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Kategorie 1: KI-gestützte Ertragsprognose & Systemanalyse in der Solartechnik

Prompt 1 – Entwicklung eines KI-Modells zur präzisen Vorhersage des Solarstromertrags

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Spezialist für Photovoltaik-Systeme mit Fokus auf Zeitreihenanalyse und Wetterdatenintegration.

🔹 Kontext:
Ein PV-Systemintegrator möchte die Energieproduktion von Solaranlagen präzise vorhersagen, um Eigenverbrauchsoptimierung und Netzintegration zu verbessern.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein Vorhersagemodell für den täglichen Solarstromertrag.

2.      Integrieren Sie Wetterdaten, Systemausrichtung, Modultypen und Standortfaktoren.

3.      Vergleichen Sie Regressions-, LSTM- und Transformer-Modelle.

4.      Berechnen Sie Unsicherheiten und Vertrauensintervalle.

5.      Validieren Sie das Modell anhand realer Produktionsdaten.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Modellvergleichstabelle
• Prognosekurve mit Unsicherheitsbereich
• Tages- vs. Monatsprognose

Prompt 2 – Analyse der Performance Ratio (PR) mittels KI

🔹 Rolle:
Sie sind Performance-Analyst für PV-Anlagen mit Schwerpunkt auf Betriebsoptimierung durch KI.

🔹 Kontext:
Ein Anlagenbetreiber möchte langfristig die Leistung seiner PV-Flotte überwachen und optimieren. Die Performance Ratio soll durch automatisierte KI-Analyse interpretiert werden.

🔹 Anweisung:

1.      Ermitteln Sie die Performance Ratio über verschiedene Zeiträume (Tag, Monat, Jahr).

2.      Identifizieren Sie mit KI abweichende Muster und Trends.

3.      Klassifizieren Sie die Ursachen (z. B. Verschattung, Degradation, Schmutz, Technikfehler).

4.      Erstellen Sie eine Übersicht aller Anlagen nach PR-Leistung.

5.      Geben Sie Maßnahmenempfehlungen für leistungsschwache Anlagen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle PR-Werte nach Anlage
• Ursachenklassifikation (automatisch erkannt)
• Rankingliste mit Handlungsempfehlung

Prompt 3 – Fehlerprognose bei PV-Anlagen auf Basis historischer Sensordaten

🔹 Rolle:
Sie sind Predictive-Maintenance-Ingenieur mit Spezialisierung auf PV-Systeme.

🔹 Kontext:
Ein Betreiber will bevorstehende Systemausfälle vorhersagen, um proaktive Wartung zu ermöglichen und Ausfallzeiten zu minimieren.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein KI-Modell zur Vorhersage technischer Fehler auf Basis von Wechselrichter-, Temperatur- und Spannungsdaten.

2.      Klassifizieren Sie Fehlerarten (z. B. Stringausfall, Hotspot, Inverter Shutdown).

3.      Bestimmen Sie Frühindikatoren aus der Sensorik.

4.      Definieren Sie Alarmschwellen und Reaktionslogik.

5.      Visualisieren Sie Fehlerwahrscheinlichkeiten über Zeit.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Fehlerarten + Detektionswahrscheinlichkeiten
• Frühindikatoren als Feature-Ranking
• Beispielgrafik: Fehlervorhersage mit Timeline

Prompt 4 – Automatische Analyse von Leistungsverlusten durch Bilddaten (Drohne/Thermografie)

🔹 Rolle:
Sie sind ein Computer-Vision-Ingenieur mit Schwerpunkt auf Thermografie-Auswertung für Solaranlagen.

🔹 Kontext:
Ein Betreiber nutzt Drohnen und Thermografiekameras zur regelmäßigen Inspektion seiner Anlagen. Die Bilder sollen automatisiert durch KI ausgewertet werden.

🔹 Anweisung:

1.      Erstellen Sie ein Modell zur Bildklassifikation und Segmentierung von Defekten (z. B. Hotspots, Zellbruch, Verschmutzung).

2.      Trainieren Sie das Modell mit annotierten Bildern.

3.      Integrieren Sie Standortdaten und Modultypen zur Ergebnisverfeinerung.

4.      Bewerten Sie die Auswirkungen der gefundenen Defekte auf die Gesamtleistung.

5.      Erstellen Sie automatisch einen Inspektionsbericht.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispielbilder mit Defektmarkierung
• Fehlerkategorie + geschätzter Leistungsverlust
• PDF-Report-Vorlage

Prompt 5 – Vergleich von Echtzeitdaten mit Ertragsprognosen zur Erkennung von Abweichungen

🔹 Rolle:
Sie sind Systemanalyst für Monitoring-Plattformen mit Fokus auf Anomalieerkennung.

🔹 Kontext:
Ein Energieversorger möchte kontinuierlich Ist-Werte mit KI-generierten Prognosen vergleichen, um systematische Abweichungen zu erkennen.

🔹 Anweisung:

1.      Verknüpfen Sie Echtzeit-Messdaten mit Ihren Ertragsprognosemodellen.

2.      Berechnen Sie automatisch Abweichungen und Toleranzbereiche.

3.      Klassifizieren Sie Abweichungen als akzeptabel, kritisch oder wartungspflichtig.

4.      Automatisieren Sie Benachrichtigungen bei Grenzwertüberschreitung.

5.      Visualisieren Sie Prognose/Real-Vergleiche in Dashboards.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Live-Vergleichsdiagramm (Ist vs. Prognose)
• Alert-Klassifizierung nach Abweichung
• Handlungsempfehlung als Textmodul



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Kategorie 2: Intelligente Wartung & Betrieb von Solaranlagen mit KI

Prompt 1 – Predictive Maintenance auf Basis von Betriebs- und Wetterdaten

🔹 Rolle:
Sie sind ein O&M-Manager mit Spezialisierung auf KI-gestützte Instandhaltung von Photovoltaikanlagen.

🔹 Kontext:
Ein Anlagenbetreiber möchte vorbeugende Wartung einführen, um ungeplante Ausfälle zu vermeiden. KI soll helfen, den idealen Wartungszeitpunkt vorherzusagen.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein Modell zur Vorhersage von Komponentenverschleiß und Ausfallwahrscheinlichkeiten.

2.      Nutzen Sie historische Betriebsdaten (Spannung, Temperatur, Leistung) sowie Wetterdaten.

3.      Identifizieren Sie wiederkehrende Muster vor Ausfällen.

4.      Definieren Sie Wartungszeitfenster mit möglichst geringen Ertragsverlusten.

5.      Automatisieren Sie die Erstellung von Wartungsempfehlungen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Ausfallwahrscheinlichkeit pro Komponente
• Vorschlag Wartungszeitpunkt (Tabelle mit Kalenderdaten)
• KPI: Wartungskosten vs. Verfügbarkeitsverbesserung

Prompt 2 – KI-gesteuerte Optimierung von Wechselrichtereinstellungen

🔹 Rolle:
Sie sind Systemingenieur mit Fokus auf die Betriebsoptimierung von Wechselrichtern durch maschinelles Lernen.

🔹 Kontext:
Ein Betreiber möchte die Performance seiner Wechselrichter automatisch optimieren lassen, z. B. durch dynamisches MPPT-Tracking, Temperatursteuerung oder Reaktionszeiten.

🔹 Anweisung:

1.      Sammeln Sie Betriebsdaten der Wechselrichter (DC/AC-Werte, Temperatur, Umgebungseinflüsse).

2.      Entwickeln Sie ein ML-Modell zur Optimierung der Betriebsparameter.

3.      Testen Sie verschiedene Steuerstrategien im Simulationsumfeld.

4.      Evaluieren Sie die Energieausbeute vor und nach der Optimierung.

5.      Automatisieren Sie die Anpassung der Einstellungen via API.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Parameterübersicht vorher/nachher
• Ertragsvergleichsdiagramm
• Beispielcode zur API-gesteuerten Anpassung

Prompt 3 – Automatisierte Generierung von Wartungsplänen durch GPT

🔹 Rolle:
Sie sind Betriebsleiter mit Fokus auf Prozessautomatisierung und textbasierte Assistenzsysteme.

🔹 Kontext:
Ein Unternehmen möchte GPT-Modelle nutzen, um automatisiert verständliche Wartungspläne, Checklisten und Einsatzberichte zu erstellen – auf Basis von Systemdaten und Störmeldungen.

🔹 Anweisung:

1.      Erfassen Sie Störmeldungen, Betriebsdaten und empfohlene Maßnahmen als Inputdaten.

2.      Erstellen Sie mit GPT-4 automatisch einen Wartungsplan in Textform.

3.      Strukturieren Sie den Plan nach Komponenten, Aufgaben, Priorität und Zeitraum.

4.      Fügen Sie automatisch Checklisten und Sicherheitsanweisungen hinzu.

5.      Generieren Sie eine Vorlage zur PDF-Ausgabe für das Wartungsteam.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Textstruktur: Einleitung – Maßnahmen – Checkliste – Sicherheitshinweise
• Beispiel-Output für eine typische Wartungsmaßnahme
• Download-Linkstruktur für PDF-Export

Prompt 4 – Defekterkennung durch akustische Signale mittels KI

🔹 Rolle:
Sie sind ein Signalverarbeitungsexperte mit Erfahrung in Machine Learning zur Analyse von Audiodaten in technischen Systemen.

🔹 Kontext:
Ein Forschungsteam möchte prüfen, ob akustische Muster bei PV-Wechselrichtern Hinweise auf Defekte liefern – z. B. Lagergeräusche, Vibrationen, Lüftergeräusche.

🔹 Anweisung:

1.      Erstellen Sie ein Datenset akustischer Aufnahmen im normalen und gestörten Betriebszustand.

2.      Entwickeln Sie ein KI-Modell zur Klassifikation von akustischen Anomalien.

3.      Trainieren Sie das Modell mit gelabelten Audiodaten (Defekt vs. Normalzustand).

4.      Validieren Sie die Klassifikation mit bekannten Fehlern.

5.      Binden Sie die Audioanalyse in ein automatisiertes Frühwarnsystem ein.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Spektrogrammvergleich: Normal vs. Fehler
• Confusion Matrix zur Modellbewertung
• Handlungsempfehlung pro akustischem Fehlerprofil

Prompt 5 – Systematische Auswertung von Betriebsausfällen mit Clustering-Algorithmen

🔹 Rolle:
Sie sind Data Scientist mit Fokus auf Betriebsanalyse und KI-basierte Mustererkennung in Ausfalldaten.

🔹 Kontext:
Ein Anlagenbetreiber möchte systematisch Ausfalldaten analysieren, um wiederkehrende Fehlercluster zu identifizieren und strategisch gegenzusteuern.

🔹 Anweisung:

1.      Erfassen Sie historische Ausfalldaten (Zeitpunkt, Komponente, Ursache, Auswirkung).

2.      Wenden Sie Clustering-Algorithmen wie DBSCAN oder K-Means auf die Daten an.

3.      Identifizieren Sie typische Muster und Ausfallgruppen.

4.      Visualisieren Sie die Cluster und leiten Sie Präventionsmaßnahmen ab.

5.      Priorisieren Sie Maßnahmen nach Häufigkeit, Risiko und Ertragseinbuße.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Cluster-Visualisierung (2D oder 3D)
• Maßnahmenmatrix pro Fehlergruppe
• Prioritätenliste mit Ampellogik



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Kategorie 3: KI-gestützte Systemplanung & Design intelligenter PV-Systeme

Prompt 1 – Automatisierte Dimensionierung von PV-Anlagen durch generative KI

🔹 Rolle:
Sie sind Solarplaner mit Schwerpunkt auf automatisierter Anlagenkonfiguration mittels generativer KI.

🔹 Kontext:
Ein Planungsunternehmen möchte PV-Systeme für unterschiedliche Gebäudetypen automatisiert auslegen – basierend auf Dachfläche, Verbrauchsprofil, regionalen Daten und Budget.

🔹 Anweisung:

1.      Erstellen Sie mit Hilfe generativer KI einen Vorschlag zur Dimensionierung (Modulleistung, Anzahl, Wechselrichtertyp, Speichergröße).

2.      Integrieren Sie Standortfaktoren, Dachneigung, Ausrichtung und Schattenanalyse.

3.      Optimieren Sie die Auslegung nach Eigenverbrauchsquote, ROI und CO₂-Einsparung.

4.      Stellen Sie eine Wirtschaftlichkeitsberechnung über 20 Jahre bereit.

5.      Visualisieren Sie das Ergebnis mit einem tabellarischen Systemlayout.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Systemkonfiguration als Tabelle
• Wirtschaftlichkeits-Chart (Amortisation / ROI)
• Ausgabevorschlag für PDF-Angebot

Prompt 2 – Simulation hybrider Systeme (PV + Speicher + E-Mobilität) mit KI

🔹 Rolle:
Sie sind Energiesystemplaner mit Fokus auf ganzheitliche Energiemodelle für Haushalte und Gewerbe.

🔹 Kontext:
Ein Kunde möchte ein hybrides Energiesystem aus Photovoltaik, Batteriespeicher und Ladeinfrastruktur für E-Mobilität – mit optimaler Dimensionierung und Steuerung.

🔹 Anweisung:

1.      Modellieren Sie ein System mit PV, Speicher und E-Ladestation.

2.      Integrieren Sie Verbrauchsprofile, Nutzerverhalten und lokale Netzparameter.

3.      Simulieren Sie das Systemverhalten für typische Tagesverläufe (Sommer/Winter, Werktag/Wochenende).

4.      Optimieren Sie das Zusammenspiel der Komponenten mit KI (z. B. mittels Reinforcement Learning).

5.      Geben Sie Empfehlungen zur Skalierung und Netzverträglichkeit.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Zeitdiagramme: Ladezustand, Einspeisung, Verbrauch
• Szenarienvergleich (z. B. mit/ohne Speicher)
• Empfehlungstabelle für Konfigurationen

Prompt 3 – Standortanalyse für neue PV-Projekte mittels Satellitendaten und KI

🔹 Rolle:
Sie sind Projektentwickler für Solarkraftwerke mit Fokus auf standortbasierte Potenzialanalysen durch KI.

🔹 Kontext:
Ein Unternehmen möchte geeignete Flächen für neue PV-Projekte identifizieren – automatisiert durch Auswertung von Satellitendaten, Wetterhistorie und Netzdaten.

🔹 Anweisung:

1.      Nutzen Sie Satellitendaten und GIS-Informationen zur Flächenerkennung.

2.      Bewerten Sie Eignung nach Kriterien wie Sonneneinstrahlung, Topografie, Netzanschlussnähe.

3.      Integrieren Sie historische Wetterdaten für den Standort.

4.      Visualisieren Sie Top-5-Flächen mit Potenzialwerten.

5.      Erstellen Sie ein automatisiertes Standortbewertungstool.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Potenzialkarte (Karte mit Farbskala)
• Bewertungstabelle: Fläche → Score (Sonne, Netz, Ertrag)
• Entscheidungsmatrix (Ja/Nein pro Standort)

Prompt 4 – Bewertung von Komponenten (Wechselrichter, Module) auf Basis von KI-Ausfallstatistiken

🔹 Rolle:
Sie sind Technologiemanager mit Fokus auf Komponentenbewertung für PV-Anlagen.

🔹 Kontext:
Ein Projektentwickler möchte auf Basis historischer Felddaten (z. B. Fehler, Ausfallraten, Reparaturhäufigkeit) die besten Komponenten für langfristige Projekte auswählen.

🔹 Anweisung:

1.      Sammeln Sie öffentlich zugängliche oder betriebsinterne Ausfalldaten von PV-Komponenten.

2.      Entwickeln Sie ein KI-Modell zur Auswertung der Zuverlässigkeit und Langzeitperformance.

3.      Erstellen Sie ein Scoring-Modell für Wechselrichter und PV-Module.

4.      Visualisieren Sie Schwächen und Stärken pro Hersteller.

5.      Empfehlen Sie die Top-Komponenten je Projektart.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Komponentenscore-Tabelle (Zuverlässigkeit, Wartungskosten, Effizienz)
• Balkendiagramm Ausfallwahrscheinlichkeit nach Hersteller
• Empfehlung je Kategorie (z. B. Wohnhaus, Großanlage)

Prompt 5 – Vergleich unterschiedlicher Anlagentypen mit KI-basierten Ertrags- und ROI-Modellen

🔹 Rolle:
Sie sind Wirtschaftlichkeitsanalyst für erneuerbare Energiesysteme mit Fokus auf KI-gestützte Finanzsimulationen.

🔹 Kontext:
Ein Investor möchte verschiedene Anlagentypen (Dachanlage, Freifläche, Agri-PV, Carport) vergleichen – hinsichtlich Energieertrag, Wirtschaftlichkeit und Umweltwirkung.

🔹 Anweisung:

1.      Modellieren Sie die vier Anlagentypen auf Basis typischer Daten (Größe, Ausrichtung, Investitionskosten).

2.      Prognostizieren Sie Energieertrag, Amortisationszeit, ROI und CO₂-Ersparnis mit Hilfe KI-gestützter Simulation.

3.      Visualisieren Sie alle Typen in einer vergleichenden Ergebnisübersicht.

4.      Integrieren Sie Unsicherheitsfaktoren wie Wetter und Modulpreise.

5.      Geben Sie eine Empfehlung je Nutzungskontext.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Vergleichstabelle: Ertrag, ROI, Investition
• Spider-Chart: Nachhaltigkeit, Technik, Wirtschaft
• Empfehlungstext: Typ → Use Case



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Kategorie 4: Nachhaltigkeit, Netzintegration & Energiehandel mit KI im Solarbereich

Prompt 1 – Prognose von PV-Überschüssen zur optimierten Netzeinspeisung

🔹 Rolle:
Sie sind Energieprognose-Experte mit Fokus auf Netzintegration erneuerbarer Energien.

🔹 Kontext:
Ein Netzbetreiber möchte durch präzisere Prognosen von PV-Überschüssen Netzüberlastungen reduzieren und Redispatch vermeiden.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein Modell zur stundenweisen Vorhersage von PV-Überschüssen auf regionaler Ebene.

2.      Integrieren Sie Wetterprognosen, Verbrauchsprofile und aktuelle Einspeisedaten.

3.      Berücksichtigen Sie Netzbelastbarkeit und Einspeisegrenzen.

4.      Klassifizieren Sie kritische Zeitfenster mit Einspeisewarnung.

5.      Geben Sie Vorschläge für Demand-Side-Management oder Speicherstrategien.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Prognose-Chart: PV-Produktion vs. Netzkapazität
• Heatmap der kritischen Einspeisezeiten
• Handlungsempfehlungen (Lastverlagerung, Speicher, Curtailment)

Prompt 2 – CO₂-Bilanzmodell für Solaranlagen mit KI erstellen

🔹 Rolle:
Sie sind Nachhaltigkeitsanalyst mit Spezialisierung auf CO₂-Bilanzierung im Lebenszyklus von Solarsystemen.

🔹 Kontext:
Ein Unternehmen möchte eine automatisierte CO₂-Bilanz pro PV-Projekt erstellen – von der Herstellung bis zur Dekarbonisierung im Betrieb.

🔹 Anweisung:

1.      Erfassen Sie alle CO₂-relevanten Lebenszyklusdaten (Modulproduktion, Transport, Installation, Betrieb, Entsorgung).

2.      Entwickeln Sie ein Modell zur automatisierten Bilanzierung je Systemgröße.

3.      Kalkulieren Sie die CO₂-Amortisationszeit („Carbon Payback Time“).

4.      Vergleichen Sie verschiedene Modultypen und Anlagengrößen.

5.      Exportieren Sie die Ergebnisse als Bestandteil eines ESG-Berichts.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Lebenszyklus-Karbon-Chart
• Tabelle mit CO₂-Emissionen je Prozessschritt
• Template für ESG-Reporting-Modul

Prompt 3 – Optimierung von PV-Stromvermarktung durch KI-Preismodellierung

🔹 Rolle:
Sie sind Energiehändler oder Analyst für Strommärkte mit Fokus auf KI-gestützte Preisprognosen.

🔹 Kontext:
Ein Betreiber möchte seinen PV-Strom optimal vermarkten – direktvermarktet, PPA oder am Spotmarkt – auf Basis intelligenter Preisprognosen.

🔹 Anweisung:

1.      Erstellen Sie ein Modell zur Vorhersage von Spotmarkt- und PPA-Preisen.

2.      Integrieren Sie Wetterdaten, Netzlast, Nachfrageentwicklung und politische Faktoren.

3.      Simulieren Sie Vermarktungsstrategien mit verschiedenen Verkaufspfaden.

4.      Bewerten Sie Risiko, Ertrag, Stabilität pro Strategie.

5.      Geben Sie eine dynamische Empfehlung zur optimalen Stromvermarktung.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Szenarienvergleich (Spotmarkt vs. PPA)
• Preiskorridor-Prognose (Bandbreiten)
• Empfehlung je Markttrend (Textmodul)

Prompt 4 – Entwicklung regionaler Solarkraftwerke nach Netzdaten & Prognosen

🔹 Rolle:
Sie sind Projektentwickler für Großanlagen mit Fokus auf netzverträgliche Planung auf regionaler Ebene.

🔹 Kontext:
Ein Bundesland fördert Solarkraftwerke in unterversorgten Regionen. Ihre Aufgabe ist es, mithilfe KI geeignete Standorte strategisch zu identifizieren.

🔹 Anweisung:

1.      Sammeln Sie Daten zu Netzlast, Spannungslage, Einspeisegrenzen und vorhandener Infrastruktur.

2.      Verknüpfen Sie diese mit Wetter- und Einstrahlungsdaten sowie Flächenverfügbarkeit.

3.      Erstellen Sie ein Scoring-Modell zur Bewertung regionaler Standorte.

4.      Visualisieren Sie Hotspots für Solarkraftwerksentwicklung.

5.      Geben Sie Standortempfehlungen mit Handlungsvorschlägen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Scoring-Karte: Regionen mit Prioritätsstufen
• Standortvergleich: Netzdaten + Einstrahlung + Potenzial
• Handlungsempfehlung als Projektsteckbrief

Prompt 5 – Analyse regulatorischer Risiken für PV-Projekte durch KI-basierte Textanalyse

🔹 Rolle:
Sie sind Legal Tech Analyst mit Spezialisierung auf regulatorische Fragestellungen im Energiesektor.

🔹 Kontext:
Ein Entwicklerteam möchte regulatorische Risiken und Hürden frühzeitig erkennen – z. B. EEG-Anpassungen, Einspeisevergütung, Genehmigungspflichten.

🔹 Anweisung:

1.      Verwenden Sie GPT-Modelle zur Analyse aktueller Gesetzestexte, Förderrichtlinien und Anträge.

2.      Extrahieren Sie relevante Passagen für PV-Projekte.

3.      Bewerten Sie die Auswirkungen auf Wirtschaftlichkeit, Projektzeit und Genehmigung.

4.      Klassifizieren Sie Risiken (hoch, mittel, gering).

5.      Erstellen Sie eine kompakte Zusammenfassung für Projektverantwortliche.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Liste regulatorischer Risiken je Projektart
• Risikomatrix (Auswirkung x Eintrittswahrscheinlichkeit)
• Kurzbericht mit Handlungsempfehlung



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5. Kontaktmöglichkeit über die Internetseite

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6. Routinemäßige Löschung und Sperrung von personenbezogenen Daten

Der für die Verarbeitung Verantwortliche verarbeitet und speichert personenbezogene Daten der betroffenen Person nur für den Zeitraum, der zur Erreichung des Speicherungszwecks erforderlich ist oder sofern dies durch den Europäischen Richtlinien- und Verordnungsgeber oder einen anderen Gesetzgeber in Gesetzen oder Vorschriften, welchen der für die Verarbeitung Verantwortliche unterliegt, vorgesehen wurde.

Entfällt der Speicherungszweck oder läuft eine vom Europäischen Richtlinien- und Verordnungsgeber oder einem anderen zuständigen Gesetzgeber vorgeschriebene Speicherfrist ab, werden die personenbezogenen Daten routinemäßig und entsprechend den gesetzlichen Vorschriften gesperrt oder gelöscht.

7. Rechte der betroffenen Person

8. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Facebook

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite Komponenten des Unternehmens Facebook integriert. Facebook ist ein soziales Netzwerk.

Ein soziales Netzwerk ist ein im Internet betriebener sozialer Treffpunkt, eine Online-Gemeinschaft, die es den Nutzern in der Regel ermöglicht, untereinander zu kommunizieren und im virtuellen Raum zu interagieren. Ein soziales Netzwerk kann als Plattform zum Austausch von Meinungen und Erfahrungen dienen oder ermöglicht es der Internetgemeinschaft, persönliche oder unternehmensbezogene Informationen bereitzustellen. Facebook ermöglicht den Nutzern des sozialen Netzwerkes unter anderem die Erstellung von privaten Profilen, den Upload von Fotos und eine Vernetzung über Freundschaftsanfragen.

Betreibergesellschaft von Facebook ist die Facebook, Inc., 1 Hacker Way, Menlo Park, CA 94025, USA. Für die Verarbeitung personenbezogener Daten Verantwortlicher ist, wenn eine betroffene Person außerhalb der USA oder Kanada lebt, die Facebook Ireland Ltd., 4 Grand Canal Square, Grand Canal Harbour, Dublin 2, Ireland.

Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Facebook-Komponente (Facebook-Plug-In) integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Facebook-Komponente veranlasst, eine Darstellung der entsprechenden Facebook-Komponente von Facebook herunterzuladen. Eine Gesamtübersicht über alle Facebook-Plug-Ins kann unter https://developers.facebook.com/docs/plugins/?locale=de_DE abgerufen werden. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Facebook Kenntnis darüber, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite durch die betroffene Person besucht wird.

Sofern die betroffene Person gleichzeitig bei Facebook eingeloggt ist, erkennt Facebook mit jedem Aufruf unserer Internetseite durch die betroffene Person und während der gesamten Dauer des jeweiligen Aufenthaltes auf unserer Internetseite, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite die betroffene Person besucht. Diese Informationen werden durch die Facebook-Komponente gesammelt und durch Facebook dem jeweiligen Facebook-Account der betroffenen Person zugeordnet. Betätigt die betroffene Person einen der auf unserer Internetseite integrierten Facebook-Buttons, beispielsweise den „Gefällt mir“-Button, oder gibt die betroffene Person einen Kommentar ab, ordnet Facebook diese Information dem persönlichen Facebook-Benutzerkonto der betroffenen Person zu und speichert diese personenbezogenen Daten.

Facebook erhält über die Facebook-Komponente immer dann eine Information darüber, dass die betroffene Person unsere Internetseite besucht hat, wenn die betroffene Person zum Zeitpunkt des Aufrufs unserer Internetseite gleichzeitig bei Facebook eingeloggt ist; dies findet unabhängig davon statt, ob die betroffene Person die Facebook-Komponente anklickt oder nicht. Ist eine derartige Übermittlung dieser Informationen an Facebook von der betroffenen Person nicht gewollt, kann diese die Übermittlung dadurch verhindern, dass sie sich vor einem Aufruf unserer Internetseite aus ihrem Facebook-Account ausloggt.

Die von Facebook veröffentlichte Datenrichtlinie, die unter https://de-de.facebook.com/about/privacy/ abrufbar ist, gibt Aufschluss über die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten durch Facebook. Ferner wird dort erläutert, welche Einstellungsmöglichkeiten Facebook zum Schutz der Privatsphäre der betroffenen Person bietet. Zudem sind unterschiedliche Applikationen erhältlich, die es ermöglichen, eine Datenübermittlung an Facebook zu unterdrücken. Solche Applikationen können durch die betroffene Person genutzt werden, um eine Datenübermittlung an Facebook zu unterdrücken.

9. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Google Analytics (mit Anonymisierungsfunktion)

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite die Komponente Google Analytics (mit Anonymisierungsfunktion) integriert. Google Analytics ist ein Web-Analyse-Dienst. Web-Analyse ist die Erhebung, Sammlung und Auswertung von Daten über das Verhalten von Besuchern von Internetseiten. Ein Web-Analyse-Dienst erfasst unter anderem Daten darüber, von welcher Internetseite eine betroffene Person auf eine Internetseite gekommen ist (sogenannte Referrer), auf welche Unterseiten der Internetseite zugegriffen oder wie oft und für welche Verweildauer eine Unterseite betrachtet wurde. Eine Web-Analyse wird überwiegend zur Optimierung einer Internetseite und zur Kosten-Nutzen-Analyse von Internetwerbung eingesetzt.

Betreibergesellschaft der Google-Analytics-Komponente ist die Google Inc., 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043-1351, USA.

Der für die Verarbeitung Verantwortliche verwendet für die Web-Analyse über Google Analytics den Zusatz "_gat._anonymizeIp". Mittels dieses Zusatzes wird die IP-Adresse des Internetanschlusses der betroffenen Person von Google gekürzt und anonymisiert, wenn der Zugriff auf unsere Internetseiten aus einem Mitgliedstaat der Europäischen Union oder aus einem anderen Vertragsstaat des Abkommens über den Europäischen Wirtschaftsraum erfolgt.

Der Zweck der Google-Analytics-Komponente ist die Analyse der Besucherströme auf unserer Internetseite. Google nutzt die gewonnenen Daten und Informationen unter anderem dazu, die Nutzung unserer Internetseite auszuwerten, um für uns Online-Reports, welche die Aktivitäten auf unseren Internetseiten aufzeigen, zusammenzustellen, und um weitere mit der Nutzung unserer Internetseite in Verbindung stehende Dienstleistungen zu erbringen.

Google Analytics setzt ein Cookie auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person. Was Cookies sind, wurde oben bereits erläutert. Mit Setzung des Cookies wird Google eine Analyse der Benutzung unserer Internetseite ermöglicht. Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Google-Analytics-Komponente integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Google-Analytics-Komponente veranlasst, Daten zum Zwecke der Online-Analyse an Google zu übermitteln. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Google Kenntnis über personenbezogene Daten, wie der IP-Adresse der betroffenen Person, die Google unter anderem dazu dienen, die Herkunft der Besucher und Klicks nachzuvollziehen und in der Folge Provisionsabrechnungen zu ermöglichen.

Mittels des Cookies werden personenbezogene Informationen, beispielsweise die Zugriffszeit, der Ort, von welchem ein Zugriff ausging und die Häufigkeit der Besuche unserer Internetseite durch die betroffene Person, gespeichert. Bei jedem Besuch unserer Internetseiten werden diese personenbezogenen Daten, einschließlich der IP-Adresse des von der betroffenen Person genutzten Internetanschlusses, an Google in den Vereinigten Staaten von Amerika übertragen. Diese personenbezogenen Daten werden durch Google in den Vereinigten Staaten von Amerika gespeichert. Google gibt diese über das technische Verfahren erhobenen personenbezogenen Daten unter Umständen an Dritte weiter.

Die betroffene Person kann die Setzung von Cookies durch unsere Internetseite, wie oben bereits dargestellt, jederzeit mittels einer entsprechenden Einstellung des genutzten Internetbrowsers verhindern und damit der Setzung von Cookies dauerhaft widersprechen. Eine solche Einstellung des genutzten Internetbrowsers würde auch verhindern, dass Google ein Cookie auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person setzt. Zudem kann ein von Google Analytics bereits gesetzter Cookie jederzeit über den Internetbrowser oder andere Softwareprogramme gelöscht werden.

Ferner besteht für die betroffene Person die Möglichkeit, einer Erfassung der durch Google Analytics erzeugten, auf eine Nutzung dieser Internetseite bezogenen Daten sowie der Verarbeitung dieser Daten durch Google zu widersprechen und eine solche zu verhindern. Hierzu muss die betroffene Person ein Browser-Add-On unter dem Link https://tools.google.com/dlpage/gaoptout herunterladen und installieren. Dieses Browser-Add-On teilt Google Analytics über JavaScript mit, dass keine Daten und Informationen zu den Besuchen von Internetseiten an Google Analytics übermittelt werden dürfen. Die Installation des Browser-Add-Ons wird von Google als Widerspruch gewertet. Wird das informationstechnologische System der betroffenen Person zu einem späteren Zeitpunkt gelöscht, formatiert oder neu installiert, muss durch die betroffene Person eine erneute Installation des Browser-Add-Ons erfolgen, um Google Analytics zu deaktivieren. Sofern das Browser-Add-On durch die betroffene Person oder einer anderen Person, die ihrem Machtbereich zuzurechnen ist, deinstalliert oder deaktiviert wird, besteht die Möglichkeit der Neuinstallation oder der erneuten Aktivierung des Browser-Add-Ons.

Weitere Informationen und die geltenden Datenschutzbestimmungen von Google können unter https://www.google.de/intl/de/policies/privacy/ und unter http://www.google.com/analytics/terms/de.html abgerufen werden. Google Analytics wird unter diesem Link https://www.google.com/intl/de_de/analytics/ genauer erläutert.

10. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Google+

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite als Komponente die Google+ Schaltfläche integriert. Google+ ist ein sogenanntes soziales Netzwerk. Ein soziales Netzwerk ist ein im Internet betriebener sozialer Treffpunkt, eine Online-Gemeinschaft, die es den Nutzern in der Regel ermöglicht, untereinander zu kommunizieren und im virtuellen Raum zu interagieren. Ein soziales Netzwerk kann als Plattform zum Austausch von Meinungen und Erfahrungen dienen oder ermöglicht es der Internetgemeinschaft, persönliche oder unternehmensbezogene Informationen bereitzustellen. Google+ ermöglicht den Nutzern des sozialen Netzwerkes unter anderem die Erstellung von privaten Profilen, den Upload von Fotos und eine Vernetzung über Freundschaftsanfragen.

Betreibergesellschaft von Google+ ist die Google Inc., 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043-1351, USA.

Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Google+ Schaltfläche integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Google+ Schaltfläche veranlasst, eine Darstellung der entsprechenden Google+ Schaltfläche von Google herunterzuladen. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Google Kenntnis darüber, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite durch die betroffene Person besucht wird. Genauere Informationen zu Google+ sind unter https://developers.google.com/+/ abrufbar.

Sofern die betroffene Person gleichzeitig bei Google+ eingeloggt ist, erkennt Google mit jedem Aufruf unserer Internetseite durch die betroffene Person und während der gesamten Dauer des jeweiligen Aufenthaltes auf unserer Internetseite, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite die betroffene Person besucht. Diese Informationen werden durch die Google+ Schaltfläche gesammelt und durch Google dem jeweiligen Google+-Account der betroffenen Person zugeordnet.

Betätigt die betroffene Person einen der auf unserer Internetseite integrierten Google+-Buttons und gibt damit eine Google+1 Empfehlung ab, ordnet Google diese Information dem persönlichen Google+-Benutzerkonto der betroffenen Person zu und speichert diese personenbezogenen Daten. Google speichert die Google+1-Empfehlung der betroffenen Person und macht diese in Übereinstimmung mit den von der betroffenen Person diesbezüglich akzeptierten Bedingungen öffentlich zugänglich. Eine von der betroffenen Person auf dieser Internetseite abgegebene Google+1-Empfehlung wird in der Folge zusammen mit anderen personenbezogenen Daten, wie dem Namen des von der betroffenen Person genutzten Google+1-Accounts und dem in diesem hinterlegten Foto in anderen Google-Diensten, beispielsweise den Suchmaschinenergebnissen der Google-Suchmaschine, dem Google-Konto der betroffenen Person oder an sonstigen Stellen, beispielsweise auf Internetseiten oder im Zusammenhang mit Werbeanzeigen, gespeichert und verarbeitet. Ferner ist Google in der Lage, den Besuch auf dieser Internetseite mit anderen bei Google gespeicherten personenbezogenen Daten zu verknüpfen. Google zeichnet diese personenbezogenen Informationen ferner mit dem Zweck auf, die unterschiedlichen Dienste von Google zu verbessern oder zu optimieren.

Google erhält über die Google+-Schaltfläche immer dann eine Information darüber, dass die betroffene Person unsere Internetseite besucht hat, wenn die betroffene Person zum Zeitpunkt des Aufrufs unserer Internetseite gleichzeitig bei Google+ eingeloggt ist; dies findet unabhängig davon statt, ob die betroffene Person die Google+-Schaltfläche anklickt oder nicht.

Ist eine Übermittlung personenbezogener Daten an Google von der betroffenen Person nicht gewollt, kann diese eine solche Übermittlung dadurch verhindern, dass sie sich vor einem Aufruf unserer Internetseite aus ihrem Google+-Account ausloggt.

Weitere Informationen und die geltenden Datenschutzbestimmungen von Google können unter https://www.google.de/intl/de/policies/privacy/ abgerufen werden. Weitere Hinweise von Google zur Google+1-Schaltfläche können unter https://developers.google.com/+/web/buttons-policy abgerufen werden.

11. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Xing

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite Komponenten von Xing integriert. Xing ist ein Internetbasiertes soziales Netzwerk, das die Konnektierung der Nutzer mit bestehenden Geschäftskontakten sowie das Knüpfen von neuen Businesskontakten ermöglicht. Die einzelnen Nutzer können bei Xing ein persönliches Profil von sich anlegen. Unternehmen können beispielsweise Unternehmensprofile erstellen oder Stellenangebote auf Xing veröffentlichen.

Betreibergesellschaft von Xing ist die XING SE, Dammtorstraße 30, 20354 Hamburg, Deutschland.

Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Xing-Komponente (Xing-Plug-In) integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Xing-Komponente veranlasst, eine Darstellung der entsprechenden Xing-Komponente von Xing herunterzuladen. Weitere Informationen zum den Xing-Plug-Ins können unter https://dev.xing.com/plugins abgerufen werden. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Xing Kenntnis darüber, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite durch die betroffene Person besucht wird.

Sofern die betroffene Person gleichzeitig bei Xing eingeloggt ist, erkennt Xing mit jedem Aufruf unserer Internetseite durch die betroffene Person und während der gesamten Dauer des jeweiligen Aufenthaltes auf unserer Internetseite, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite die betroffene Person besucht. Diese Informationen werden durch die Xing-Komponente gesammelt und durch Xing dem jeweiligen Xing-Account der betroffenen Person zugeordnet. Betätigt die betroffene Person einen der auf unserer Internetseite integrierten Xing-Buttons, beispielsweise den „Share“-Button, ordnet Xing diese Information dem persönlichen Xing-Benutzerkonto der betroffenen Person zu und speichert diese personenbezogenen Daten.

Xing erhält über die Xing-Komponente immer dann eine Information darüber, dass die betroffene Person unsere Internetseite besucht hat, wenn die betroffene Person zum Zeitpunkt des Aufrufs unserer Internetseite gleichzeitig bei Xing eingeloggt ist; dies findet unabhängig davon statt, ob die betroffene Person die Xing-Komponente anklickt oder nicht. Ist eine derartige Übermittlung dieser Informationen an Xing von der betroffenen Person nicht gewollt, kann diese die Übermittlung dadurch verhindern, dass sie sich vor einem Aufruf unserer Internetseite aus ihrem Xing-Account ausloggt.

Die von Xing veröffentlichten Datenschutzbestimmungen, die unter https://www.xing.com/privacy abrufbar sind, geben Aufschluss über die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten durch Xing. Ferner hat Xing unter https://www.xing.com/app/share?op=data_protection Datenschutzhinweise für den XING-Share-Button veröffentlicht.

12. Rechtsgrundlage der Verarbeitung

Art. 6 I lit. a DS-GVO dient unserem Unternehmen als Rechtsgrundlage für Verarbeitungsvorgänge, bei denen wir eine Einwilligung für einen bestimmten Verarbeitungszweck einholen. Ist die Verarbeitung personenbezogener Daten zur Erfüllung eines Vertrags, dessen Vertragspartei die betroffene Person ist, erforderlich, wie dies beispielsweise bei Verarbeitungsvorgängen der Fall ist, die für eine Lieferung von Waren oder die Erbringung einer sonstigen Leistung oder Gegenleistung notwendig sind, so beruht die Verarbeitung auf Art. 6 I lit. b DS-GVO. Gleiches gilt für solche Verarbeitungsvorgänge die zur Durchführung vorvertraglicher Maßnahmen erforderlich sind, etwa in Fällen von Anfragen zur unseren Produkten oder Leistungen. Unterliegt unser Unternehmen einer rechtlichen Verpflichtung durch welche eine Verarbeitung von personenbezogenen Daten erforderlich wird, wie beispielsweise zur Erfüllung steuerlicher Pflichten, so basiert die Verarbeitung auf Art. 6 I lit. c DS-GVO. In seltenen Fällen könnte die Verarbeitung von personenbezogenen Daten erforderlich werden, um lebenswichtige Interessen der betroffenen Person oder einer anderen natürlichen Person zu schützen. Dies wäre beispielsweise der Fall, wenn ein Besucher in unserem Betrieb verletzt werden würde und daraufhin sein Name, sein Alter, seine Krankenkassendaten oder sonstige lebenswichtige Informationen an einen Arzt, ein Krankenhaus oder sonstige Dritte weitergegeben werden müssten. Dann würde die Verarbeitung auf Art. 6 I lit. d DS-GVO beruhen. Letztlich könnten Verarbeitungsvorgänge auf Art. 6 I lit. f DS-GVO beruhen. Auf dieser Rechtsgrundlage basieren Verarbeitungsvorgänge, die von keiner der vorgenannten Rechtsgrundlagen erfasst werden, wenn die Verarbeitung zur Wahrung eines berechtigten Interesses unseres Unternehmens oder eines Dritten erforderlich ist, sofern die Interessen, Grundrechte und Grundfreiheiten des Betroffenen nicht überwiegen. Solche Verarbeitungsvorgänge sind uns insbesondere deshalb gestattet, weil sie durch den Europäischen Gesetzgeber besonders erwähnt wurden. Er vertrat insoweit die Auffassung, dass ein berechtigtes Interesse anzunehmen sein könnte, wenn die betroffene Person ein Kunde des Verantwortlichen ist (Erwägungsgrund 47 Satz 2 DS-GVO).

13. Berechtigte Interessen an der Verarbeitung, die von dem Verantwortlichen oder einem Dritten verfolgt werden

Basiert die Verarbeitung personenbezogener Daten auf Artikel 6 I lit. f DS-GVO ist unser berechtigtes Interesse die Durchführung unserer Geschäftstätigkeit zugunsten des Wohlergehens all unserer Mitarbeiter und unserer Anteilseigner.

14. Dauer, für die die personenbezogenen Daten gespeichert werden

Das Kriterium für die Dauer der Speicherung von personenbezogenen Daten ist die jeweilige gesetzliche Aufbewahrungsfrist. Nach Ablauf der Frist werden die entsprechenden Daten routinemäßig gelöscht, sofern sie nicht mehr zur Vertragserfüllung oder Vertragsanbahnung erforderlich sind.

15. Gesetzliche oder vertragliche Vorschriften zur Bereitstellung der personenbezogenen Daten; Erforderlichkeit für den Vertragsabschluss; Verpflichtung der betroffenen Person, die personenbezogenen Daten bereitzustellen; mögliche Folgen der Nichtbereitstellung

Wir klären Sie darüber auf, dass die Bereitstellung personenbezogener Daten zum Teil gesetzlich vorgeschrieben ist (z.B. Steuervorschriften) oder sich auch aus vertraglichen Regelungen (z.B. Angaben zum Vertragspartner) ergeben kann. Mitunter kann es zu einem Vertragsschluss erforderlich sein, dass eine betroffene Person uns personenbezogene Daten zur Verfügung stellt, die in der Folge durch uns verarbeitet werden müssen. Die betroffene Person ist beispielsweise verpflichtet uns personenbezogene Daten bereitzustellen, wenn unser Unternehmen mit ihr einen Vertrag abschließt. Eine Nichtbereitstellung der personenbezogenen Daten hätte zur Folge, dass der Vertrag mit dem Betroffenen nicht geschlossen werden könnte. Vor einer Bereitstellung personenbezogener Daten durch den Betroffenen muss sich der Betroffene an einen unserer Mitarbeiter wenden. Unser Mitarbeiter klärt den Betroffenen einzelfallbezogen darüber auf, ob die Bereitstellung der personenbezogenen Daten gesetzlich oder vertraglich vorgeschrieben oder für den Vertragsabschluss erforderlich ist, ob eine Verpflichtung besteht, die personenbezogenen Daten bereitzustellen, und welche Folgen die Nichtbereitstellung der personenbezogenen Daten hätte.

16. Bestehen einer automatisierten Entscheidungsfindung

Als verantwortungsbewusstes Unternehmen verzichten wir auf eine automatische Entscheidungsfindung oder ein Profiling.

Diese Datenschutzerklärung wurde durch den Datenschutzerklärungs-Generator der DGD Deutsche Gesellschaft für Datenschutz GmbH, die als Externer Datenschutzbeauftragter Bremen tätig ist, in Kooperation mit dem Anwalt für Datenschutzrecht Christian Solmecke erstellt.