Letzte Überprüfung am 5. November 2026 anhand der in diesem Beitrag verlinkten Quellen.
Datenschutzschulungen für Mitarbeiter sind am effektivsten, wenn sie auf die jeweilige Tätigkeit zugeschnitten sind, und Analysten verarbeiten mehr personenbezogene Daten als die meisten anderen. Der Europäische Datenschutzausschuss berichtet, dass nationale Behörden entsprechende Verordnungen erlassen haben. 1.15 Milliarden Euro an Strafen Im Jahr 2025 wird deutlich, wie ernst die Regulierungsbehörden in Europa den Umgang von Organisationen mit personenbezogenen Daten nehmen. Die Risiken im Arbeitsalltag eines Analysten sind alltäglicher Natur: das Exportieren einer Tabelle in ein Tabellenkalkulationsprogramm oder das Einfügen eines Ausschnitts davon in einen KI-Assistenten.
Dies ist eine Liste mit neun fertigen Kursen für Data- und BI-Manager, die die Regeln für ihre Teams festlegen. Die Kurse behandeln Klassifizierung, personenbezogene Daten, die gemeinsame Nutzung von Daten mit KI-Tools und die Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz des Data Warehouse. Jeder Eintrag beschreibt die Kursinhalte, die Relevanz für Analysten und den Ablauf der Sitzung. Jede Gruppe schließt mit einer Unsere WahlNach der Liste folgt eine Reihenfolge für die Durchführung der Kurse und eine Möglichkeit, die Kurse auszuführen. AhaSlides.
Alle 9 Kurse im Überblick
| Kurse | Was es abdeckt | Länge | Rechtliche Pflicht für die Organisation? |
|---|---|---|---|
| Datenklassifizierung und -verarbeitung | Entscheidung darüber, was ein Lager oder ein Dashboard verlassen darf | 25 Minuten | Hier wurde keine Gebühr genannt. |
| Umgang mit personenbezogenen Daten im Alltag | Einwilligung, Datenminimierung, Speicherung und Weitergabe | 40 Minuten | Hier wurde keine Gebühr genannt. |
| Ihre Daten und KI-Tools | Was Sie in KI-Tools einfügen können und was nicht | 30 Minuten | Hier wurde keine Gebühr genannt. |
| Sichere Nutzung generativer KI | Datenlecks, Schatten-KI und KI-gestützte Angriffe | 35 Minuten | Hier wurde keine Gebühr genannt. |
| KI-Sicherheit für alle | Schatten-KI, Prompt-Injektion und manipulierte Ausgaben | 30 Minuten | Hier wurde keine Gebühr genannt. |
| Grundlagen des Sicherheitsbewusstseins | Grundgewohnheiten von Menschen mit breitem Zugang | 35 Minuten | Hier wurde keine Gebühr genannt. |
| Phishing und Social Engineering | Phishing erkennen und melden | 30 Minuten | Hier wurde keine Gebühr genannt. |
| Passwörter, Passkeys und Multi-Faktor-Authentifizierung | Starke Anmeldung für Datentools | 30 Minuten | Hier wurde keine Gebühr genannt. |
| Social Engineering, Betrug und Deepfakes | Gefälschte Anfragen per Telefon, Zahlung und Identitätsdiebstahl | 35 Minuten | Hier wurde keine Gebühr genannt. |
Datenklassifizierung und personenbezogene Daten
Datenklassifizierung und -verarbeitung
Analysten benötigen Klassifizierungsregeln, um zu entscheiden, welche Daten ein Data Warehouse, ein Dashboard oder ein gemeinsames Laufwerk verlassen dürfen. Dieser Kurs behandelt die Datenkennzeichnung und die jeweiligen Gültigkeitsbereiche der einzelnen Bezeichnungen. Führen Sie in der Sitzung ein Quiz mit fünf Beispielspalten durch, z. B. Postleitzahl, Berufsbezeichnung und Personalnummer, und fragen Sie die Teilnehmer, welche Bezeichnung jeweils zutrifft. Die unterschiedlichen Antworten zeigen, wo Ihre eigenen Regeln unklar sind.
Umgang mit personenbezogenen Daten im Alltag
Dieser Kurs wendet die Regeln für Einwilligung, Datenminimierung, Datenspeicherung und Datenweitergabe auf die alltägliche Datenarbeit an. Die Europäische Kommission beschreibt Datenminimierung als den Grundsatz, dass eine Organisation darf nur die notwendigen personenbezogenen Daten erheben und verarbeiten Dies dient diesem Zweck und ist eine Gewohnheit, die Analysten bei jeder Anfrage üben können. Zeigen Sie in der Sitzung eine Anfrage nach „allen Kundenfeldern“ und verwenden Sie eine Wortwolke, um zu erfragen, welche Felder die Analyse benötigt.
Unsere Empfehlung: Der alltägliche Umgang mit personenbezogenen Daten. Die Minimierung eines Datensatzes ist eine Fähigkeit, die Analysten täglich anwenden, und die Übung mit der Wortwolke macht diese Gewohnheit in wenigen Minuten sichtbar.
KI und Datenaustausch
Ihre Daten und KI-Tools
Dieser Kurs legt klare Grenzen dafür fest, was Analysten in ein KI-Tool einfügen dürfen und was – unabhängig von den Versprechen des Tools – nicht zugänglich sein darf. Im Kurs erhalten die Teilnehmenden vier Beispieltexte, darunter eine Namenstabelle und eine Abfrage ohne personenbezogene Daten. Anschließend wird eine Umfrage durchgeführt: Einfügen, Maskieren oder niemals? Die Abstimmungsergebnisse werden mit den Nutzungsrichtlinien verglichen, und die fehlerhaften Bereiche werden entsprechend angepasst.
Sichere Nutzung generativer KI
Dieser Kurs behandelt Datenlecks und Schatten-KI, die Analysten bei der Anwendung generativer Tools auf Datensätzen einsetzen, einschließlich KI-Angriffen gegen Analysten selbst. Das Thema ist relevant, da das schnellste Tool oft eines ist, das niemand genehmigt hat. Stellen Sie in der Sitzung die offene Frage: „Welches KI-Tool haben Sie für Arbeiten verwendet, die nicht von der IT genehmigt wurden?“ Anonyme Antworten geben Aufschluss darüber, welche Tools zum Einsatz kommen.
KI-Sicherheit für alle
Prompt-Injection und manipulierte Ergebnisse können Analysen verfälschen oder Daten offenlegen, wenn Analysten KI-Assistenten auf Dokumente von außerhalb des Unternehmens anwenden. Dieser Kurs behandelt Schatten-KI, Prompt-Injection und die Überprüfung von KI-Antworten. In der Sitzung wird ein manipuliertes Dokument gezeigt, und die Teilnehmer werden anhand einer Bewertungsskala gefragt, wie wahrscheinlich es gewesen wäre, dass dies aufgefallen wäre.
Unsere Empfehlung: Ihre Daten und KI-Tools. Dadurch wird eine vage Richtlinie in vier konkrete Ja/Nein-Entscheidungen umgewandelt, die ein Analyst jede Woche trifft.
Grundlagen der Sicherheit und Betrug
Grundlagen des Sicherheitsbewusstseins
Jeder mit umfassendem Datenzugriff ist ein wertvoller Kunde. Daher sind grundlegende Sicherheitsgewohnheiten für Analysten wichtiger als für die meisten anderen Positionen. Der Kurs behandelt die alltäglichen Sicherheitsverhaltensweisen, die jeder Mitarbeiter beherrschen sollte. Führen Sie im Kurs ein kurzes Quiz zu einem realistischen Tagesablauf durch: ein USB-Stick auf dem Parkplatz, ein gemeinsam genutztes Passwort, ein im Café vergessener Laptop.
Phishing und Social Engineering
Analysten mit Zugriff auf Data Warehouses sind bevorzugte Ziele von Phishing-Angriffen, da ein gestohlener Login zahlreiche Tabellen öffnen kann. Dieser Kurs vermittelt, wie man Phishing und Social Engineering erkennt und meldet. In der Sitzung werden drei E-Mails gezeigt und eine Umfrage durchgeführt, um herauszufinden, welche davon gefälscht ist. Anschließend wird besprochen, wie die einzelnen E-Mails im Posteingang eines Analysten landen könnten.
Passwörter, Passkeys und Multi-Faktor-Authentifizierung
Starke Authentifizierung schützt die Datensätze und BI-Tools, die Analysten täglich nutzen. Der Kurs behandelt Passwörter, Passkeys und Multi-Faktor-Authentifizierung für Mitarbeiter. Fragen Sie die Teilnehmer im Kurs anhand einer Bewertungsskala, wie sicher sie sich sind, dass ihre Datentools Multi-Faktor-Anmeldung verwenden, und listen Sie die Tools mit den niedrigsten Werten auf.
Social Engineering, Betrug und Deepfakes
Gefälschte Anfragen nach Datenexporten und Zahlungen sind gängige Betrugsmaschen, bei denen Identitätsdiebstahl im Spiel ist. Überzeugende Stimmen und Nachrichten lassen sich heutzutage leicht fälschen. Dieser Kurs behandelt Telefon-, Zahlungs- und Identitätsbetrug sowie die Wichtigkeit der Verifizierung über einen zweiten Kanal. Spielen Sie in der Sitzung ein kurzes Szenario durch, in dem ein angeblicher Direktor dringend einen Datenexport anfordert, und befragen Sie die Teilnehmer, ob sie diesen veranlassen würden.
Unsere Empfehlung: Passwörter, Passkeys und Multi-Faktor-Authentifizierung. Eine einzige Kontrollfunktion schützt jedes Werkzeug auf der Liste, und die Übung zur Bewertungsskala liefert Ihnen eine Liste der Lücken, die jedes Werkzeug einzeln auflistet.
Wie man den Plan umsetzt
Beginnen Sie mit den Grundlagen des Umgangs mit Daten: Klassifizierung und alltäglicher Umgang mit personenbezogenen Daten sowie allen Schulungen, die Ihr Unternehmen bereits vorschreibt. Ergänzen Sie die Schulungen anschließend um KI-Kurse, da sich hier neue Gewohnheiten am schnellsten etablieren. Schließen Sie das Programm mit jährlichen Auffrischungsschulungen zum Thema Sicherheit ab und integrieren Sie die jeweiligen Landes- oder Bundeslandvorschriften, in denen Ihre Teams tätig sind.
Jede Sitzung sollte auf demselben Fakt basieren. Nationale Datenschutzbehörden haben erlassen 1.15 Milliarden Euro an Strafen Laut dem Europäischen Datenschutzausschuss (EDPB) soll die DSGVO im Jahr 2025 in Kraft treten. Die Webseite der Kommission zu den DSGVO-Grundsätzen listet sieben Grundsätze auf, darunter Rechtmäßigkeit, Zweckbindung, Datenminimierung und Speicherbegrenzung Zu den Regeln, die Organisationen befolgen, gehört es, ein datiertes Protokoll darüber zu führen, wer welchen Kurs absolviert hat und welche Fragen gestellt wurden.
Wenn Ihr Team auch für den Datenschutz des gesamten Unternehmens zuständig ist, Liste der Kurse für Datenschutzbeauftragte Geht detaillierter auf die Pflichten gemäß DSGVO und CCPA ein. Analysten, die Code schreiben, finden weitere Informationen in dem Beitrag. Sicherheitsschulung für Entwicklerund der Leitfaden zu KI-Schulung für Mitarbeiter umfasst die breitere Einführung von KI.
Möglichkeiten, diese Kurse durchzuführen auf AhaSlides
Sie können alle 9 in drei Formaten anbieten:
- Kurse zum Selbststudium. Verwenden Sie die AhaSlides Der Kursentwickler weist jedem Analysten einen Kurs zur Absolvierung zu.
- Eine Live-Fragerunde. Sammeln Sie vor der Sitzung Fragen zu realen Datensätzen und beantworten Sie diese dann im Raum.
- Vorher- und Nachher-Befragungen. Messen Sie, was sich in derselben Sitzung verändert hat.
Vier Folientypen erledigen den Großteil der Arbeit:
- Antwort auswählen. Frage: „Ein Kollege bittet um einen Kundenexport für einen Schnelltest. Teilen, ausblenden oder ablehnen?“ Zeigen Sie die Aufteilung an, bevor Sie die Antwort preisgeben.
- Wortwolke. Frage: „Welche Felder benötigt diese Analyse?“ Die größten Wörter zeigen, wonach die Leute zuerst greifen.
- Bewertungsskala. Fragen Sie vorher und nachher: „Wie sicher sind Sie sich, was Sie in ein KI-Tool einfügen können?“ Bewerten Sie von 1 bis 5 und vergleichen Sie die Durchschnittswerte.
- Offenes Ende. Frage: „Wo könnte dieser Datensatz unbemerkt durchsickern?“ Die Antworten können anonym erfolgen, daher sagen die Leute, was sie denken.
FAQ
Welche Ausbildung benötigen Datenanalysten?
Neben technischen Fähigkeiten benötigen Analysten Schulungen zu Datenschutz, Datenklassifizierung und sicherer Datenverarbeitung. Die neun oben genannten Kurse sind entsprechend gruppiert, wobei die Nutzung von KI-Tools eine eigene Gruppe bildet.
Können Datenanalysten KI-Tools auf Unternehmensdaten anwenden?
Nur im Rahmen der Richtlinien Ihres Unternehmens und niemals für personenbezogene oder vertrauliche Daten in Tools, die niemand genehmigt hat. Dieser Beitrag nennt keine einschlägigen Gesetze; daher entscheiden Ihre Nutzungsrichtlinien und Ihr Datenschutzbeauftragter.
Was versteht man unter Datenminimierung?
Das bedeutet, dass nur die für einen bestimmten Zweck erforderlichen personenbezogenen Daten verwendet werden. Die Europäische Kommission formuliert es so: Erhebung und Verarbeitung nur der notwendigen personenbezogenen Daten um diesem Zweck gerecht zu werden.
Wem gehören die Daten in einem Unternehmen?
Es gibt keine allgemeingültige Regel, daher sollten Sie Ihre eigenen Governance-Richtlinien prüfen. Üblicherweise ist der Dateneigentümer für die Nutzung und den Schutz eines Datensatzes verantwortlich, während Analysten und Datenverantwortliche damit arbeiten.
Dieser Beitrag dient der allgemeinen Information und stellt keine Rechtsberatung dar. Für eine Entscheidung bezüglich Ihres Arbeitsplatzes wenden Sie sich bitte an einen qualifizierten Rechtsanwalt oder die zuständige Aufsichtsbehörde.
