Kategorisierung und Visualisierung von Datenschutzaspekten in Geschäftsprozessmodellen

In Zeiten zunehmender Digitalisierung gewinnt das Geschäftsprozessmanagement an Bedeutung. Hierbei werden relevante Geschäftsprozesse erhoben, analysiert, optimiert und umgesetzt. Ein wichtiger Bestandteil des Geschäftsprozessmanagements ist die grafische Modellierung der Prozesse. Die entstehenden Geschäftsprozessmodelle können unter anderem auch zur Wahrung der Compliance im Unternehmen beitragen. Ein aktuell viel diskutierter Bereich ist hier die Einhaltung des Datenschutzrechts, insbesondere der EU-DSGVO. Geschäftsprozessmodelle sind hier einerseits Unterstützung, um die dort verankerten Dokumentationspflichten zu erfüllen. Andererseits können die Prozessmodelle aber auch bei der Identifizierung und Optimierung von datenschutzrelevanten Vorgängen unterstützen. Allerdings lassen sich derartige Informationen in Prozessmodellen der verbreiteten Modellierungsnotationen nicht besonders leicht erkennen, da der Datenschutz nicht im Fokus der Entwickler steht und die Modellierungsnotationen keine speziellen Werkzeuge für die Repräsentation von Datenschutzaspekten enthalten. Diese Arbeit beschreibt daher ein Konzept, Datenschutz in Prozessmodellen möglichst einfach nachvollziehbar darzustellen, indem einzelne Elemente der Geschäftsprozessmodelle in verschiedene Kategorien der Datenschutzrelevanz einsortiert und entsprechend in einer Ampelnotation eingefärbt werden. Die Grundlage hierfür bildet eine komplexe Systematik zur Kategorisierung der Modellelemente auf Basis verschiedener aus der DSGVO abgeleiteter Kriterien. Zu dem Konzept werden noch einige mögliche Ergänzungen vorgestellt. Darüber hinaus wird ein Prototyp gezeigt, der die Kategorisierung teilweise automatisiert. Hierfür wird unter Anderem auf Technologien aus dem Bereich des Maschinellen Lernens zurückgegriffen. Sowohl das Konzept selbst als auch der Prototyp werden positiv evaluiert

Decentralized Open Platform for Vaccination—A German Example: COVID-19-Vacc

The COVID-19 pandemic has massively impacted the health of many people worldwide and poses significant challenges for our social, economic, and political life. Global vaccination should help the world overcome the pandemic and return to a “normal” life. In Germany, the Federal Ministry of Health presented its “National Vaccination Strategy COVID-19”, which describes the primary actors, elements, and activities required for the immunization of the German population. However, the implementation is challenging due to the federal organization of the German state in sixteen federal states. While essential processes such as vaccination rate monitoring and surveillance are planned centrally, the sixteen federal states are responsible for implementing the vaccination strategy in a decentralized manner. Furthermore, the European General Data Protection Regulation (EU-GDPR) imposes strict rules for processing and exchanging personal data. However, Germany is only a case in point. Governmental decisions always need to be implemented by regional and/or local actors, the number of which varies greatly depending on the country. This work addresses these challenges by proposing the COVID-19-Vacc Platform—an open and decentralized digital platform focused on vaccinations as a matter of example. The proposed platform model connects various actors and enables them to involve, conduct, and track the vaccination process while meeting all necessary data protection and security requirements defined by EU-GDPR. Using the DMS Reference Model as the theoretical framework, the blueprint of the COVID-19-Vacc Platform is developed, outlining the platform’s ecosystem structure, its interactions process model, and the service stack, defining how the proposed platform works on the operational level. Our COVID-19-Vacc Platform may help facilitate a fast and EU-GDPR compliant implementation of COVID-19 vaccination strategies. Beyond that, the proposed open and decentralized platform model might facilitate international interconnectivity and therefore the management of emerging global pandemics or other global health-related crisi

Linked open data visualization with state hopper: Learning about Europe and its countries

We present State Hopper, an interactive multimedia application that uses Linked Open Data to generate a map-based educational game. A prototype of the system using Europe as map was implemented in a student project. Goal of the game is to move from country to country by learning facts about the countries like population, GDP, size, and others. Each movement from one country to another country on the map generates new insights and allows the player to capture new knowledge about the countries