Illustrativ Referenzprofile für eine generische Organisation im Bereich digitale Gesundheit und Pflege, keine offiziellen Stellenbeschreibungen Über diese Referenz.

Pseudonymisierung und Offenlegungskontrolle

Die Vertraulichkeit von Patientinnen und Patienten schützen, wenn Daten verknüpft, analysiert, geteilt oder veröffentlicht werden, durch Pseudonymisierung, Anonymisierung, Unterdrückung kleiner Zahlen und andere Methoden der statistischen Offenlegungskontrolle.

Eigens für diese Referenz formuliert.

Stufen

1. Bewusstsein

Sie können:

  • den Unterschied zwischen identifizierbaren, pseudonymisierten und anonymisierten Daten erklären
  • die Regeln der Organisation zur Unterdrückung kleiner Zahlen in Ergebnissen befolgen
2. Anwendung

Sie können:

  • mit pseudonymisierten Daten arbeiten und Offenlegungsprüfungen anwenden, bevor Ergebnisse freigegeben werden
  • erkennen, wann verknüpfte oder detaillierte Daten eine Patientin oder einen Patienten identifizieren könnten
3. Erfahren

Sie können:

  • Pseudonymisierungs- und Verknüpfungsmethoden entwerfen, die Kennungen von Analysedaten getrennt halten
  • das Re-Identifizierungsrisiko eines Datensatzes oder einer Veröffentlichung bewerten und geeignete Kontrollen wählen
  • Teams zu sicheren Umgebungen beraten, etwa vertrauenswürdigen Forschungsumgebungen
4. Expertise

Sie können:

  • die Standards der Organisation für Deidentifizierung und Offenlegungskontrolle festlegen
  • Datenfreigaben und Verknüpfungsprojekte mit hohem Risiko absichern
  • die Arbeit mit Partnern an sicherem Datenzugang für Forschung und Planung leiten

Nächstliegende Kompetenzen in ESCO

Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.

Rollenstufen, die diese Kompetenz erwarten

RollenstufeRolleEntgeltgruppeErwartete Stufe
Analytics-Ingenieur/inAnalytics-Ingenieur/in6Bewusstsein
Senior-Analytics-Ingenieur/inAnalytics-Ingenieur/in7Anwendung
Leitende/r Analytics-Ingenieur/inAnalytics-Ingenieur/in8aAnwendung
Data Scientist in AusbildungData Scientist4Bewusstsein
Associate Data ScientistData Scientist5Anwendung
Data ScientistData Scientist6Anwendung
Principal Data ScientistData Scientist7Erfahren
Leitende/r Data ScientistData Scientist8aErfahren
Associate Datenanalyst/inDatenanalyst/in5Bewusstsein
Datenanalyst/inDatenanalyst/in6Anwendung
Senior-Datenanalyst/inDatenanalyst/in7Erfahren
Principal-Datenanalyst/inDatenanalyst/in8bErfahren
Dateningenieur/inDateningenieur/in6Anwendung
Senior-Dateningenieur/inDateningenieur/in7Erfahren
Leitende/r Dateningenieur/inDateningenieur/in8aErfahren
Leiter/in DateningenieurwesenDateningenieur/in8bErfahren
Leistungsanalyst/inLeistungsanalyst/in6Bewusstsein
Senior-Leistungsanalyst/inLeistungsanalyst/in7Anwendung
Leitende/r Leistungsanalyst/inLeistungsanalyst/in8aAnwendung
Manager/in Data GovernanceManager/in Data Governance7Anwendung
Leitende/r Manager/in Data GovernanceManager/in Data Governance8bErfahren
Leiter/in Data GovernanceManager/in Data Governance8cExpertise