


05 May 2026
5 min
Interne Datenschutzbeauftragte (DSB) sind Angestellte eines Unternehmens, während externe DSB von außen hinzugezogen werden. Interne DSB genießen speziellen Kündigungsschutz.
Beide DSB-Arten überwachen die Einhaltung datenschutzrechtlicher Anforderungen, unterstützen bei der Umsetzung des Datenschutzes und agieren als Ansprechpartner für Aufsichtsbehörden und Betroffene.
Externe DSB bringen oft umfangreiche Erfahrung mit und können Unternehmen effizient und pragmatisch beraten. Sie sind meist kostengünstiger als eine interne Vollzeitstelle.
Die Bestellung eines DSB ist gesetzlich nicht immer verpflichtend, aber besonders bei umfangreicher Datenverarbeitung oder sensiblen Daten empfehlenswert, um Compliance sicherzustellen.
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Die häufigsten Fragen zum Thema
Externe Datenschutzbeauftragte haben häufig mehrjährige Erfahrung in der Beratung von Unternehmen im Bereich des Datenschutzes. Sie können daher sehr schnell und effizient vorgehen und Unternehmen pragmatisch beraten.
Wenn das Unternehmen nicht unter diese Kriterien fällt, besteht keine gesetzliche Verpflichtung zur Bestellung eines Datenschutzbeauftragten.

Datenpannen sind mittlerweile ein alltägliches Thema in den Nachrichten und verursachen hohe Kosten für Unternehmen. Laut einer Studie der „IBM“ hat allein eine einzige Datenpanne im Jahr 2018 ein deutsches Unternehmen bereits 4,25 Millionen Euro gekostet. Die durchschnittlichen Kosten für ein gestohlenes Datenset belaufen sich auf 172 Euro pro Unternehmen, was im Vergleich zum Vorjahr einen Anstieg von 9,1 % bedeutet. Leider werden Datenpannen aufgrund der steigenden Menge an verarbeiteten Daten und des Interesses daran auch in Zukunft eher zu- als abnehmen. Wie geht man also am besten mit Datenpannen um?

Viele Unternehmen verlassen sich auf die ISO 27001-Zertifizierung ihres Cloud-Anbieters und übersehen dabei ihre eigene Verantwortung. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie den Geltungsbereich Ihres ISMS in IaaS-, PaaS- und SaaS-Umgebungen korrekt definieren, das Shared Responsibility Model verstehen und auditsichere Grenzen ziehen. So schaffen Sie Klarheit über Zuständigkeiten, vermeiden Compliance-Fallen und stärken nachhaltig die Informationssicherheit in Ihrer Cloud-Strategie.

Viele Hochrisiko-KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an zu kleinen Datensätzen. Dieser Leitfaden zeigt, wie Unternehmen trotz Datenknappheit die strengen Anforderungen des EU AI Acts erfüllen – mit Data Augmentation, synthetischen Daten und Transfer Learning. Erfahren Sie, wie Sie Repräsentativität, Fairness und Governance nachweisen und aus „Small Data“ rechtssichere, leistungsfähige KI-Systeme entwickeln.