Titlebook: Big Data - Big Accountability; Erkennung von Versic Constantin Herfurth Book 2022 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lize

Hypothesis

書目名稱Big Data - Big Accountability影響因子(影響力)




書目名稱Big Data - Big Accountability影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Big Data - Big Accountability網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Big Data - Big Accountability網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Big Data - Big Accountability被引頻次




書目名稱Big Data - Big Accountability被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Big Data - Big Accountability年度引用




書目名稱Big Data - Big Accountability年度引用學(xué)科排名




書目名稱Big Data - Big Accountability讀者反饋




書目名稱Big Data - Big Accountability讀者反饋學(xué)科排名

collagenase

Book 2022aus dem privaten und ?ffentlichen Sektor sammeln und nutzen solche Datenmassen zu vielf?ltigen Zwecken. Dabei stellt sich aus datenschutzrechtlicher Perspektive die Frage: Ist es m?glich, Big-Data-Verfahren im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung durchzuführen oder bedeutet Big Data zwangsl?

EWE

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Carminative

,Rechtsrahmen des europ?ischen und nationalen Datenschutzrechts,ezug zu natürlichen Personen haben. So k?nnen beispielsweise gro?e Mengen von Wetterdaten ausgewertet werden, um pr?zisere Wettervorhersagen zu treffen oder Massen von Verkehrsdaten, um den Verkehrsfluss in St?dten effizienter zu steuern.

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Big Data - Big Accountability978-3-658-39287-1Series ISSN 2512-6997 Series E-ISSN 2512-7004

BLANK

A. Cavalié,T. J. A. Allen,W. Trautweinchen Ansprüchen. Einzelne Ma?nahmen dienen nicht selten mehreren Zielen. So k?nnen Ma?nahmen, die die Erkennung von betrügerischen Ansprüchen f?rdern, gleichzeitig pr?ventiv wirken, weil sie auch das Entdeckungsrisiko für den T?ter erh?hen.

Rebate

H. D. Lux,N. Tokutomi,F. Grassiezug zu natürlichen Personen haben. So k?nnen beispielsweise gro?e Mengen von Wetterdaten ausgewertet werden, um pr?zisere Wettervorhersagen zu treffen oder Massen von Verkehrsdaten, um den Verkehrsfluss in St?dten effizienter zu steuern.