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Abschnitt 1: Grundlagen prädiktiver Analytik im Handel

Modul 4.1: Einführung in prädiktive Analytik und Datensouveränität

Modul 4.2: Die Grenze zwischen Vorhersage und Überwachung im Filialalltag

Abschnitt 2: Ethische Leitplanken und Datenschutz bei Vorhersagen

Modul 4.3: Predictive Inventory vs. Kundenprivatsphäre – ethische Grenzen

Modul 4.4: Datenminimierung und Zweckbindung als praktische Leitlinien

Modul 4.5: Transparenz, Einwilligung und Kundenkommunikation bei prädiktiven Verfahren

Abschnitt 3: Anonymisierung und praxistaugliche Technikoptionen

Modul 4.6: Anonymisierung und Pseudonymisierung – Grundlagen und Grenzen

Modul 4.7: Computer Vision im Store ohne Gesichtserkennung – datenschutzfreundliche Ansätze

Abschnitt 4: Umsetzung im Betrieb und Entscheidungshilfen

Modul 4.8: Praxis-Workflow: Use-Case prüfen, Daten auswählen, Risiken reduzieren

Modul 4.9: Fallbeispiele aus dem Handel – von Bestandsprognose bis sensible Vorhersage

Abschnitt 5: Wissensüberprüfung (10 Quizmodule)

Quiz 4.1: Grundlagen prädiktiver Analytik und Datensouveränität

Quiz 4.2: Vorhersage vs. Überwachung

Quiz 4.3: Ethische Grenzen bei sensiblen Vorhersagen

Quiz 4.4: Predictive Inventory und Privatsphäre

Quiz 4.5: Datenminimierung in der Praxis

Quiz 4.6: Zweckbindung und Aufbewahrung

Quiz 4.7: Transparenz und Kundenkommunikation

Quiz 4.8: Anonymisierung vs. Pseudonymisierung

Quiz 4.9: Computer Vision ohne Gesichtserkennung

Quiz 4.10: Entscheidungs-Workflow und Fallbeispiele

Abschnitt 6: Abschluss und Feedback

Abschlussbefragung: Umsetzung von prädiktiver Analytik mit Datensouveränität

Impressum

Impressum & Datenschutz

Ethical Predictive Analytics: Balancing Data Sovereignty and Privacy Ethics ist Ihr praxisnaher Leitfaden für verantwortungsvolle Vorhersagen im Handel. Dieses Programm zeigt, wie Sie Bestände, Nachfrage und Filialprozesse datengetrieben optimieren – ohne in überwachungsnahe Praktiken abzurutschen. Sie lernen, Datensouveränität Ihrer Kundinnen und Kunden zu respektieren, klare Grenzen zwischen legitimer Prognose und Tracking zu ziehen und Geschäftsziele mit Datenschutz und Ethik zu verbinden. Anhand konkreter Store-Szenarien, verständlicher Leitplanken und checklistenbasierter Workflows erfahren Sie, welche Daten wirklich nötig sind, wie Sie Daten minimieren und zweckgebunden einsetzen, und wie Sie transparent kommunizieren. Themen wie sensible Vorhersagen (z. B. Gesundheit, finanzielle Lage), Anonymisierung vs. Pseudonymisierung sowie datenschutzfreundliche Computer-Vision-Ansätze werden verständlich erklärt – mit direkt umsetzbaren Kriterien für die Toolauswahl. Fallbeispiele aus dem Handel verdeutlichen, wann Predictive Inventory unbedenklich ist, wo Risiken entstehen und wie Sie Alternativen gestalten. Abschließend überprüfen Quizmodule Ihr Wissen und stärken Ihre Entscheidungsfähigkeit im Alltag. Ergebnis: belastbare Prognosen, höhere Akzeptanz bei Kundschaft und Belegschaft, weniger Risiko – mehr Wirkung.

Ethical Predictive Analytics: Balancing Data Sovereignty and Privacy Ethics

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            <p>Die moderne Handelslandschaft wird zunehmend durch datengestützte Entscheidungsprozesse geprägt, wobei die prädiktive Analytik eine zentrale Rolle bei der Optimierung von Bestandsmanagement und Nachfrageprognosen einnimmt. In diesem Kontext gewinnt das Konzept der Datensouveränität massiv an Bedeutung, da es die Grundlage für ein vertrauensvolles Verhältnis zwischen Handelsunternehmen und ihrer Kundschaft bildet. Dieser Kurs vermittelt die notwendigen Kompetenzen, um den Nutzen vorausschauender Analysen – etwa zur Vermeidung von Out-of-Stock-Situationen oder zur effizienten Personalplanung – voll auszuschöpfen, ohne dabei die Grenze zur unerwünschten Überwachung zu überschreiten. Dabei werden grundlegende Begriffe wie Mustererkennung, Zweckbindung und Datenminimierung im spezifischen Kontext des stationären und digitalen Handels präzise eingeordnet und in ihrer Relevanz für den Arbeitsalltag bewertet.</p>

<p>Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf der Identifikation ethischer Leitplanken und der praktischen Umsetzung datenschutzrechtlicher Anforderungen im Filialbetrieb. Die Teilnehmenden lernen, zwischen legitimen betriebswirtschaftlichen Vorhersagen und hochsensiblen Prognosen zu unterscheiden, die tief in die Privatsphäre der Kunden eingreifen könnten, wie etwa Rückschlüsse auf gesundheitliche oder finanzielle Lebenslagen. Durch die Auseinandersetzung mit technischen Lösungsansätzen wie der Anonymisierung, Pseudonymisierung sowie dem Einsatz von Computer-Vision-Systemen ohne Gesichtserkennung wird aufgezeigt, wie technologische Innovation und ethische Verantwortung Hand in Hand gehen können. Ziel ist es, einen fundierten Workflow zu etablieren, der von der Prüfung eines Use-Cases bis hin zur transparenten Kundenkommunikation reicht, um eine nachhaltige, akzeptanzgeprägte und rechtssichere Datenstrategie im Unternehmen zu verankern.</p>
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