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DSGVO „Recht auf Vergessenwerden“: Warum Löschanfragen so komplex sind – und wie wir sie in den Griff bekommen

DSGVO „Recht auf Vergessenwerden“: Warum Löschanfragen so komplex sind – und wie wir sie in den Griff bekommen

„Bitte löschen Sie alle Daten über mich.“
Klingt nach einem Klick – ist in Wahrheit eine der komplexesten Anforderungen vieler IT-Landschaften.
Das Recht auf Vergessenwerden nach Art. 17 DSGVO legt gnadenlos offen, wie fragmentiert Daten, Systeme und Prozesse in vielen Unternehmen sind: Datensilos, unbekannte Schnittstellen, inkonsistente Kundenidentitäten und manuelle Workflows machen Löschanfragen schnell zum Architektur-Stresstest.
In diesem Blogbeitrag teilt Jorritt Beutel Erfahrungen aus realen Projekten und zeigt, welche Hebel wirklich helfen – von Dateninventaren und Master Data Management über automatisierte Lösch-Workflows bis hin zum pragmatischen Einsatz von Agentic AI.

Steering by Data: Shaping Tomorrow’s Used Vehicle Business

Steering by Data: Shaping Tomorrow’s Used Vehicle Business

Predict returns. Reduce volatility. Increase profit.
Our latest article shows how OEMs can cut planning deviations by up to 30% using machine-learning-based return forecasts. The result: smoother compound operations, less idle time, and smarter remarketing decisions. And the best part? A lightweight prototype can prove the value fast — before any major IT investment.

Kundendaten nutzbar machen – warum konsistente Kundendaten in Versicherung eine Herausforderung ist, die zeitnah adressiert werden muss

Kundendaten nutzbar machen – warum konsistente Kundendaten in Versicherung eine Herausforderung ist, die zeitnah adressiert werden muss

In der Versicherungsbranche sind die EU-Initiative „Financial Data Access (FiDA)“, Künstliche Intelligenz und Customer Relationship Management (CRM) momentan häufig diskutierte Themen. Diese bieten viele Chancen den Kundenservice zu verbessern, Effizienzen zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Eine der größten Herausforderungen bei der Umsetzung liegt jedoch oftmals nicht in der Implementierung der Themen selbst, sondern im dazu notwendigen Aufbau einer konsistenten Datenbasis an Kundenstammdaten. Dieser Artikel gibt einen Eindruck auf häufige Problemstellungen und Ansätze zu deren Überwindung.

Materialized Views in Postgres: Our Experience and Insights

Materialized Views in Postgres: Our Experience and Insights

Patrick, Eduard and Timo are explaining in this insightful article why Postgres Materialized Views became their go-to solution for data performance issues when building a full enterprise operations platform. They share the challenges they had to overcome when integrating large amounts of data in an operational system and how they did it. Don’t miss this interesting read.

Data Quality Dashboards – Erfahrungen aus unserem Projekt für mehr Durchblick in punkto Datenqualität

Data Quality Dashboards – Erfahrungen aus unserem Projekt für mehr Durchblick in punkto Datenqualität

Daten spielen heute eine essenzielle Rolle in Unternehmen. Ein gutes und kontinuierliches Überwachen der Datenqualität ist unabdingbar, damit die Unternehmensgeschicke nicht durch falsche, oder unvollständige Daten gefährdet werden. Gleichzeitig fehlt es in vielen Unternehmen noch an gängigen Vorgehensweisen für die Überwachung der Datenqualität. In diesem Artikel zeigen unsere Autoren, wie diese Herausforderung in einem realen Projekt gelöst wurde.

Verprobung Open Telekom Cloud – Die Speerspitze der EU-Cloudanbieter?

Verprobung Open Telekom Cloud – Die Speerspitze der EU-Cloudanbieter?

Im vierten und vorerst letzen Teil zur Verprobung von europäischen Cloud-Anbietern widmen sich unsere Autoren dem deutschen Vertreter: der Open Telekom Cloud. Auch in diesem Teil liegt der Fokus wieder auf den Vergleich mit den etablierten US-Hyperscalern und auf der Überprüfung ob die der Wirklichkeit den Marketingbemühungen der Telekom standhalten kann.