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Nicolai Culik
Beschäftigtendatenschutz nach der EU-Datenschutz-Grundverordnung
Möglichkeiten und Grenzen für Big Data-Anwendungen im Personalwesen. Dissertationsschrift
Neuausg. 2018. 302 S. 210 mm
Verlag/Jahr: PETER LANG LTD. INTERNATIONAL ACADEMIC PUBLISHERS 2018
ISBN: 3-631-76874-5 (3631768745)
Neue ISBN: 978-3-631-76874-7 (9783631768747)
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Die Öffnungsklausel für den Beschäftigtendatenschutz in Art. 88 DS-GVO birgt viele Unsicherheiten für Betriebsvereinbarungen, Einwilligungen oder Datenschutzbeauftragte. Hinzukommen neue Regelungen zu Zweckbindung, Profiling und Scoring, die den vermehrten Einsatz von Big Data-Anwendungen im Personalwesen, z.B. zur Eignungsdiagnostik, beeinflussen.
Die Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) ist seit Mai 2018 unmittelbar anwendbar. Trotz einer Öffnungsklausel für den Beschäftigtendatenschutz ergeben sich große Neuerungen zum Beispiel für betriebliche Datenschutzbeauftragte. Ebenso besteht dadurch die Möglichkeit, Regelungen durch Betriebsvereinbarungen zu treffen. Der Autor untersucht die europarechtlichen Vorgaben etwa hinsichtlich Zweckbindung, Profiling und Scoring und lotet den nationalen Gestaltungsspielraum und die Auswirkungen für die Praxis aus. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Beurteilung von Big Data-Anwendungen, die im Personalwesen etwa im Bereich der Eignungsdiagnostik bereits vermehrt eingesetzt werden. Die Ergebnisse liefern einen wertvollen Beitrag für die Diskussion über die Möglichkeit und die Notwendigkeit eines eigenständigen Beschäftigtendatenschutzgesetzes.
Beschäftigtendatenschutz - Big Data - Eignungsdiagnostik - Art. 88 DS-GVO - Öffnungsklausel - Betriebsvereinbarungen - Einwilligung - Betriebliche Datenschutzbeauftragte -Zweckbindung - Datenminimierung - Privacy by Design - Direkterhebung - Profiling -Automatisierte Einzelentscheidung - Scoring - Sensible Daten
Nicolai Culik studierte Rechtswissenschaften in Konstanz, Lyon und Münster. Er war als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informations-, Telekommunikations- und Medienrecht in Münster tätig und forschte im Projekt ABIDA (Assessing Big Data) zu den gesellschaftlichen Auswirkungen von Big Data.