17/12/'20 - Bij data-analyse kan de AVG van toepassing zijn, als bij het uitvoeren van de data-analyse gebruik wordt gemaakt van persoonsgegevens, oftewel gegevens die te herleiden zijn tot een individu. Denk bijvoorbeeld aan het uitvoeren van analyses of het ontwikkelen van rapportages waarbij persoonsgegevens betrokken zijn. In dat geval is de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van toepassing. De AVG spreekt dan van het “verwerken” van persoonsgegevens. Verschillende verplichtingen uit de AVG kunnen van toepassing zijn op deze verwerkingen. In dit artikel lichten we in samenwerking met Cmotions de impact van de AVG op het data-analyse proces toe.
Data Scientists gebruiken vaak het zogeheten ‘Crisp DM model’, dat staat voor Cross Industry Process for Data Mining. Dit model wordt onder andere gebruikt voor de ontwikkeling van voorspelmodellen. Wij bespreken de impact van de AVG en gaan uit van het bredere data-analyse proces, waarbij ook wordt ingegaan op het verzamelen en opslaan van de data naast alle andere fases waarin persoonsgegevens kunnen worden verwerkt. Het data-analyse proces is flexibel en de fases kunnen per situatie meerdere keren geheel of gedeeltelijk doorlopen worden.
Doordat het verwerken van persoonsgegevens in verschillende procesfases kan voorkomen is het verstandig om al aan het begin van het proces stil te staan bij de mogelijke AVG-verplichtingen. Zo voorkom je onnodige herstelwerkzaamheden en kosten.

Het data-analyse proces bestaat uit de volgende fases:
Fase 1 | Business understanding
Goed begrip van de business is in deze eerste fase essentieel. Wat doet de business en wat heeft deze nodig? Hier bepaal je de vraag, business doelen en succescriteria en maak je een voorbereidend plan. Belangrijk hierbij zijn de randvoorwaarden en de middelen om tot het doel te komen. Het is belangrijk om helder te maken hoe de organisatie wil omgaan met het mogelijk verwerken van persoonsgegevens gedurende het proces.
Fase 2 | Data understanding
In deze fase ligt de nadruk op begrip van de data. Welke data heb je nodig om de doelen te behalen, welke bronnen zijn er, hoe bruikbaar is de data, zijn er eenduidige data definities en hoe is de kwaliteit van de data? Ook dient duidelijk te worden of persoonsgegevens onderdeel zijn van de data en zo ja, hoe gevoelig de gegevens zijn.
Fase 3 | Data preparation
Op basis van de resultaten van de voorafgaande fase ga je hier aan de slag om input bestand(en) te genereren voor je data-analyse. Selectie, schoning, verrijking en aggregatie van de data komen aan bod. Denk hierbij aan het minimaliseren van de persoonsgegevens in de data: welke gegevens zijn noodzakelijk om het beoogde doel te kunnen halen?
Fase 4 | Data collection
Heb je nieuwe data nodig of wil je data die uit de data preparation fase komt regulier verzamelen en/of updaten of is het een eenmalige exercitie? Verzamel alleen de nodige persoonsgegevens en ga vooraf na of het verweken van deze persoonsgegevens is toegestaan.
Fase 5 | Data storage
In sommige gevallen maak je gebruik van bestaande bestanden en in andere gevallen boor je nieuwe bronnen aan. Wil je de data-analyse vaker doen? En is er een analyse omgeving of een uitbreiding van de bestaande databases nodig? Waar, hoe en hoe lang sla je de data op en wie heeft er toegang tot de data? Is het veilig opslaan en het transport van data goed ingericht?
Fase 6 | Analysis
In deze fase ga je aan de slag met de data. Je bepaalt de aanpak voor data-analyse en/of modelkeuze en voert de analyse(s) uit. Het kan zijn dat je hier weer een aantal voorafgaande fases voor moet doorlopen.
Fase 7 | Interpretation & validation
Na de analyse evalueer je de resultaten en het proces aan de hand van eerder bepaalde doelen en criteria. Wat is nu de beste aanpak en wat zijn de vervolgstappen? Check de impact op de privacy van het individu voordat je het resultaat gaat uitrollen. Denk aan ongewenste discriminatie.
Fase 8 | Deployment
Als de vorige fases succesvol zijn doorlopen en een structurele uitrol nodig is, dan worden de toepassing en de benodigde processen uitgerold. Monitoring en onderhoud van je analyse of model zijn hier onderdeel van. Wees je ervan bewust dat veranderingen van interne- en externe factoren het resultaat van de toepassing kunnen beïnvloeden en alsnog een ongewenste impact op de privacy kunnen veroorzaken.
Wil je weten of dit bij jouw model het geval is? Doe dan snel de Online APK voor je model en krijg in 5 minuten inzicht.
Wanneer er persoonsgegevens verwerkt worden bij het uitvoeren van data-analyse dan speelt de AVG op verschillende manieren een rol. Denk aan:
Cmotions en Considerati geven samen opleiding aan data scientists en hun managers en aan juristen die met data science te maken hebben. Bekijk hier ons aanbod. Voor data scientists en voor juristen.
Wil je meer weten over dit onderwerp of heb je een vraag naar aanleiding van dit artikel. Neem gerust contact met ons op! Hieronder vind je onze contactgegevens .
Anja Meerding, Senior Consultant
Sybren Spoelstra, Legal Consultant Privacy & Data Protection
spoelstra@considerati.com