Die englischen Begriffe nimmt man häufig als Quasi-Synonym wahr und sie sind auf jeden Fall eng miteinander verzahnt.
Allerdings sind zwei sehr unterschiedliche Konzepte. Im Deutschen gibt es einen Begriff, der heißt Datenschutz. Im Englischen gibt es zwei Begriffe:
Data Protection und Data Privacy.
Übersetzt man "Datenschutz" wörtlich, landet man bei "data protection". Fragt man Google Translate was Datenschutz auf Englisch heißt, lautet die Antwort "privacy", also Privatsphäre, wenn man das wieder ins Deutsche übersetzt.
"data protection" hingegen bedeutet laut Google Translate auch wieder "Datenschutz". So kommen wir hier nicht weiter.
Was genau der Unterschied zwischen den englischen Definitionen ist, hat glücklicherweise Forbes 12 Experten gefragt. Falls Dir das zu lang ist, reduzieren wir das mal auf die Meinung eines Experten (also meine):
Data Protection = Technischer Schutz erhobener Daten
Data Protection ist der Schutz der Daten an sich. Also Verschlüsselung von Daten, Patchen von Sicherheitslücken und all die anderen Maßnahmen, die dafür sorgen, dass keine Daten verloren gehen oder Unbefugte Zugriff auf die Daten bekommen können. Also der Schutz der Daten an sich, unabhängig davon, ob sie irgendeine Privatsphäre tangieren.
Data Privacy = Sparsamkeit
Data Privacy ist der Schutz der Privatsphäre und Datensparsamkeit. Es bedeutet, personenbezogene oder personenbeziehbare Daten nur mit Zustimmung der Nutzer (oder auch Mitarbeiter oder andere Personen) zu sammeln und nutzen beziehungsweise darüber zu informieren, welche zwingend notwendigen Daten erhoben werden und zu welchem Zweck.
Außerdem muss natürlich der Zugriff auf die Daten nur für die erlaubten Zwecke geschehen. Daher beinhaltet Data Privacy mittelbar Data Protection. Schließlich kann ich die korrekte Verwendung der Daten nur garantieren, wenn ich sie auch absichere.
Für funktionierenden Datenschutz brauchen wir beide Aspekte, unabhängig davon ob wir Deutsch oder Englisch reden. Nicht nur, weil es gesetzliche Vorgabe ist. Auch wenn wir immer glauben, dass wir online alles messen können ist ja die Frage ob wir wirklich alles messen müssen. Wir merken immer wieder, dass viele Unternehmen in Daten untergehen, weil man sich zu viel vorgenommen hat. Daten werden erhoben, aber nicht ausgewertet und keine Maßnahmen daraus abgeleitet.
- Was also sind Deine drei Kennzahlen, die Du 2022 verbessern willst?
- Wie kommst Du dahin und
- welche Daten brauchst Du eventuell gar nicht (mehr) um diese Ziele zu erreichen?
Bald steht der Frühjahrsputz an. Eine gute Gelegenheit jedes einzelne Tag im Tag Manager, jede Custom Dimension, jedes Event und jede Custom Metric noch mal auf Relevanz für das neue Jahr zu überprüfen.
Werden Bing Ads noch geschaltet? Werden wirklich zwei Conversion A/B-Testing-Tools gebraucht? Und was ist eigentlich mit...?