Ik woonde deze week een seminarie bij over de wettelijke aspecten van Big Data (Frans). Het seminarie dat werd voorgezeten door Philippe Laurent (advocaat bij de balie van Brussel) was zeer leerrijk. Er werd namelijk eenconceptueel kader voorgesteld om de verschillende situaties te onderscheiden die u mogelijk tegenkomt als u met Big Data (of small data) begint. Ik vond dat kader zo helder en nuttig dat ik dadelijk eraan dacht om er een artikel aan te wijden.
Elke verwerking van gegevens kan worden ingedeeld volgens type van de verwerkte gegevens en de afkomst ervan. We onderscheiden 4 ‘niveaus’ die elk andere verantwoordelijkheden met zich meebrengen voor diegene die de gegevens verwerkt.
4 verantwoordelijkheidsniveaus voor de verwerking van data
- Niveau 0 : dit zijn de Big data voor bijvoorbeeld preventief onderhoud (bv. Het onderhoud van liften op basis van verzamelde signalen over mechanische elementen, controle van een kudde koeien op basis van medische gegevens). De wetgeving over persoonsgegevens is hier niet van toepassing omdat noch koeien noch liften personen zijn. Bovendien zou er geen probleem van intellectuele eigendom zijn als de boer zijn gegevens zelf verwerkt.
- Niveau 1 : Hergebruik van zijn eigen gegevens. Dit is typisch voor een onderneming die beschikt over CRM en die haar gegevens gaat analyseren om er iets mee te doen wat oorspronkelijk niet was voorzien. Het probleem van intellectuele eigendom speelt hier niet, maar door het “nieuwe” gebruik van de gegevens moet de onderneming wel de wet op gegevensverwerking naleven en de toestemming van de persoon hebben voor deze nieuwe verwerking.
- Niveau 2 : Web scrapping valt in deze categorie. De oogst aan informatie betreft geen personen, maar de verzamelde gegevens komen van een derde partij. Als de extractie te ver reikt, dreigt een mogelijke inbreuk op het intellectuele eigendomsrecht.
- Niveau 3 : deze situatie combineert tegelijk de persoonlijke dimensie van de gegevens en hun toebehoren aan een derde partij. Het gebruik van een Facebook Connect of van de API van Linkedin zijn typische gebruikssituaties. Deze situatie is zonder twijfel de meest ingewikkelde en vraagt om een voorafgaande juridische analyse… evenals het aandachtig lezen van het onderliggende contract bij gebruik van de API.
Besluit
Met het hierboven voorgestelde conceptueel kader kunt u ongetwijfeld vlug nagaan in welke situatie u zich bevindt en de bijbehorende risico’s ervan inschatten. En even terloops, vergeet niet dat een risocoanalyse (zelfs een korte) deel uitmaakt van elke goede marktstudie (cf. de PESTEL analyse).
Afbeelding: Shutterstock
Posted in Data et IT, Innovation, Marketing.
