Datenminimierung nach der KVKK: Häufige Umsetzungsprobleme

⏱️ Lesezeit: 13 min · 📁 Kategorie: KVKK, Datensicherheit & Compliance

Datenminimierung nach der KVKK: Die größten Umsetzungsschwierigkeiten Ende 2025

Obwohl Datenminimierung ein grundlegendes KVKK-Prinzip ist,
gehört sie Ende 2025 zu den größten praktischen Herausforderungen für Organisationen.
Die jüngsten Audits und Entscheidungen des KVKK-Vorstands zeigen deutlich, dass
der häufigste Verstoß darin besteht, die für die Verarbeitung erforderlichen Grenzen zu überschreiten.

Obwohl viele Institutionen bei der Einleitung der Datenverarbeitungstätigkeit die Rechtsgrundlage korrekt geschaffen haben,
überschreiten sie bei Menge und Vielfalt der erhobenen Daten das erforderliche Maß
und erheben unbemerkt übermäßige Datenmengen.

Zusammenfassung des Prüfungsansatzes 2025:
"In der Lage zu verarbeiten, bedeutet nicht, dass Sie alle Daten sammeln können." Was ist Datenminimierung? 2025 Perspektive

Nach der KVKK bedeutet Datenminimierung,
personenbezogene Daten für festgelegte, eindeutige und legitime Zwecke,
zweckbezogen, begrenzt und verhältnismäßig zu verarbeiten.

Ab 2025 hält die Kammer die Minimierung der Daten nicht für auf den "ersten Erhebungsmoment" beschränkt;
Sie bewertet den gesamten Lebenszyklus, in dem Daten nach diesem Prinzip weiter verarbeitet werden.

1. Wo beginnt die Verarbeitungsnotwendigkeit, und wo endet sie?

Die Frage, die Organisationen am meisten Schwierigkeiten bereitet, lautet:

„Müssen wir diese Daten wirklich verarbeiten, oder sind sie uns lediglich nützlich?“ Nach der Stellungnahme der Kammer von 2025:

• Die Tatsache, dass eine Daten "benutzbar" ist, reicht nicht aus, um zu verarbeiten
• Wenn Daten ohne den Zweck der Verarbeitung gespeichert werden, ist es ein Überschuss.
• Wenn es eine alternative Methode gibt, sollte die Methode mit weniger Daten bevorzugt werden

Beispiel:

• Für eine Bestellung wird die vollständige Lieferadresse benötigt → -> angemessen
• Ein Geburtsdatum für den gleichen Prozess beantragen -> Datenüberschuss

2. Am häufigsten ermittelte Datenübergänge im Jahr 2025 Werbeaktionen und Gewinnspiele

• Antrag auf Identifizierungsnummer
• Geburtsdatum (Tag/Monat/Jahr)
• Profildaten wie Geschlecht, Beruf

Der Ansatz des Boards ist klar:
Keines dieser Daten ist verpflichtend, außer um einen Gewinner für die Auslosung zu bestimmen.

CRM und Marketingsysteme

• Vergangene Daten, die außerhalb des Kampagnenzwecks gespeichert werden
• Aufbewahrung passiver Kundendaten auf unbestimmte Zeit
• Übermäßige Datensätze als Grundlage des Profilings

Arbeitnehmerdaten

• Kameraaufnahmen auf unbestimmte Zeit
• Weit reichende Standortverfolgung
• Verhaltensüberwachungsdaten, die nicht mit der Leistung zusammenhängen

Der am häufigsten verwendete Ausdruck für Mitarbeiterdaten in 2025 Audits ist:
„Die Grundsätze der Zweckbezogenheit und Verhältnismäßigkeit wurden verletzt.“ 3. Wo verbergen sich übermäßige Datenbestände am häufigsten?

Übermäßige Datenbestände entstehen oft aus Gewohnheit statt bewusst:

• Früher verbleibende Formularfelder
• Automatische Protokoll- und Analyseaufzeichnungen
• Von KI- und Automatisierungssystemen generierte abgeleitete Daten
• Datenpools ohne Löschungskalender

Seit 2025 beurteilt die Datenschutzbehörde insbesondere KI-generierte abgeleitete Daten
im Rahmen des Datenminimierungsprinzips.

4. Warum gilt „Das brauchen wir vielleicht später“ nicht mehr?

Die Verteidigung, die Institutionen oft nutzen:

"Wir verwenden diese Daten momentan nicht, aber sie könnten in Zukunft nützlich sein."

Der Ansatz des Boards von 2025 lehnt diese Verteidigung ausdrücklich ab:

• Hypothetische Notwendigkeit ist keine rechtliche Rechtfertigung
• Speicherung von Daten für die künftige Nutzung ist das Risiko eines Verstoßes
• Neuer Zweck -> erfordert eine neue Bewertung

5. Leitfaden zur Implementierung der Datenminimierung für Ende 2025 Schritt 1: Für jedes Datenfeld die Frage "warum?"

• Zu welchem Zweck werden diese Daten verarbeitet?
• Ist das wirklich notwendig?

Schritt 2: Alternative Methodenanalyse

• Kann das gleiche Ergebnis mit weniger Daten erzielt werden?
• Sind Anonymisierung oder Maskierung möglich?

Schritt 3: Aufbewahrungsfristen bereinigen

• Sind Aufbewahrungsfristen unklar oder unbegrenzt?
• Funktioniert der automatische Löschmechanismus?

Schritt 4: Überprüfung von KI- und analytischen Prozessen

• Werden unnötige Daten für die Modellausbildung verwendet?
• Sind die abgeleiteten Daten im Inventar enthalten?

Ende 2025 ist Datenminimierung
neben Compliance auch eine Frage der betrieblichen Effizienz. 6. Datenminimierung - Datenbestand - Datenschutzhinweis Beziehung

Datenminimierung kann nicht allein beurteilt werden.
Zwischen den folgenden drei Bereichen muss vollständige Übereinstimmung bestehen:

• Verarbeitung der Daten
• Im Datenbestand enthaltene Daten
• Daten, die in der Datenschutzerklärung gemeldet werden

Wenn einer dieser drei nicht vereinbar ist,
Datenminimierungsverletzung tritt in einer verketteten Weise auf.

Fazit

Ende 2025 hat sich Datenminimierung nach der KVKK
vom Schlagwort „möglichst wenige Daten“ zu
einem am Verarbeitungszweck orientierten Verhältnismäßigkeitstest entwickelt.

Der größte Fehler von Organisationen
ist die Annahme, eine Rechtsgrundlage erlaube die fortgesetzte Datenerhebung.
Der Ansatz der Kammer ist klar:
Unnötige Daten sind ein Risiko einer Verletzung an sich.

Daten Minimierung Compliance Analyse