Wie wir mit Daten umgehen.

Was die Analyse liest

Nur was nötig ist, um eine Frage zu beantworten, nämlich wonach Kunden fragen.

• Kontaktdaten: wann ein Kontakt begann und endete, wie lange er dauerte, welche Warteschlange ihn bearbeitete und welchen Abschlusscode die Mitarbeiterin gewählt hat.
• Gesprächstext, wo die Plattform ihn bereits liefert, oder Audio, wo sie es nicht tut und der Kunde um eine Transkription bittet.
• Vorgänge, Tickets oder E-Mails, die an einem Kontakt hängen, soweit sie bereitgestellt werden.
• Keine Kundenstammdaten, keine Kontodaten, keine Zahlungsdaten, und nichts aus einem anderen System als den Quellen, die der Kunde anschließt.

Was entfernt wird, bevor etwas gespeichert wird

Die Schwärzung geschieht auf dem Weg hinein, nicht auf dem Weg hinaus. Text wird bereinigt, bevor er den Speicher erreicht, den die Analyse liest, es liegt also keine Kopie des Originals hinter einer Einstellung, die jemand später umlegen könnte.

• Namen, Telefonnummern, E-Mail-Adressen, Zahlungskartennummern und nationale Kennziffern werden aus dem Gesprächstext entfernt.
• Besondere Kategorien personenbezogener Daten werden im selben Durchlauf entfernt.
• Kennungen von Kunden und Mitarbeitenden werden durch ein Pseudonym ersetzt, das mit einem für dieses Projekt einzigartigen Geheimnis abgeleitet wird. Die ursprünglichen Werte werden nie gespeichert.

Was es nicht produzieren wird

Das sind keine Regeln, die darauf bauen, dass jemand sich an sie erinnert. Sie sind in der Software und im Datenbankschema durchgesetzt, und sie lassen sich nicht für ein Projekt einschalten.

• Kein Ergebnis lässt sich nach Mitarbeitenden aufschlüsseln. Diese Möglichkeit existiert im Berichtsmodell nicht, diese Analyse kann also nicht zur Beurteilung individueller Leistung verwendet werden.
• Keine Zahl wird aus weniger als dreißig Kontakten veröffentlicht, kein Ergebnis beschreibt also eine Person oder eine Gruppe, die klein genug ist, um eine zu identifizieren.
• Zufriedenheitswerte werden an derselben Untergrenze unterdrückt, gemessen an der Zahl der Menschen, die eine Umfrage beantwortet haben, und nicht an der Zahl der Kontakte.

Die Dokumente, die ein Kunde unterschreibt

Erzeugt aus dem Projekt in seinem jetzigen Stand, in jeder der sechs Sprachen, die das Produkt spricht, und gefüllt mit dem, was bereits festgehalten wurde, damit niemand zweimal mit zwei verschiedenen Antworten um dieselbe Bestätigung gebeten wird.

• Datenschutz-Folgenabschätzung. Was die Analyse tut, was sie liest, unter welchen Grenzen sie arbeitet, und Raum für die eigene Schlussfolgerung des Kunden. Gemeinsam mit der Datenschutzbeauftragten abgeschlossen und zum Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten genommen.
• Nachweis von Rechtsgrundlage und Beteiligung. Auf welche Grundlage sich die Organisation stützt, ob der Betriebsrat informiert, angehört oder zugestimmt hat, der Verweis auf die Folgenabschätzung, und das Datum, bis zu dem die Daten gelöscht sein müssen. Keine Analyse beginnt, bevor dies existiert.
• Startcheckliste für das Projekt. Die Freigaben, die Daten und die Menschen, die vor der ersten Extraktion geklärt sein müssen, und daher kommen die meisten Verzögerungen tatsächlich.

Löschung, die sich selbst belegt

Auf Wunsch oder am Ende der Aufbewahrungsfrist werden das Projekt und sein Pseudonymisierungsgeheimnis gelöscht, und die Löschung wird mit Datensatzzahlen davor und danach belegt. Das Zerstören des Geheimnisses macht alles daraus Abgeleitete dauerhaft nicht mehr zuordenbar, und das ist eine stärkere Zusicherung als das bloße Löschen von Zeilen.

Wo es läuft

Im eigenen Azure-Abonnement des Kunden, in einer Region seiner Wahl, erreicht über eine verwaltete Identität statt über ein geteiltes Passwort. Zugangsdaten für angeschlossene Quellsysteme liegen im Key Vault und nie in der Datenbank. Nichts wird zur Analyse an Dritte gesendet.

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