n8n: API-Keys liegen in einem Secret Store, sensible Felder werden maskiert, und es gibt klare Regeln, welche Systeme Daten verlassen dürfen.

Datensouveränität vs. Datenschutz vs. Data Residency

Datenschutz fokussiert auf die rechtmäßige Verarbeitung personenbezogener Daten. Data Residency beschreibt vor allem den Speicherort. Datensouveränität ist breiter: Sie verbindet Standort, Zugriff, Kontrolle, Schlüsselhoheit, Transparenz und Governance – besonders kritisch in KI-Ökosystemen mit vielen Tools, APIs und Dienstleistern.