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aiMOOC

Datenbanken und betriebliche Datenmodelle – Personenbezogene Daten sparsam modellieren

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Einleitung

Datenbanken und betriebliche Datenmodelle – Personenbezogene Daten sparsam modellieren

Zielgruppe: IT-Ausbildung, kaufmännische Ausbildung und Berufsschule

Dauer: ca. 70–90 Minuten, einschließlich Praxis und Lernkontrolle

Leitfrage: Welche personenbezogenen Daten braucht ein Betrieb wirklich – und wie werden Zweck, Aufbewahrung und Zugriffsrechte bereits im Datenmodell berücksichtigt?

Bild: PICOL, Wikimedia Commons, CC BY 3.0.

Du entwickelst für einen fiktiven Ausbildungsbetrieb eine datensparsame Kursdatenbank. Dabei lernst Du, welche Informationen erforderlich sind, wie lange sie benötigt werden und wer darauf zugreifen darf.

Deine drei Lernziele:

Zweckbindung: Du kannst notwendige und unnötige Datenfelder begründet unterscheiden.
Speicherbegrenzung: Du kannst ein einfaches Aufbewahrungs- und Löschkonzept erstellen.
Zugriffskontrolle: Du kannst Rollen und Berechtigungen in einer Datenbankanwendung modellieren und testen.

Sicherheitsregel: Alle praktischen Übungen verwenden ausschließlich erfundene Daten und eine lokale SQLite-Datenbank im Arbeitsspeicher. Keine Produktivsysteme, fremden Netzwerke, echten Zugangsdaten oder Kundendaten verwenden. Testdaten nicht an externe Dienste übertragen.

Medienhinweis: Eingebettete YouTube-Videos, LearningApps und Wikipedia-Seiten sind externe Lernmedien und gehören nicht zum lokalen Labor. Sie können beim Laden Verbindungen zu Dritten herstellen. Verwende sie nur in dafür freigegebenen Lernumgebungen. Die lokale Programmierübung funktioniert vollständig ohne diese Angebote.

Ausbildungsfall: DemoCampus

Ausgangssituation:

Der vollständig erfundene Ausbildungsbetrieb DemoCampus organisiert zwei IT-Schulungen.

Kurs	Schulungstermin	Zweck der Datenverarbeitung
SQL-Grundlagen	10.09.2026	Anmeldung und Organisation
Datenschutz-Workshop	20.10.2026	Anmeldung und Durchführung

Die bisher geplante Anmeldedatenbank enthält Name, E-Mail, Privatanschrift, Geburtsdatum, Telefonnummer, Gesundheitsinformationen und Kurswünsche.

Dein Auftrag: Entwickle ein schlankeres Datenmodell. Die Organisation benötigt Kontaktmöglichkeiten, die Kursleitung eine Teilnahmeliste und die Planung eine Kursübersicht.

Ergebnis am Kursende: Ein Datenmodell mit begründeten Attributen, einer Löschregel, einer Berechtigungsmatrix und überprüften lokalen Tests.

Lerneinheit 1: Den Zweck zuerst bestimmen

Dauer: 6 Minuten

Eine Datenbank darf nicht nach dem Prinzip „Wir speichern vorsichtshalber alles“ entworfen werden.

Nach Artikel 5 der Datenschutz-Grundverordnung gelten insbesondere:

Zweckbindung: Bestimme vor der Erhebung den konkreten Verarbeitungszweck.
Datenminimierung: Erhebe nur dafür notwendige Daten.
Speicherbegrenzung: Bewahre identifizierende Daten nicht länger als erforderlich auf.
Integrität und Vertraulichkeit: Schütze sie angemessen.

Zusätzlich braucht jede Verarbeitung eine einschlägige Rechtsgrundlage nach Artikel 6 DSGVO. Eine Einwilligung ist nicht automatisch die richtige oder einzig mögliche Rechtsgrundlage.

Videofrage: Warum ist es besser, den Zweck vor dem Anlegen der Datenfelder festzulegen?

Ausbildungsentscheidung:

Gewünschte Information	Entscheidung im Fall	Begründung
Anzeigename	Erforderlich, sofern Teilnahmelisten benötigt werden	Zuordnung beim Kurs
Kontakt-E-Mail	Erforderlich, sofern die Kommunikation per E-Mail erfolgt	Kursinformationen versenden
Geburtsdatum	Nicht aufnehmen	Für die Schulung nicht benötigt
Privatanschrift	Nicht aufnehmen	Keine postalische Leistung vorgesehen
Gesundheitsinformationen	Nicht aufnehmen	Im beschriebenen Fall nicht erforderlich
Kurszuordnung	Aufnehmen	Organisatorisch notwendig

Merke: Auch Name und E-Mail sind nicht grundsätzlich erforderlich. Wenn eine anonyme Kurskennung oder ein anderer Kommunikationsweg ausreicht, muss die Notwendigkeit neu bewertet werden.

Lerneinheit 2: Ein sparsames Datenmodell entwickeln

Dauer: 8 Minuten

Grafik zu Tabellen, Attributen und Datensätzen: Fragment, Wikimedia Commons, gemeinfrei.

Eine relationale Datenbank organisiert Informationen in Tabellen. Das Entity-Relationship-Modell zeigt Entitäten und ihre Beziehungen.

ER-Modell einer Schule als Vergleichsbeispiel: Fleshgrinder, Wikimedia Commons, gemeinfrei.

Unser vereinfachtes Datenmodell:

Tabelle	Attribute	Funktion
kurs	id, titel, datum	Schulungsangebote speichern
anmeldung	id, kurs_id, anzeigename, kontakt_email, loeschen_ab	Anmeldungen verwalten

Beziehungsmodell:

KURS                          ANMELDUNG
+----------------+            +----------------------+
| id (PK)        | 1        n | id (PK)              |
| titel          |------------| kurs_id (FK)         |
| datum          |            | anzeigename          |
+----------------+            | kontakt_email        |
                              | loeschen_ab          |
                              +----------------------+

PK bedeutet Primärschlüssel, FK bedeutet Fremdschlüssel. Ein Kurs kann mehrere Anmeldungen besitzen. Jede Anmeldung gehört in diesem Modell genau einem Kurs.

Prüffrage: Warum wird der Kurstitel nicht in jeder Anmeldung erneut gespeichert?

Feedback: Die Trennung reduziert unnötige Wiederholungen und erleichtert konsistente Änderungen. Normalisierung und Datenminimierung verfolgen unterschiedliche Ziele, können sich aber ergänzen.

Lerneinheit 3: Aufbewahrung und Löschung

Dauer: 7 Minuten

Allgemeiner Forschungsdaten-Lebenszyklus als Vergleich: Thomas Shafee, Wikimedia Commons, CC BY 4.0. Die Grafik legt keine gesetzlichen Aufbewahrungsfristen fest.

Für DemoCampus wird ein einfacher Ablauf entworfen:

Phase	Verarbeitung	Datenschutzentscheidung
Anmeldung	Benötigte Daten erheben	Pflichtfelder begrenzen
Durchführung	Teilnahmeliste anzeigen	Zugriff nach Rolle
Nachbereitung	Erforderliche Rückfragen bearbeiten	Zweckgebundene Aufbewahrung
Zweckende	Daten bereinigen	Löschregel ausführen
Kontrolle	Bereinigung überprüfen	Auch Kopien und Sicherungen berücksichtigen

Beispielhafte Testdaten:

Person	Kurs	Test-Löschdatum	Stand am 09.10.2026
Ada Demo	SQL-Grundlagen	01.10.2026	Löschkandidat
Ben Test	Datenschutz-Workshop	30.11.2026	Noch erforderlich
Cora Muster	Datenschutz-Workshop	30.11.2026	Noch erforderlich

Löschsymbol: Wmpeter649, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.

Wichtig: Diese Daten sind ausschließlich didaktisch gewählte Testtermine. Die DSGVO schreibt keine allgemeingültige Aufbewahrungsfrist von 30 Tagen oder eine andere einheitliche Frist für sämtliche Kursanmeldungen vor.

Die tatsächliche Frist muss anhand des Zwecks, möglicher gesetzlicher Aufbewahrungspflichten und weiterer einschlägiger Umstände festgelegt und dokumentiert werden. Rechnungsunterlagen können anderen Anforderungen unterliegen als reine Kurskontakte.

Beachte: Das Löschen einer Datenbankzeile beweist noch keine vollständige physische Löschung aus Sicherungen, Exporten oder Datenträgern.

Lerneinheit 4: Rollen und Berechtigungen

Dauer: 8 Minuten

Schema einer rollenbasierten Zugriffskontrolle: Babbage, Wikimedia Commons, CC0 1.0.

Das Konzept Role Based Access Control (RBAC) verbindet Aufgaben und Berechtigungen. Dabei gilt das Least-Privilege-Prinzip: Eine Rolle bekommt nur die Zugriffe, die sie zur Aufgabenerfüllung benötigt.

Berechtigungsmatrix für DemoCampus:

Rolle	Anzeigename	E-Mail	Kursübersicht	Datenbereinigung
Organisation	Ja, für betreute Anmeldungen	Ja, soweit erforderlich	Ja	Nein
Kursleitung	Nur zugeteilter Kurs	Nein	Nur zugeteilter Kurs	Nein
Planung	Nein	Nein	Nur notwendige Kennzahlen	Nein
Berechtigter Löschprozess	Nur technisch erforderliche Verarbeitung	Nur technisch erforderliche Verarbeitung	Soweit benötigt	Ja
Gast	Nein	Nein	Nein	Nein

Schlosssymbol: AJ Ashton, Wikimedia Commons, CC0 1.0.

Merke: Ein sichtbares Schloss oder eine ausgeblendete Spalte ist noch kein ausreichender Zugriffsschutz. In echten Anwendungen müssen Identität, Rollen, Datenbankzugriffe und Administrationsrechte wirksam geprüft werden.

Auch zusammengefasste Zahlen können bei sehr kleinen Gruppen Rückschlüsse auf Einzelpersonen erlauben.

Lerneinheit 5: Lokales SQLite-Datenschutzlabor

Dauer: 15 Minuten

Datenbanksymbol: Ignacio Javier, Wikimedia Commons, CC0 1.0.

Lernumgebung: Python 3 mit dem Standardmodul sqlite3 auf einem eigenen oder ausdrücklich freigegebenen Ausbildungsrechner.

Start:

Speichere den folgenden Python-Code lokal als datenschutz_labor.py.
Öffne ein lokales Terminal.
Starte python3 datenschutz_labor.py oder unter Windows gegebenenfalls py datenschutz_labor.py.
Teste nacheinander die Befehle organisation, training, planung, test und loeschen.

Sicherheitsmerkmale: Keine Netzwerkbibliothek, keine Zugangsdaten, nur erfundene Datensätze, reservierte .invalid-Beispieladressen, keine Datenbankdatei und ausschließlich eine im Arbeitsspeicher angelegte Datenbank.

import sqlite3

# Ausschliesslich fiktive Daten; keine Datei und kein Netzwerk.
db = sqlite3.connect(":memory:")
db.row_factory = sqlite3.Row
db.execute("PRAGMA foreign_keys = ON")

db.executescript("""
CREATE TABLE kurs (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    titel TEXT NOT NULL,
    datum TEXT NOT NULL
);

CREATE TABLE anmeldung (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    kurs_id INTEGER NOT NULL REFERENCES kurs(id),
    anzeigename TEXT NOT NULL,
    kontakt_email TEXT NOT NULL,
    loeschen_ab TEXT NOT NULL
);
""")

db.executemany(
    "INSERT INTO kurs VALUES (?, ?, ?)",
    [(1, "SQL-Grundlagen", "2026-09-10"),
     (2, "Datenschutz-Workshop", "2026-10-20")]
)

db.executemany(
    "INSERT INTO anmeldung VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
    [(1, 1, "Ada Demo", "ada@example.invalid", "2026-10-01"),
     (2, 2, "Ben Test", "ben@example.invalid", "2026-11-30"),
     (3, 2, "Cora Muster", "cora@example.invalid", "2026-11-30")]
)

# Freigegebene Ansichten: rein didaktische Rollensimulation.
SICHTEN = {
    "organisation": ("""
        SELECT k.titel AS kurs, a.anzeigename,
               a.kontakt_email, a.loeschen_ab
        FROM anmeldung a
        JOIN kurs k ON k.id = a.kurs_id
        ORDER BY a.id
    """, ()),

    "training": ("""
        SELECT a.anzeigename
        FROM anmeldung a
        WHERE a.kurs_id = ?
        ORDER BY a.id
    """, (2,)),  # Kursleitung ist nur Kurs 2 zugeordnet.

    "planung": ("""
        SELECT k.titel AS kurs, COUNT(a.id) AS anzahl
        FROM kurs k
        LEFT JOIN anmeldung a ON a.kurs_id = k.id
        GROUP BY k.id
        ORDER BY k.id
    """, ())
}

def sehen(rolle):
    if rolle not in SICHTEN:
        raise PermissionError("Keine freigegebene Ansicht")
    sql, parameter = SICHTEN[rolle]
    return [dict(zeile) for zeile in db.execute(sql, parameter)]

def test():
    trainerdaten = sehen("training")

    assert [z["anzeigename"] for z in trainerdaten] == [
        "Ben Test", "Cora Muster"
    ]
    assert all("kontakt_email" not in z for z in trainerdaten)
    assert all("anzeigename" not in z for z in sehen("planung"))

    try:
        sehen("gast")
    except PermissionError:
        pass
    else:
        raise AssertionError("Gastzugriff nicht gesperrt")

    print("4 Pruefungen erfolgreich.")

def bereinigen():
    with db:
        anzahl = db.execute(
            "DELETE FROM anmeldung WHERE loeschen_ab <= ?",
            ("2026-10-09",)  # Festes, simuliertes Testdatum.
        ).rowcount

    print("Entfernte Testdatensaetze:", anzahl)

print("Lokales Datenschutz-Labor: keine Dateien, kein Netzwerk.")
print("Befehle: organisation | training | planung | loeschen | test | ende")

while True:
    befehl = input("> ").strip().lower()

    if befehl in SICHTEN:
        for zeile in sehen(befehl):
            print(zeile)
    elif befehl == "test":
        test()
    elif befehl == "loeschen":
        bereinigen()
    elif befehl == "ende":
        db.close()
        break
    else:
        print("Unbekannter Befehl.")

Interaktiver Testablauf:

Eingabe	Erwartete Beobachtung	Begründetes Feedback
`organisation`	Drei Anmeldungen mit Kontaktdaten vor der Löschung	Die Rolle benötigt Kontaktmöglichkeiten für die Organisation.
`training`	Nur Ben Test und Cora Muster, ohne E-Mail	Die Kursleitung sieht ausschließlich ihren zugeteilten Kurs und die benötigten Namen.
`planung`	Kursbezogene Anmeldezahlen	Für die Kapazitätsplanung sind personenbezogene Einzelinformationen nicht erforderlich.
`test`	Vier Prüfungen erfolgreich	Nicht erlaubte Ansichten und unnötige Datenfelder werden getestet.
`loeschen`	Ein Testdatensatz entfernt	Das simulierte Löschdatum von Ada Demo ist überschritten.
`organisation` nach der Bereinigung	Zwei verbleibende Anmeldungen	Die abgelaufene Anmeldung wurde aus der laufenden In-Memory-Tabelle entfernt.

Wichtige technische Grenze: Die Rollenwahl per Texteingabe ist nur eine Simulation. SQLite besitzt hier keine eingerichtete Benutzer- und Rollenverwaltung wie ein Datenbankserver mit entsprechendem Rechtekonzept. Wer unmittelbaren Zugriff auf die Datenbankverbindung hat, könnte die Anwendungskontrolle umgehen. In einem echten System müssen die Rollen über authentisierte Identitäten und wirksame Autorisierung durchgesetzt werden.

Zusatz: Die gezeigten Tests sind Unterrichtsprüfungen, kein vollständiger Sicherheitsnachweis. Der Löschvorgang betrifft nur die lokale In-Memory-Datenbank, keine Sicherungen oder externen Kopien.

Gestufte Hilfen zum Datenschutzlabor

Hilfe 1 – Anstoß: Führe zuerst organisation und anschließend training aus. Vergleiche die angezeigten Spalten.

Hilfe 2 – Struktur: Suche in SICHTEN nach SELECT, WHERE und COUNT. Jedes dieser Elemente begrenzt oder verändert die Ausgabe.

Hilfe 3 – Teillösung: Der Ausdruck WHERE a.kurs_id = ? mit dem Parameter (2,) beschränkt die Kursleitung auf Kurs 2. Das Feld kontakt_email fehlt bewusst in dieser Abfrage.

Feedback zur Fehlersuche: Wenn eine Ansicht unerwartete Felder zeigt, prüfe zuerst ihre SELECT-Spalten. Wenn eine fremde Rolle Zugriff erhält, prüfe die Freigabe in sehen. Parameterplatzhalter vermeiden hier die direkte Verkettung von Eingabewerten mit SQL-Abfragen.

Lerneinheit 6: Betrieblicher Transfer

Dauer: 6 Minuten

Drei Entscheidungen vor jeder Datenbankfreigabe:

Prüfpunkt	Leitfrage	Erwarteter Nachweis
Zweck	Wozu benötigen wir das Merkmal?	Begründetes Datenfeldverzeichnis
Aufbewahrung	Wann endet der konkrete Bedarf?	Dokumentierte Löschregel
Berechtigung	Wer benötigt welche Ansicht?	Rollen- und Zugriffsmatrix mit Tests

Neue Anforderung: Die Geschäftsführung möchte zusätzlich Rechnungen und Teilnahmezertifikate erzeugen.

Deine Überlegung: Ein Rechnungsvorgang kann andere Datenfelder, Rechtsgrundlagen und Aufbewahrungspflichten erfordern als eine reine Kursanmeldung. Plane solche Daten nicht automatisch in dieselbe unbefristete Teilnehmertabelle ein.

Merksatz: So wenig personenbezogene Daten wie erforderlich, so lange wie gerechtfertigt, für so wenige Berechtigte wie nötig.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was bedeutet Zweckbindung bei einer Datenbank? (Daten nur für festgelegte legitime Zwecke verarbeiten) (!Alle verfügbaren Informationen dauerhaft sammeln) (!Daten für beliebige spätere Projekte freigeben) (!Jede Datenbank ohne Rechtsgrundlage betreiben)

Welches Datenfeld ist im beschriebenen DemoCampus-Fall für die Kurskommunikation plausibel erforderlich? (Kontakt-E-Mail) (!Geburtsdatum) (!Private Wohnanschrift) (!Gesundheitsdiagnose)

Was ist Datenminimierung? (Die Datenverarbeitung auf notwendige Informationen begrenzen) (!Alle Informationen möglichst stark komprimieren) (!Immer mindestens zehn Datenfelder anlegen) (!Personenbezogene Informationen unbegrenzt speichern)

Was gehört zu einem Aufbewahrungskonzept? (Ein begründetes Kriterium für das Ende der Speicherung) (!Eine pauschale unbegrenzte Speicherung) (!Eine beliebige Löschung aller Unterlagen) (!Ein dauerhaft abgeschalteter Löschprozess)

Welche Aussage zu gesetzlichen Löschfristen ist zutreffend? (Fristen hängen vom Zweck und den geltenden Pflichten ab) (!Jede Kursanmeldung muss nach genau sieben Tagen gelöscht werden) (!Alle personenbezogenen Daten müssen zehn Jahre gespeichert werden) (!Die DSGVO erlaubt grundsätzlich eine unbegrenzte Speicherung)

Welche Informationen benötigt die Kursleitung im Ausbildungsfall? (Anzeigenamen der Personen im zugeteilten Kurs) (!Private E-Mail-Adressen aller Personen sämtlicher Kurse) (!Geburtsdaten aller angemeldeten Personen) (!Vollständige Rechnungsdaten aller Geschäftsvorgänge)

Was beschreibt rollenbasierte Zugriffskontrolle? (Berechtigungen werden an definierte Aufgabenrollen geknüpft) (!Alle Beschäftigten erhalten vollständige Administrationsrechte) (!Jede Person sieht grundsätzlich sämtliche Tabellen) (!Datenbankrollen ersetzen die Prüfung der Identität)

Was bewirkt sqlite3.connect mit dem Wert :memory: im Beispiel? (Eine SQLite-Datenbank im Arbeitsspeicher erzeugen) (!Eine öffentliche Cloud-Datenbank verbinden) (!Eine Kundendatenbank aus dem Internet herunterladen) (!Eine dauerhafte Datenbankdatei im Benutzerordner anlegen)

Welche Abfrageform ist für veränderliche SQL-Werte vorzuziehen? (Parametergebundene Abfrage mit Platzhaltern) (!Ungeprüfte Zeichenkettenverkettung) (!Ausführung beliebiger fremder SQL-Befehle) (!Direkte Übernahme von Benutzertext in SQL-Syntax)

Warum kann auch eine statistische Auswertung datenschutzrelevant bleiben? (Kleine Gruppen können Rückschlüsse auf Einzelpersonen ermöglichen) (!Zahlen enthalten grundsätzlich niemals personenbezogene Informationen) (!Jede Zählung ist automatisch vollständig anonym) (!Aggregierte Ergebnisse benötigen immer öffentliche Namenslisten)

Memory

Ordne jedem Fachbegriff seine passende Beschreibung zu.

Zweckbindung	Verarbeitung für definierte Ziele
Datenminimierung	Beschränkung auf notwendige Angaben
Speicherbegrenzung	Zeitliche Begrenzung der Identifizierbarkeit
Rollenmodell	Aufgabenbezogene Zugriffszuordnung
Fremdschlüssel	Verbindung zu einem anderen Datensatz
In-Memory-Datenbank	Speicherung im Arbeitsspeicher
Pseudonymisierung	Zuordnung nur mit zusätzlichen Informationen
Berechtigungsprüfung	Kontrolle des erlaubten Zugriffs

Drag and Drop

Ordne die Datenfelder und Rollen den passenden Zwecken oder Entscheidungen zu.

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Kontakt-E-Mail	Kurskommunikation
Anzeigename	Teilnahmeliste
Geburtsdatum	Verzicht
Löschdatum	Aufbewahrungsende
Kurskennung	Zuordnung
Planungsrolle	Aggregation

Kreuzworträtsel

Zweckbindung	Wie heißt der Grundsatz der Verarbeitung für festgelegte legitime Ziele?
Attribut	Wie heißt ein einzelnes Merkmal einer Datenbanktabelle?
Fremdschlüssel	Welcher Schlüssel verweist auf den Schlüssel einer anderen Tabelle?
Löschung	Wie nennt man das Entfernen nicht länger benötigter Daten?
Rollenmodell	Welches Modell ordnet Berechtigungen Aufgabenrollen zu?
Datenminimierung	Wie heißt der Grundsatz der Begrenzung auf notwendige personenbezogene Angaben?

LearningApps

Externe Übungsangebote nur bei entsprechender Freigabe verwenden. Ausschließlich fiktive Beispiele eingeben.

Lückentext

Die Verarbeitung personenbezogener Daten für festgelegte Ziele entspricht der

.

Nur notwendige personenbezogene Angaben zu erheben entspricht der

.

Die zeitliche Begrenzung der Speicherung heißt

.

Ein Merkmal in einer Datenbanktabelle nennt man

.

Eine einzelne Tabellenzeile heißt auch

.

Die Verbindung zwischen den Tabellen Kurs und Anmeldung erfolgt über einen

.

Eine Beschränkung des Zugriffs nach Aufgaben ist Teil der

.

Für die Verwaltung von Berechtigungen nach Rollen steht das Konzept

.

Die im Ausbildungsfall organisatorisch notwendige Kontaktmöglichkeit ist die

.

Den Zeitpunkt der Entfernung nicht länger benötigter Datensätze berücksichtigt das

.

Die lokale SQLite-Testdatenbank existiert im

.

Die im Unterricht eingesetzte Programmiersprache heißt

.

Eine zusammenfassende Auswertung mehrerer Datensätze wird als

bezeichnet.

Begründetes Feedback zur Selbstkontrolle

Typischer Denkfehler	Fachliches Feedback
Mehr Daten sind grundsätzlich besser.	Falsch, denn jedes zusätzliche personenbezogene Feld benötigt einen nachvollziehbaren Zweck und eine Rechtsgrundlage.
Ein festes Löschdatum macht jede Verarbeitung automatisch rechtmäßig.	Falsch, denn die Frist muss sachlich und rechtlich begründet sein.
Eine ausgeblendete E-Mail-Spalte ist ausreichend geschützt.	Falsch, denn direkter Datenbankzugriff könnte die Anwendungssicht umgehen.
Aggregierte Zahlen sind immer anonym.	Falsch, denn besonders kleine Gruppen können Rückschlüsse zulassen.
Die Python-Simulation ist bereits ein vollständiges Produktivsystem.	Falsch, denn unter anderem authentisierte Rollen, Datenschutzdokumentation, Betriebssicherheit und Sicherungsprozesse fehlen.

Offene Aufgaben

Bearbeite die Aufgaben aufsteigend. Nutze ausschließlich erfundene Daten und lokale oder ausdrücklich freigegebene Werkzeuge.

Leicht – Basisaufgaben

B1: Zweckkarte: Gestalte eine Karte mit dem Verarbeitungszweck der Kursanmeldung und drei dazu passenden Datenfeldern. Feedback: Ein Feld ist gut begründet, wenn Du den konkreten Arbeitsschritt nennen kannst, der es benötigt.
B2: Feldampel: Kennzeichne in einer selbst erstellten Tabelle notwendige, bedingt notwendige und im Fall unnötige personenbezogene Attribute. Feedback: Die Einstufung muss vom festgelegten Zweck abhängen und darf nicht allein nach Bequemlichkeit erfolgen.
B3: Modellskizze: Zeichne die Entitäten Kurs und Anmeldung mit Primär- und Fremdschlüsseln. Feedback: Ein korrektes Modell zeigt die Kurszuordnung ohne unnötige Wiederholung der Kursdaten.
B4: Rollenvergleich: Vergleiche lokal die Befehle organisation und training. Erstelle eine Ergebnistabelle. Feedback: Die Beschränkung ist sinnvoll, wenn die Kursleitung keine fachlich unnötigen Kontaktinformationen erhält.

Standard – Anwendungsaufgaben

A1: Löschtest: Führe planung, danach loeschen und erneut planung aus. Dokumentiere die Veränderung. Feedback: Für den alten Kurs sinkt die Zahl, weil ein abgelaufener Testdatensatz entfernt wurde.
A2: Abfrageanpassung: Erweitere lokal die Ansicht der Kursleitung um den Titel des zugeteilten Kurses, ohne die E-Mail freizugeben. Feedback: Die Lösung ist zweckgerecht, wenn nur die erforderlichen Kurs- und Anzeigenamen sichtbar sind.
A3: Aufbewahrungsplan: Erstelle ein Ablaufdiagramm mit Anmeldung, Kursdurchführung, Nachbereitung und begründetem Zweckende. Feedback: Ein überzeugender Plan unterscheidet betriebliche Bedarfslagen von tatsächlich verbindlichen gesetzlichen Fristen.
A4: Negativtest: Überprüfe lokal, ob die nicht freigegebene Rolle gast eine Ansicht erhält, und erläutere das Ergebnis. Feedback: Eine ausdrückliche Verweigerung ist besser als eine stillschweigende Freigabe unbekannter Rollen.

Schwer – Transferaufgaben

T1: Teilnahmezertifikat: Entwirf eine Erweiterung für namentliche Zertifikate. Prüfe, wann der vollständige Name nötig ist und wie eine getrennte Verarbeitung aussehen könnte. Feedback: Eine neue Anforderung rechtfertigt nicht automatisch die Erweiterung sämtlicher bestehenden Datensätze.
T2: Rechnungsmodell: Entwickle ein gesondertes Rechnungsdatenmodell und recherchiere die im jeweiligen Rechtsrahmen geltenden Aufbewahrungspflichten. Feedback: Eine fachgerechte Lösung trennt Rechnungszwecke und Aufbewahrung von reinen Kursorganisationsdaten.
T3: Kleine Gruppen: Untersuche mit fiktiven Beispielen, wann eine Kursstatistik trotz fehlender Namen eine Person erkennen lassen könnte. Feedback: Eine reine Zählung reicht bei einer sehr kleinen und bekannten Gruppe nicht immer zur Anonymisierung.
T4: Produktivkonzept: Erstelle ein Sicherheitskonzept für eine hypothetische spätere Produktivanwendung mit Authentisierung, rollenbezogenen Datenbankrechten, Löschroutinen und Backups. Feedback: Eine gute Lösung unterscheidet die einfache Unterrichtssimulation deutlich von nachweisbar wirksamen Schutzmaßnahmen.

Lernkontrolle

Diese Aufgaben prüfen die Anwendung und Übertragung der Kenntnisse.

Fallanalyse: Eine Firma möchte bei kostenlosen IT-Kursen für alle Teilnehmenden die Privatanschrift verpflichtend erfassen. Bewerte die Anforderung unter Berücksichtigung von Zweckbindung, Datenminimierung und möglicher Rechtsgrundlage.
Modellvergleich: Vergleiche eine einzige Tabelle mit Kurs- und Personendaten mit dem getrennten Modell Kurs und Anmeldung. Begründe, welche Struktur im Ausbildungsfall geeigneter ist und wo Grenzen der Aussage liegen.
Zugriffskonflikt: Eine Vertretung möchte kurzfristig auf sämtliche Kontaktlisten zugreifen. Entwickle eine befristete, überprüfbare und möglichst eingeschränkte Lösung.
Löschentscheidung: Eine Person beantragt die Löschung ihrer Daten, während für einzelne Unterlagen möglicherweise eine gesetzliche Aufbewahrungspflicht besteht. Erläutere ein differenziertes Vorgehen.
Statistikrisiko: Ein Betrieb veröffentlicht die Teilnahmezahlen eines Kurses mit nur einer angemeldeten Person. Prüfe, unter welchen Umständen die Veröffentlichung personenbezogene Rückschlüsse ermöglicht.
Testentwurf: Entwirf drei zusätzliche lokale Testfälle, die unzulässige Datenausgaben oder Fehler bei der Aufbewahrungslogik entdecken sollen. Gib jeweils Testeingabe, erwartetes Ergebnis und Begründung an.

Bewertungsschwerpunkte: Fachliche Begründung, nachvollziehbare Datenmodellierung, korrekte Unterscheidung von Testannahmen und Rechtsvorgaben, risikoangemessene Berechtigungen sowie überprüfbare Ergebnisse.

Lernnachweis

Für einen erfolgreichen Lernnachweis reichst Du folgende Ergebnisse ein:

Zweckdokumentation: Beschreibung des betrieblichen Anwendungsfalls und der benötigten Datenverarbeitungen.
Datensparsames ER-Modell: Tabellen, Attribute, Primärschlüssel, Fremdschlüssel und nachvollziehbar ausgeschlossene Merkmale.
Aufbewahrungsplan: Dokumentierte Kriterien für Aufbewahrung, Überprüfung und Löschung, mit klar gekennzeichneten Testfristen.
Berechtigungsmatrix: Aufgabengebundene Rechte mit Begründung für jede Rolle.
Lokales Testprotokoll: Durchgeführte Testbefehle, Beobachtungen, erwartete Ergebnisse und Bewertung.
Transferreflexion: Darstellung mindestens zweier Grenzen der vereinfachten SQLite-Simulation und geeigneter Maßnahmen für eine echte betriebliche Umsetzung.

Bewertungsraster:

Bereich	Gewichtung	Erfolgskriterium
Zweck und Datenminimierung	25 %	Jedes personenbezogene Feld ist begründet.
Datenmodell	20 %	Beziehungen und Schlüssel sind korrekt.
Speicherbegrenzung	20 %	Aufbewahrung und Bereinigung sind nachvollziehbar.
Berechtigungen und Tests	25 %	Erforderliche und nicht erlaubte Zugriffe werden unterschieden und geprüft.
Reflexion	10 %	Grenzen des Modells werden fachgerecht benannt.

OERs zum Thema

Verlässliche Fachquellen

Datenschutz-Grundverordnung, amtlicher EU-Rechtstext: Besonders Artikel 5, 6, 13, 17, 25 und 32.
Europäischer Datenschutzausschuss: Leitlinien 4/2019 zu Datenschutz durch Technikgestaltung und datenschutzfreundliche Voreinstellungen, endgültige Fassung.
SQLite-Dokumentation: Funktionsweise einer Datenbank im Arbeitsspeicher.
Python-Dokumentation: SQLite-Modul und parametergebundene SQL-Abfragen.
Datenschutz-Grundverordnung: Überblick zum europäischen Datenschutzrecht.
Entity-Relationship-Modell: Grundlagen des Datenbankentwurfs.

Hinweis zu den Medienrechten: Die eingebundenen Wikimedia-Commons-Dateien sind mit ihren jeweiligen Urhebern und Lizenzen direkt an der Abbildung nachgewiesen. Gemeinfreie und CC0-Dateien sind von Dateien unter CC BY oder CC BY-SA zu unterscheiden. Die eingebetteten YouTube-Videos dienen der Veranschaulichung; aus ihrer öffentlichen Abrufbarkeit folgt keine freie Nachnutzung oder Bearbeitung.

Wikipedia: Datenschutz-Grundverordnung

Wikipedia: Entity-Relationship-Modell

Verknüpfte Lernbereiche

Datenbank

Datenschutz-Grundverordnung

Zusammenfassung: Ein gutes betriebliches Datenmodell bildet nicht nur Informationen und ihre Beziehungen ab. Es berücksichtigt schon beim Entwurf, warum personenbezogene Daten benötigt werden, wann ihre Speicherung endet und wer sie für welche Aufgabe verarbeiten darf.