Aim/Purpose: This study aimed to increase our understanding of how the stages of the customer purchase journey, privacy trade-offs, and information sensitivity of different business service sectors affect consumers’ privacy concerns. Background: The study investigated young consumers’ willingness to provide consent to use their personal data at different phases of the customer journey. This study also examined their readiness to provide consent if they receive personal benefits, and how information sensitivity varied between different individuals and business sectors. Methodology: Data was collected by a quantitative survey (n=309) and analyzed with R using the Bayesian linear mixed effect modeling approach. The sample consisted of university students in Finland, who represented a group of young and digitally native consumers. The questionnaire was designed for this study and included constructs with primarily Likert-scale items. Contribution: The study contributed to data privacy and consent management research in information sensitivity, privacy trade-off, and the customer journey. The study underlined the need for a stronger user experience focus and contextuality. Findings: The results showed that readiness to disclose personal data varied at different phases of the customer journey as privacy concerns did not decrease in a linear fashion throughout the purchase process. Perceived benefits affected the willingness to provide consent for data usage, but concerned consumers would be less trade-off oriented. Self-benefit was the most relevant reason for sharing, while customization was the least. There is a connection between the information sensitivity of different business sector information and privacy concerns. No support for gender differences was found, but age affected benefits and business sector variables. Recommendations for Practitioners: The study recommends approaching consumers’ data privacy concerns from a customer journey perspective while trying to motivate consumers to share their personal data with relevant perceived benefits. The self-benefit was the most relevant benefit for willingness to provide consent, while customization was the least. Recommendation for Researchers: The study shows that individual preference for privacy was a major factor directly and via interaction for all three models. This study also showed that consumers’ subjective decision-making in privacy issues is both a situational and a contextual factor. Impact on Society: This study could encourage policymakers and societies to develop guidelines on how to develop privacy practices and consent management to be more user centric as individuals are increasingly concerned about their online privacy. Future Research: This study encourages examining consumers’ motivational factors to provide digital consent for companies with experimental research settings. This study also calls to explore perceived benefits in all age groups from the perspective of different information in various business sectors. This study shows that privacy concern is a contextual and situational factor.

Aim/Purpose: The use of digital technology, such as an electronic records management system (ERMS), has prompted widespread changes across organizations. The organization needs to support its operations with an automation system to improve production performance. This study investigates ERMS’s potentiality to enhance organizational performance in the oil and gas industry. Background: Oil and gas organizations generate enormous electronic records that lead to difficulties in managing them without any system or digitalization procedure. The need to use a system to manage big data and records affects information security and creates several problems. This study supports decision-makers in oil and gas organizations to use ERMS to enhance organizational performance. Methodology: We used a quantitative method by integrating the typical partial least squares (SEM-PLS) approach, including measurement items, respondents’ demographics, sampling and collection of data, and data analysis. The SEM-PLS approach uses a measurement and structural model assessment to analyze data. Contribution: This study contributes significantly to theory and practice by providing advancements in identity theory in the context of big data management and electronic records management. This study is a foundation for further research on the role of ERMS in operations performance and Big Data Management (BDM). This research makes a theoretical contribution by studying a theory-driven framework that may serve as an essential lens to evaluate the role of ERMS in performance and increase its potentiality in the future. This research also evaluated the combined impacts of general technology acceptance theory elements and identity theory in the context of ERMS to support data management. Findings: This study provides an empirically tested model that helps organizations to adopt ERMS based on the influence of big data management. The current study’s findings looked at the concerns of oil and gas organizations about integrating new technologies to support organizational performance. The results demonstrated that individual characteristics of users in oil and gas organizations, in conjunction with administrative features, are robust predictors of ERMS. The results show that ERMS potentiality significantly influences the organizational performance of oil and gas organizations. The research results fit the big ideas about how big data management and ERMS affect respondents to adopt new technologies. Recommendations for Practitioners: This study contributes significantly to the theory and practice of ERMS potentiality and BDM by developing and validating a new framework for adopting ERMS to support the performance and production of oil and gas organizations. The current study adds a new framework to identity theory in the context of ERMS and BDM. It increases the perceived benefits of using ERMS in protecting the credibility and authenticity of electronic records in oil and gas organizations. Recommendation for Researchers: This study serves as a foundation for future research into the function and influence of big data management on ERMS that support the organizational performance. Researchers can examine the framework of this study in other nations in the future, and they will be able to analyze this research framework to compare various results in other countries and expand ERMS generalizability and efficacy. Impact on Society: ERMS and its impact on BDM is still a developing field, and readers of this article can assist in gaining a better understanding of the literature’s dissemination of ERMS adoption in the oil and gas industry. This study presents an experimentally validated model of ERMS adoption with the effect of BDM in the oil and gas industry. Future Research: In the future, researchers may be able to examine the impact of BDM and user technology fit as critical factors in adopting ERMS by using different theories or locations. Furthermore, researchers may include the moderating impact of demographical parameters such as age, gender, wealth, and experience into this study model to make it even more robust and comprehensive. In addition, future research may examine the significant direct correlations between human traits, organizational features, and individual perceptions of BDM that are directly related to ERMS potentiality and operational performance in the future.

Aim/Purpose: This study presents a novel deep learning-based framework designed to enhance spontaneous micro-expression recognition by effectively increasing the amount and variety of data and balancing the class distribution to improve recognition accuracy. Background: Micro-expression recognition using deep learning requires large amounts of data. Micro-expression datasets are relatively small, and their class distribution is not balanced. Methodology: This study developed a framework using a deep learning-based model to recognize spontaneous micro-expressions on a person’s face. The framework also includes several technical stages, including image and data preprocessing. In data preprocessing, data augmentation is carried out to increase the amount and variety of data and class balancing to balance the distribution of sample classes in the dataset. Contribution: This study’s essential contribution lies in enhancing the accuracy of micro-expression recognition and overcoming the limited amount of data and imbalanced class distribution that typically leads to overfitting. Findings: The results indicate that the proposed framework, with its data preprocessing stages and deep learning model, significantly increases the accuracy of micro-expression recognition by overcoming dataset limitations and producing a balanced class distribution. This leads to improved micro-expression recognition accuracy using deep learning techniques. Recommendations for Practitioners: Practitioners can utilize the model produced by the proposed framework, which was developed to recognize spontaneous micro-expressions on a person’s face, by implementing it as an emotional analysis application based on facial micro-expressions. Recommendation for Researchers: Researchers involved in the development of a spontaneous micro-expression recognition framework for analyzing hidden emotions from a person’s face are playing an essential role in advancing this field and continue to search for more innovative deep learning-based solutions that continue to explore techniques to increase the amount and variety of data and find solutions to balancing the number of sample classes in various micro-expression datasets. They can further improvise to develop deep learning model architectures that are more suitable and relevant according to the needs of recognition tasks and the various characteristics of different datasets. Impact on Society: The proposed framework could significantly impact society by providing a reliable model for recognizing spontaneous micro-expressions in real-world applications, ranging from security systems and criminal investigations to healthcare and emotional analysis. Future Research: Developing a spontaneous micro-expression recognition framework based on spatial and temporal flow requires the learning model to classify optimal features. Our future work will focus more on exploring micro-expression features by developing various alternative learning models and increasing the weights of spatial and temporal features.

Aim/Purpose: While existing literature has extensively explored factors influencing the success of big data projects and proposed big data maturity models, no study has harnessed machine learning to predict project success and identify the critical features contributing significantly to that success. The purpose of this paper is to offer fresh insights into the realm of big data projects by leveraging machine-learning algorithms. Background: Previously, we introduced the Global Big Data Maturity Model (GBDMM), which encompassed various domains inspired by the success factors of big data projects. In this paper, we transformed these maturity domains into a survey and collected feedback from 90 big data experts across the Middle East, Gulf, Africa, and Turkey regions regarding their own projects. This approach aims to gather firsthand insights from practitioners and experts in the field. Methodology: To analyze the feedback obtained from the survey, we applied several algorithms suitable for small datasets and categorical features. Our approach included cross-validation and feature selection techniques to mitigate overfitting and enhance model performance. Notably, the best-performing algorithms in our study were the Decision Tree (achieving an F1 score of 67%) and the Cat Boost classifier (also achieving an F1 score of 67%). Contribution: This research makes a significant contribution to the field of big data projects. By utilizing machine-learning techniques, we predict the success or failure of such projects and identify the key features that significantly contribute to their success. This provides companies with a valuable model for predicting their own big data project outcomes. Findings: Our analysis revealed that the domains of strategy and data have the most influential impact on the success of big data projects. Therefore, companies should prioritize these domains when undertaking such projects. Furthermore, we now have an initial model capable of predicting project success or failure, which can be invaluable for companies. Recommendations for Practitioners: Based on our findings, we recommend that practitioners concentrate on developing robust strategies and prioritize data management to enhance the outcomes of their big data projects. Additionally, practitioners can leverage machine-learning techniques to predict the success rate of these projects. Recommendation for Researchers: For further research in this field, we suggest exploring additional algorithms and techniques and refining existing models to enhance the accuracy and reliability of predicting the success of big data projects. Researchers may also investigate further into the interplay between strategy, data, and the success of such projects. Impact on Society: By improving the success rate of big data projects, our findings enable organizations to create more efficient and impactful data-driven solutions across various sectors. This, in turn, facilitates informed decision-making, effective resource allocation, improved operational efficiency, and overall performance enhancement. Future Research: In the future, gathering additional feedback from a broader range of big data experts will be valuable and help refine the prediction algorithm. Conducting longitudinal studies to analyze the long-term success and outcomes of Big Data projects would be beneficial. Furthermore, exploring the applicability of our model across different regions and industries will provide further insights into the field.

Aim/Purpose: This study explored teachers’ data-driven decision-making processes during routine and emergency remote teaching, as experienced during the COVID-19 pandemic. Background: Decision-making is essential in teaching, with informed decisions promoting student learning and teachers’ professional development most effectively. However, obstacles to the use of data have been identified in many studies. Methodology: Using a qualitative methodology (N=20), we studied how teachers make decisions, what data is available, and what data they would like to have to improve their decision-making. We used an inductive approach (bottom-up), utilizing teachers’ statements related to decision-making as the unit of analysis. Contribution: Our findings shed an important light on teachers’ Data-Driven Decision-Making (DDDM), highlighting the differences between routine and Emergency Remote Teaching (ERT). Findings: Overall, we found that teachers make teaching decisions in three main areas: pedagogy, discipline-related issues, and appearance and behavior. They shift between making decisions based on data and making decisions based on intuition. Academic-related decisions are the most prominent in routine teaching, and during ERT, they were almost the only area in which teachers’ decisions were made. Teachers reported collecting data about students’ academic achievements and emotional state and considered the organizational culture, consultation with colleagues, and parents’ involvement before decision-making. Recommendations for Practitioners: Promote a culture of data-driven decision-making across the education system; Make diverse and rich data of different types accessible to teachers; Increase professional and emotional support for teachers. Recommendation for Researchers: Researchers have the potential to expand the scope of this study by conducting research using other methodologies and in different countries. Impact on Society: This study highlights the importance of teachers’ data-driven decision-making in improving teaching practices and promoting students’ achievement. Future Research: Additional research is required to examine data-driven decision-making in diverse circumstances.

Aim/Purpose: This research aims to evaluate models from meta-learning techniques, such as Riemannian Model Agnostic Meta-Learning (RMAML), Model-Agnostic Meta-Learning (MAML), and Reptile meta-learning, to obtain high-quality metadata. The goal is to utilize this metadata to increase accuracy and efficiency in identifying chili varieties in smart agriculture. Background: The identification of chili varieties in smart agriculture is a complex process that requires a multi-faceted approach. One challenge in chili variety identification is the lack of a large and diverse dataset. This can be addressed using meta-learning techniques, which allow the model to leverage knowledge learned from other related tasks or artificially expand the dataset by applying transformations to existing data. Another challenge is the variation in growing conditions, which can affect the appearance of chili varieties. Meta-learning techniques can help address this challenge by allowing the model to adapt to variations in growing conditions with task-specific embeddings and optimizations. With the help of meta-learning techniques, such as data augmentation, data characterization, selection of datasets, and performance estimation, quality metadata for accurate identification of chili varieties can be achieved even in the presence of limited data and variations in growing conditions. Furthermore, the use of meta-learning techniques in chili variety identification can also assist in addressing challenges related to the computational complexity of the task. Methodology: The research approach employed is quantitative, specifically comparing three models from meta-learning techniques to determine which model is most suitable for our dataset. Data was collected from the variety assembly garden in the form of images of chili leaves using a mobile device. The research successfully gathered 1,974 images of chili leaves, with 697 images of large red chilies, 649 images of curly red chilies, and 628 images of cayenne peppers. These chili leaf images were then processed using augmentation techniques. The results of image data augmentation were categorized based on leaf characteristics (such as oval, lancet, elliptical, serrated leaf edges, and flat leaf edges). Subsequently, training and validation utilized three models from meta-learning techniques. The final stage involved model evaluation using 2-way and 3-way classification, as well as 5-shot and 10-shot learning scenarios to select the dataset with the best performance. Contribution: Improving classification accuracy, with a focus on ensuring high-quality data, allows for more precise identification and classification of chili varieties. Enhancing model training through an emphasis on data quality ensures that the models receive reliable and representative input, leading to improved generalization and performance in identifying chili varieties. Findings: With small collections of datasets, the authors have used data augmentation and meta-learning techniques to overcome the challenges of limited data and variations in growing conditions. Recommendations for Practitioners: By leveraging the knowledge and adaptability gained from meta-learning, accurate identification of chili varieties can be achieved even with limited data and variations in growing conditions. The use of meta-learning techniques in chili variety identification can greatly improve the accuracy and reliability of the identification process. Recommendation for Researchers: Using meta-learning techniques, such as transfer learning and parameter optimization, researchers can overcome challenges related to limited data and variations in growing conditions in chili variety identification. Impact on Society: The findings from this research can help identify superior chili seeds, thereby motivating farmers to cultivate high-quality chilies and achieve bountiful harvests. Future Research: We intend to verify our approach on a more extensive array of datasets and explore the implementation of more resilient regularization techniques, going beyond image augmentation, within the meta-learning techniques. Furthermore, our goal is to expand our research to encompass the automatic learning of parameters during training and tackle issues associated with noisy labels. Building on the insights gained from our observed outcomes, a future objective is to enhance the refinement of model-agnostic meta-learning techniques that can effectively adapt to intricate task distributions with substantial domain gaps between tasks. To realize this aim, our proposal involves devising model-agnostic meta-learning techniques specifically designed for multi-modal scenarios.

With the continuous growth and importance of data, the need for strong data protection becomes crucial. Encryption plays a vital role in preserving the confidentiality of data, and attribute-based encryption (ABE) offers a meticulous access control system based on attributes. This study investigates the integration of Fernet encryption with initialisation vector (IV) and ABE, resulting in a hybrid encryption approach that enhances both security and flexibility. By combining the advantages of Fernet encryption and IV-based encryption, the hybrid encryption scheme establishes an effective and robust mechanism for safeguarding data. Fernet encryption, renowned for its simplicity and efficiency, provides authenticated encryption, guaranteeing both the confidentiality and integrity of the data. The incorporation of an initialisation vector (IV) introduces an element of randomness into the encryption process, thereby strengthening the overall security measures. This research paper discusses the advantages and drawbacks of the hybrid encryption of Fernet and IV with ABE.

Scientific experiments, simulations, and modern applications generate large amounts of data. Analysing resources required to process such big datasets is essential to identify application running costs for cloud or in-house deployments. Researchers have proposed keeping data in raw formats to avoid upfront utilisation of resources. However, it poses reparsing issues for frequently accessed data. The paper discusses detailed comparative analysis of resources required by in-situ engines and traditional database management systems to process a real-world scientific dataset. A resource monitoring framework has been developed and incorporated into the raw data query processing framework to achieve this goal. The work identified different query types best suited to a given data processing tool in terms of data to result time and resource requirements. The analysis of resource utilisation patterns has led to the development of query complexity aware (QCA) and resource utilisation aware (RUA) data partitioning techniques to process big raw data efficiently. Resource utilisation data have been analysed to estimate the data processing capacity of a given machine.

This study aims to identify and understand the perspectives of automotive aftersales stakeholders regarding current challenges posed by decarbonisation strategies. It examines potential responses that the automotive aftersales business could undertake to address these challenges. Semi-structured interviews were undertaken with automotive industry experts from Europe and Latin America. This paper focuses primarily on impacts of decarbonisation upon automotive aftersales and the potential role of data in that business. Results show that investment in technology will be a condition for businesses that want to remain active in the industry. Furthermore, experts agree that incumbent manufacturers are not filling the technology gap that the energy transition is creating in the automotive sector, a consequence of which will be the entrance of new players from other sectors. The current aftersales businesses will potentially lose bargaining control. Moreover, policy makers are seen as unreliable leaders of the transition agenda.

The current rapid technological changes confront researchers of learning technologies with the challenge of evaluating them, predicting trends, and improving their adoption and diffusion. This study utilizes a data-driven discourse analysis approach, namely culturomics, to investigate changes over time in the research of learning technologies. The patterns and changes were examined on a corpus of articles published over the past decade (2006-2014) in the proceedings of Chais Conference for the Study of Innovation and Learning Technologies – the leading research conference on learning technologies in Israel. The interesting findings of the exhaustive process of analyzing all the words in the corpus were that the most commonly used terms (e.g., pupil, teacher, student) and the most commonly used phrases (e.g., face-to-face) in the field of learning technologies reflect a pedagogical rather than a technological aspect of learning technologies. The study also demonstrates two cases of change over time in prominent themes, such as “Facebook” and “the National Information and Communication Technology (ICT) program”. Methodologically, this research demonstrates the effectiveness of a data-driven approach for identifying discourse trends over time.

Aim/Purpose: The growing complexity of the business environment and business processes as well as the Big Data phenomenon has an impact on every area of human activity nowadays. This new reality challenges the effectiveness of traditional narrowly oriented professional education. New areas of competences emerged as a synergy of multiple knowledge areas – transdisciplines. Informing Science and Data Science are just the first two such new areas we may identify as transdisciplines. Universities are facing the challenge to educate students for those new realities. Background: The purpose of the paper is to share the authors’ experience in designing curriculum for training bachelor students in Informing Science as a concentration within an Information Brokerage major, and a master program on Data Science. Methodology: Designing curriculum for transdisciplines requires diverse expertise obtained by both academia and industries and passed through several stages - identifying objectives, conceptualizing curriculum models, identifying content, and development pedagogical priorities. Contribution: Sharing our experience acquired in designing transdiscipline programs will contribute to a transition from a narrow professional education towards addressing 21st-century challenges. Findings: Analytical skills, combined with training in all categories of so-called “soft skills”, are essential in preparing students for a successful career in a transdiciplinary area of activities. Recommendations for Practitioners: Establishing a working environment encouraging not only sharing but close cooperation is essential nowadays. Recommendations for Researchers: There are two aspects of training professionals capable of succeeding in a transdisciplinary environment: encouraging mutual respect and developing out-of-box thinking. Impact on Society: The transition of higher education in a way to meet current challenges. Future Research The next steps in this research are to collect feedback regarding the professional careers of students graduating in these two programs and to adjust the curriculum accordingly.

Nat PAVASANT,Takashi MORITA,Masayuki NUMAO,Ken-ichi FUKUI, Vol.E107-D, No.11, pp.1453-1457
We proposed a procedure to pre-process data used in a vector autoregressive (VAR) modeling of a temporal point process by using kernel density estimation. Vector autoregressive modeling of point-process data, for example, is being used for causality inference. The VAR model discretizes the timeline into small windows, and creates a time series by the presence of events in each window, and then models the presence of an event at the next time step by its history. The problem is that to get a longer history with high temporal resolution required a large number of windows, and thus, model parameters. We proposed the local density estimation procedure, which, instead of using the binary presence as the input to the model, performed kernel density estimation of the event history, and discretized the estimation to be used as the input. This allowed us to reduce the number of model parameters, especially in sparse data. Our experiment on a sparse Poisson process showed that this procedure vastly increases model prediction performance.
Publication Date: 2024/11/01

One of the main tasks in tax administration is debt management. The main goal of this function is tax due collection. Statements are processed in order to select strategies to use in the debt management process to optimise the debt collection process. This work proposes to carry out a data mining process to predict debts of taxpayers with high probability of non-payment. The data mining process identifies high-risk debts using a survival analysis on a dataset from a tax administration. Three groups of tax debtors with similar payment behaviour were identified and a success rate of up to 90% was reached in estimating the payment time of taxpayers. The concordance index (C-index) was used to determine the performance of the constructed model. The highest prediction rate reached was 90.37% corresponding to the third group.

Automated Data Augmentation via Wikidata Relationships Oyesh Singh, UMBC10:30-11:30 Monday, 21 October 2019, ITE 346 With the increase in complexity of machine learning models, there is more need for data than ever. In order to fill this gap of annotated data-scarce situation, we look towards the ocean of free data present in Wikipedia and other […]

The post TALK: Automated Data Augmentation via Wikidata Relationships appeared first on UMBC ebiquity.

Improving equity in data science, edited by Colby Tofel-Grehl and Emmanuel Schanzer, is a thought-provoking exploration of how data science education can be transformed to foster equity, especially within K-16 classrooms. The editors advocate for redefining

As an academic, I have cheered for and welcomed the open access (OA) mandates that, slowly but steadily, have been accepted in one way or another throughout academia. It is now often accepted that public funds means public

MY state, Johor, is seeing a big rise in data centres. Many well-known companies from the United States, China and Singapore are choosing to set up their facilities here.

As a Johorean, I am proud to see the state becoming a bigger part of the digital economy. This did not happen by accident. Thanks to the efforts by leaders like Prime Minister Datuk Seri Anwar Ibrahim, who understands our local needs, Johor and Malaysia are becoming a key part of the digital economy.

This growth is bringing more businesses, improving infrastructure and offering new job opportunities, with benefits that can reach places like Segamat and Jementah too. Based on feedback from my constituents, they are excited with these developments.

Big gains, big potential

This is because data centres clearly bring benefits to Johor and the country. They are boosting our economy with big investments, which reached RM31 billion last year, funding new facilities, improving infrastructure.

The Investment, Trade and Industry Ministry, including its Deputy Minister Liew Chin Tong, who is also Iskandar Puteri MP, has played a key role in bringing in these investments to Johor.

These projects do not just benefit greater Johor Bahru; smaller towns like Segamat and Jementah have also seen gains through improved infrastructure, new business opportunities and enhanced social benefits.

When big companies such as Microsoft and others start major projects in Johor, it helps put our state and the nation on the map as a global tech hub. This can attract more savvy investments and businesses in the future, creating more growth that reaches different parts of the state.

Challenges to consider

However, we cannot ignore the downsides. Data centres consume a lot of energy and water, potentially straining our resources, especially since Johor has faced water shortages before. We need to grow in a way that does not harm the environment or local communities.

We must also balance land use carefully. Data centres take up a lot of space, and over-allocating land to them could limit growth in other sectors like agriculture or housing. It may also result in lower revenue and fewer job opportunities compared to if the land had been used for other economic activities.

As we know, data centres do not create as many jobs as we hope. Once they are built, they usually do not require too many staff on site.

We need to make sure that these centres generate as many good-paying jobs for the locals, whether directly or otherwise.

Mitigating drawbacks

To make sure this data centre boom benefits the people in the long-run, the government needs to take action. I am gratified to learn that the Finance Ministry and Investment, Trade and Industry Ministry are coming up with plans to make sure data centre investments bring long-term benefits.

The Finance Ministry has suggested the introduction of a “scorecard” to push companies to create good jobs, support local businesses and prioritise sustainability.

The Investment, Trade and Industry Ministry’s guidelines for energy and water use are another positive step toward our zero-carbon goal for 2050.

Programmes like the Corporate Renewable Energy Supply Scheme will help data centres use more renewable energy, making operations cheaper in the long run. These are all good efforts.

Learning from our neighbour

As we move forward, we can look to Singapore’s experience with data centres, as our neighbour has had a head start in the sector.

It has leveraged technology transfer to build a strong, knowledge-based workforce, boosting its digital economy. By setting robust environmental standards, such as energy and water usage guidelines, Singapore has also pushed for greener practices in the industry.

Our current data centre boom should be a reminder for us to keep investing in our people and infrastructure for long-term growth.

We need to equip our youth with skills in cloud computing, cybersecurity and artificial intelligence, and upgrade infrastructure like high-speed internet and reliable power supply. This will lay the foundation for lasting success.

For now, let us embrace this boom in data centre opportunities, but stay aware of the challenges. With careful planning, we can make Malaysia and Johor a tech hub that benefits everyone, and build a better future for our children.

Ng Kor Sim

State Assemblywoman for Jementah

Johor

PETALING JAYA: TM Global, the wholesale business arm of Telekom Malaysia Bhd (TM), will expand its Klang Valley Data Centre (KVDC) in Cyberjaya and Iskandar Puteri Data Centre (IPDC) in Johor, addressing the growing demand for domestic and international data hosting services.

This is the next phase in TM’s strategic roadmap to grow its infrastructure ecosystem and position Malaysia as a preferred digital hub in Southeast Asia, aligning with its aspiration to become a digital powerhouse by 2030.

These expansions and TM’s partnership with Nxera to develop a hyperconnected, artificial intelligence-ready data centre, lays the foundation for digital services such as cloud, advanced analytics, AI and the Internet of Things.

Scheduled to begin commercial operations in 2025, the second phase of both KVDC and IPDC will deliver a combined IT load of about 20MW. The expansion will meet Uptime Institute’s Tier-III standards, and the Leadership in Energy and Environmental Design Silver Rating for long-term sustainability, a globally recognised green building certification.

TM Global executive vice-president Khairul Liza Ibrahim said, “KVDC and IPDC are integral infrastructures in Malaysia’s digital ecosystem, serving as international gateways and interconnected points to support 5G networks. This second phase of our data centre expansion will feature sustainable designs, boosting our capacity to support hyperscalers,

OTT players, cloud and next generation AI providers, as well as enterprises.”

TM Global’s data centres are complemented by seven regional Edge Facilities located throughout the country. These support high-performance computing and co-location services to bring content closer to end-users with minimal latency.

“We have enhanced our data hosting services with a recent acquisition of the Facilities-Based Operator licence in Singapore, allowing us to provide seamless, secure data centre-to-data centre connectivity through our extensive domestic fibre optics network and international submarine cable systems. This enables us to meet the growing connectivity demands across the region, linking data centres from Thailand to Malaysia, Singapore, and Batam in Indonesia,” Khairul Liza said.

TM Global offers a comprehensive suite of platform-based services, including multi-edge computing and content delivery, to elevate data hosting solutions. These services are tailored to optimise performance and efficiency, ensuring a robust and reliable data-driven network for customers. Leveraging its extensive network infrastructure, TM Global equips carriers, enterprises, hyperscalers, over-the-top services, and next-generation AI application providers with the tools necessary to drive innovation and seamless digital integration.

Your Yahoo account may make you eligible for a settlement check. Here's what to know about the Yahoo data breach settlement.

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A fire at a Digital Realty Singapore datacenter by a lithium-ion battery explosion disrupts Alibaba Cloud services.

Surge in usage is attributed to the growing adoption of 5G devices and FWA broadband services

This tutorial will show you how to install PrestaShop 1.7.x. template.

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Cookies sind Textdateien, die auf dem Endgerät des Nutzers gespeichert werden. Ruft ein Nutzer eine Website auf, so kann ein Cookie auf dem Betriebssystem des Nutzers gespeichert werden. Einige Funktionen unserer Internetseite können ohne den Einsatz von Cookies nicht angeboten werden. Dafür ist es erforderlich, dass der Browser auch nach einem Seitenwechsel wiedererkannt wird. Die durch technisch notwendige Cookies erhobenen Nutzerdaten werden nicht zur Erstellung von Nutzerprofilen verwendet. In den o.g. Zwecken liegt auch unser berechtigtes Interesse in der Verarbeitung der personenbezogenen Daten nach Art. 6 Abs. 1 lit. f) DSGVO.

Darüber hinaus verwendet unsere Website unter Umständen Cookies, die eine Analyse des Surfverhaltens der Nutzer ermöglichen (sog. Third Party Cookies). Nähere Informationen zu Umfang, Zweck, Rechtsgrundlage und Widerspruchsmöglichkeiten erhalten Sie in den jeweiligen Abschnitten des jeweiligen Kapitels dieser Datenschutzerklärung.

Sie als Nutzer haben die volle Kontrolle über die Verwendung von Cookies. Durch eine Änderung der Einstellungen in Ihrem Internetbrowser können Sie die Übertragung von Cookies deaktivieren, einschränken oder löschen. Wenn Sie Cookies für unsere Website deaktivieren, können möglicherweise nicht mehr alle Funktionen der Website vollumfänglich genutzt werden. Die Übermittlung von Flash-Cookies können Sie über eine Änderung der Einstellung des Flash Players unterbinden.

Hilfe zu den Einstellungen finden Sie im jeweiligen Hilfemenü Ihres Browsers  oder unter den folgenden Links:
Internet Explorer: http://windows.microsoft.com/de-DE/windows-vista/Block-or-allow-cookies
Firefox: https://support.mozilla.org/de/kb/cookies-erlauben-und-ablehnen
Chrome: http://support.google.com/chrome/bin/answer.py?hl=de&hlrm=en&answer=95647
Safari: https://support.apple.com/de-de/guide/safari/sfri11471/mac
Opera: https://help.opera.com/en/latest/web-preferences/#cookies

Einige der hier verwendeten Cookies werden nach Schließen Ihres Browsers wieder gelöscht (sog. Sitzungs-Cookies). Andere Cookies bleiben auf Ihrem Endgerät und ermöglichen uns oder unseren Partnerunternehmen (Third Party Cookies), Ihren Browser beim nächsten Besuch wiederzuerkennen (persistente Cookies). Werden Cookies gesetzt, erheben und verarbeiten diese im individuellen Umfang bestimmte Nutzerinformationen wie Browser- und Standortdaten sowie IP-Adresswerte. Persistente Cookies werden automatisiert nach einer vorgegebenen Dauer gelöscht, die sich je nach Cookie unterscheiden kann.


5. Datenverarbeitung zur Bestellabwicklung

5.1. Wenn Sie in unserem Webshop bestellen möchten, ist es für den Vertragsabschluss erforderlich, dass Sie Ihre persönlichen Daten angeben, die wir für die Abwicklung Ihrer Bestellung benötigen. Die von Ihnen angegebenen Daten verarbeiten wir zur Abwicklung Ihrer Bestellung. 

Teilweise arbeiten wir mit externen Dienstleistern zusammen, um Ihre Bestellung abzuwickeln. Hierfür müssen wir die dazu erforderlichen personenbezogen Daten weitergeben.

Sofern wir Transportunternehmen mit der Lieferung Ihrer Ware beauftragen, geben wir Ihre für die Lieferung der Ware erforderlichen Daten an das jeweilige Transportunternehmen weiter. Für die Abwicklung der Zahlungen geben wir Ihre Daten im Rahmen der Erforderlichkeit an das beauftragte Kreditinstitut weiter. Falls wir Zahlungsdienstleister einsetzen, werden Sie darüber ebenfalls nachfolgend informiert. 
Rechtsgrundlage für die Weitergabe Ihrer Daten ist Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO.

5.2. Weitergabe Ihrer personenbezogenen Daten an Versanddienstleister

- DHL

Erfolgt die Zustellung der Ware an Sie durch den Transportdienstleister DHL (Deutsche Post AG, Charles-de-Gaulle-Straße 20, 53113 Bonn), geben wir zum Zwecke der Zustellung und im Rahmen der Erforderlichkeit gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO nur den Namen des Empfängers und die Lieferadresse an DHL weiter. Nur wenn Sie im Bestellprozess Ihre ausdrückliche Einwilligung erteilt haben, geben wir Ihre E-Mail-Adresse gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO vor der Zustellung der Ware zum Zwecke der Abstimmung eines Liefertermins bzw. zur Lieferankündigung an DHL weiter. Ihre Einwilligung kann jederzeit mit Wirkung für die Zukunft gegenüber dem oben bezeichneten Verantwortlichen oder gegenüber dem Transportdienstleister DHL widerrufen werden.

5.3. Verwendung von Zahlungsdienstleistern

5.4. bancontact

Bei der Zahlung via "bancontact"  über den Paypal Checkout erfolgt die Zahlungsabwicklung über den Zahlungsdienstleister den Zahlungsdienstleister PayPal (Europe) S.à r.l. et Cie, S.C.A., 22-24 Boulevard Royal, L-2449 Luxembourg (folgend: "Paypal").

Nähere Informationen zum Paypal-Checkout erfahren Sie im entsprechenden, nachfolgenden Passus.

5.5. blik

Bei der Zahlung via "blik"  über den Paypal Checkout erfolgt die Zahlungsabwicklung über den Zahlungsdienstleister den Zahlungsdienstleister PayPal (Europe) S.à r.l. et Cie, S.C.A., 22-24 Boulevard Royal, L-2449 Luxembourg (folgend: "Paypal").

Nähere Informationen zum Paypal-Checkout erfahren Sie im entsprechenden, nachfolgenden Passus.

5.6. ConCardis

Bei der Kreditkartenzahlung via ConCardis erfolgt die Zahlungsabwicklung über die ConCardis GmbH, Helfmann-Park 7, 65760 Eschborn. Wir geben Ihre personenbezogenen Daten nebst den Informationen über Ihre Bestellung gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO zum Zwecke der Zahlungsabwicklung und im Rahmen der Erforderlichkeit an ConCardis weiter. Einzelheiten zu den Datenschutzbestimmungen von ConCardis finden Sie hier: https://www.concardis.com/datenschutzerklaerung

5.7. mybank

Bei der Zahlung via "mybank"  über den Paypal Checkout erfolgt die Zahlungsabwicklung über den Zahlungsdienstleister den Zahlungsdienstleister PayPal (Europe) S.à r.l. et Cie, S.C.A., 22-24 Boulevard Royal, L-2449 Luxembourg (folgend: "Paypal").

Nähere Informationen zum Paypal-Checkout erfahren Sie im entsprechenden, nachfolgenden Passus.

- Paypal

Bei Auswahl der Zahlungsart PayPal, Kreditkarte via PayPal, Lastschrift via PayPal oder – falls angeboten - "Kauf auf Rechnung" oder "Ratenzahlung" via PayPal erfolgt die Zahlungsabwicklung über die PayPal (Europe) S.a.r.l. et Cie, S.C.A., 22-24 Boulevard Royal, L-2449 Luxembourg (nachfolgend "PayPal" genannt).
Wir geben Ihre personenbezogenen Daten gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO im Rahmen der Erforderlichkeit an PayPal weiter. PayPal behält sich für die Zahlungsmethoden Kreditkarte via PayPal, Lastschrift via PayPal oder – falls angeboten - "Kauf auf Rechnung" oder "Ratenzahlung" via PayPal die Durchführung einer Bonitätsauskunft vor.
Hierfür werden Ihre Zahlungsdaten gegebenenfalls gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO aufgrund berechtigten Interesses von PayPal an der Feststellung Ihrer Zahlungsfähigkeit an Auskunfteien weitergegeben. Das Ergebnis der Bonitätsprüfung in Bezug auf die statistische Zahlungsausfallwahrscheinlichkeit verwendet PayPal zum Zwecke der Entscheidung über die Bereitstellung der jeweiligen Zahlungsmethode.
Die Bonitätsauskunft kann Wahrscheinlichkeitswerte enthalten (sog. Score-Werte). Soweit Score-Werte in das Ergebnis der Bonitätsauskunft einfließen, haben diese ihre Grundlage in einem wissenschaftlich anerkannten mathematisch-statistischen Verfahren. In die Berechnung der Score-Werte fließen unter anderem, aber nicht ausschließlich, Anschriftendaten ein.
Welche weiteren Daten von PayPal erhoben werden, ergibt sich aus der jeweiligen Datenschutzerklärung von PayPal. Diese findet sich unter: https://www.paypal.com/de/webapps/mpp/ua/privacy-full
Sie können dieser Verarbeitung Ihrer Daten jederzeit durch eine Nachricht an PayPal widersprechen. PayPal bleibt jedoch ggf. weiterhin berechtigt, Ihre personenbezogenen Daten zu verarbeiten, wenn dies zur vertragsgemäßen Zahlungsabwicklung erforderlich ist.

5.8. Paypal Checkout

 Wir nutzen auf dieser Webseite den PayPal Checkout (PayPal (Europe) S.a.r.l. et Cie, S.C.A., 22-24 Boulevard Royal, L-2449 Luxemburg (nachfolgend "PayPal" genannt).

PayPal Checkout ist eine Online-Zahlungslösung von PayPal, die sowohl die PayPal-Zahlungsarten aus auch lokale Zahlmethoden von Drittanbietern bedient.

Wenn Sie (falls jeweils angeboten) die Zahlungsarten PayPal, Kreditkarte via PayPal, Lastschrift via PayPal oder "Später Bezahlen" via PayPal auswählen, geben wir Ihre notwendigen Zahlungsdaten zum Zwecke der Zahlungsabwicklung an PayPal weiter. Dabei ist die Weitergabe gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO zulässig.

Bei den Zahlungsarten Kreditkarte via PayPal, Lastschrift via PayPal oder "Später bezahlen" via PayPal behält PayPal sich jeweils die Durchführung einer Bonitätsauskunft vor. Zu diesem Zweck gibt PayPal Ihre notwendigen Zahlungsdaten gegebenenfalls an Auskunfteien weiter. Die Verarbeitung geschieht auf Rechtsgrundlage des Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO. PayPal hat ein berechtigtes Interesse an der Feststellung Ihrer Zahlungsfähigkeit. Sie können dieser Verarbeitung Ihrer Daten jederzeit durch eine Nachricht an PayPal widersprechen, wobei eine weitere Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten durch PayPal weiterhin berechtigt sein kann, sofern diese notwendig ist für die vertragsgemäße Zahlungsabwicklung.
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Wenn Sie die Zahlungsart PayPal-Rechnungskauf auswählen, übermitteln wir Ihre Zahlungsdaten gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO zur zunächst an PayPal. PayPal leitet Ihre Daten dann zur Durchführung der Zahlung an die Ratepay GmbH, Ritterstr. 12-14, 10969 Berlin weiter. RatePay führt sodann im eigenen Namen eine Identitäts- und Bonitätsprüfung durch. Rechtsgrundlage dafür ist Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO, das berechtigte Interesse an der Feststellung der Zahlungsfähigkeit.  Dafür gibt RatePay Ihre Zahlungsdaten gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO an Auskunfteien weiter.

Ratepay kann auf folgende Auskunfteien zugreifen : https://www.ratepay.com/legal-payment-creditagencies/
  Wenn Sie die Zahlungsart eines lokalen Drittanbieters wählen, geben wir Ihre Zahlungsdaten zunächst gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO an PayPal weiter. PayPal Ihre Zahlungsdaten dann zur Durchführung der Zahlung (6 Abs. 1 lit. b DSGVO) an den von Ihnen ausgewählten Anbieter weiter:

- iDeal (Currence Holding BV, Beethovenstraat 300 Amsterdam, Niederlande)
- giropay (Paydirekt GmbH, Stephanstr. 14-16, 60313 Frankfurt am Main
- Sofort (SOFORT GmbH, Theresienhöhe 12, 80339 München, Deutschland)
- bancontact (Bancontact Payconiq Company, Rue d'Arlon 82, 1040 Brüssel, Belgien)
- eps (PSA Payment Services Austria GmbH, Handelskai 92, Gate 2,1200 Wien, Österreich)
- blik (Polski Standard Płatności sp. z o.o., ul. Czerniakowska 87A, 00-718 Warschau,Polen)
- Przelewy24 (PayPro SA, Kanclerska 15A, 60-326 Poznań, Polen)
- MyBank (PRETA S.A.S, 40 Rue de Courcelles, F-75008 Paris, Frankreich)

 Weitere Informationen finden Sie in der Datenschutzerklärung von PayPal:
https://www.paypal.com/de/webapps/mpp/ua/privacy-full

- Stripe
Bei Auswahl einer Zahlungsart des Zahlungsdienstleisters Stripe  erfolgt die Zahlungsabwicklung über die Stripe Payments Europe Ltd, Block 4, Harcourt Centre, Harcourt Road, Dublin 2, Irland (nachfolgend "stripe" genannt).
Wir geben Ihre personenbezogenen Daten nebst den Informationen über Ihre Bestellung (Name, Anschrift, Kontonummer, Bankleitzahl, evtl. Kreditkartennummer, Rechnungsbetrag, Währung und Transaktionsnummer) gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO ausschließlich zum Zwecke der Zahlungsabwicklung und nur im Rahmen des Erforderlichen an stripe weiter.

- Shopify Payments
Wir verwenden den Zahlungsdienstleister "Shopify Payments", 3rd Floor, Europa House, Harcourt Building, Harcourt Street, Dublin 2. Wenn Sie sich für eine über den Zahlungsdienstleister Shopify Payments angebotene Zahlungsart entscheiden, erfolgt die Zahlungsabwicklung über den technischen Dienstleister Stripe Payments Europe Ltd., 1 Grand Canal Street Lower, Grand Canal Dock, Dublin, Irland, an die wir Ihre im Rahmen des Bestellvorgangs mitgeteilten Informationen nebst den Informationen über Ihre Bestellung (Name, Anschrift, Kontonummer, Bankleitzahl, evtl. Kreditkartennummer, Rechnungsbetrag, Währung und Transaktionsnummer) gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO weitergeben. Die Weitergabe Ihrer Daten erfolgt ausschließlich zum Zwecke der Zahlungsabwicklung mit der Stripe Payments Europe Ltd. und nur insoweit, als sie hierfür erforderlich ist. Nähere Informationen zum Datenschutz von Shopify Payments finden Sie unter der nachstehenden Internetadresse: https://www.shopify.com/legal/privacy
Datenschutzrechtliche Informationen zur Stripe Payments Europe Ltd. finden Sie hier: https://stripe.com/de/privacy

6. Datenverarbeitung bei Eröffnung eines Kundenkontos und zur Vertragsabwicklung

Wenn Sie bei uns ein Kundenkonto eröffnen, werden hierbei gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. b DGSVO personenbezogene Daten erhoben und verarbeitet. Der Umfang der Daten ist aus dem Eingabeformular ersichtlich. Die von Ihnen eingegebenen Daten werden von uns zur Vertragsabwicklung gespeichert und verwendet. 
Sie können Ihr Kundenkonto jederzeit löschen. Dies kann durch eine Nachricht an die Adresse des Verantwortlichen oder, wenn angeboten, direkt im Kundenkonto erfolgen. In dem Fall werden wir auch Ihre Daten mit Rücksicht auf steuer- und handelsrechtliche Aufbewahrungsfristen sperren und nach Ablauf dieser Fristen löschen. Dem kann nur Ihre Einwilligung zur dauerhaften Speicherung oder eine gesetzlich erlaubte weitere Datenverwendung von unserer Seite entgegenstehen.

7. Kommentarfunktion

Wenn Sie die Kommentarfunktion unserer Webseite nutzen, werden neben Ihrem Kommentarinhalt auch Angaben zum Zeitpunkt der Erstellung des Kommentars sowie der von Ihnen gewählte Kommentatorenname gespeichert und auf der Website veröffentlicht. Außerdem wird Ihre IP-Adresse protokolliert und gespeichert. 
Rechtsgrundlagen für die Speicherung Ihrer Daten sind die Art. 6 Abs. 1 lit.b und f DSGVO. Die Speicherung der IP-Adresse erfolgt aus Sicherheitsgründen und für den Fall, dass die betroffene Person durch einen abgegebenen Kommentar die Rechte Dritter verletzt oder rechtswidrige Inhalte veröffentlicht. Ihre E-Mailadresse wird benötigt, um mit Ihnen in Kontakt zu treten, falls ein Dritter Ihren veröffentlichten Inhalt als rechtswidrig beanstanden sollte. Wir behalten uns vor, Kommentare zu löschen, wenn sie von Dritten als rechtswidrig beanstandet werden.

8. Nutzung Ihrer Daten zur Direktwerbung

8.1. Newsletter

Auf unserer Internetseite besteht die Möglichkeit einen kostenfreien Newsletter zu abonnieren. Dabei werden bei der Anmeldung zum Newsletter die Daten aus der Eingabemaske an uns übermittelt. Pflichtangabe ist lediglich Ihre Emailadresse. Falls Sie weitere freiwillige Eingaben tätigen, werden diese nur für die persönliche Ansprache verwendet.

Rechtsgrundlage für die Verarbeitung Ihrer Daten nach Anmeldung zum Newsletter ist bei Vorliegen einer Einwilligung des Nutzers Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO. Diese holen wir ein, indem Sie nach der Anmeldung zum Newsletter eine Bestätigungs-Email erhalten, in der sich ein Bestätigungslink befindet. Wenn Sie diesen Link anklicken, erteilen Sie zugleich die Einwilligung in den Newsletter-Erhalt.
Bei der Absendung der Anmeldung zum Newsletter speichern wir Ihre IP-Adresse sowie das Datum und die Uhrzeit der Anmeldung. Diese Speicherung dient dazu, einen möglichen Missbrauch Ihrer E-Mail- Adresse nachvollziehen zu können. 

Wir nutzen die von uns bei der Anmeldung zum Newsletter erhobenen Daten ausschließlich zum Zwecke des Newsletter-Versands. 

Das Abonnement des Newsletters kann durch Sie jederzeit gekündigt werden. Zu diesem Zweck findet sich in jedem Newsletter ein entsprechender Link. Hierdurch wird ebenfalls ein Widerruf der Einwilligung der Speicherung der während des Anmeldevorgangs erhobenen personenbezogenen Daten ermöglicht. 

8.2. Werbung per Briefpost

Wenn Sie aufgrund einer Bestellung bei uns Ihre Ihren Vor- und Nachnamen, Ihre Postanschrift und ggf. weitere personenbezogene Daten hinterlassen haben, behalten wir uns vor zur Wahrung unseres berechtigten Interesses an personalisierter Direktwerbung gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO diese Daten zu speichern und Ihnen unsere Angebote per Briefpost zuzusenden.

Sie können der Speicherung und Nutzung Ihrer Daten zu diesem Zweck jederzeit durch eine entsprechende Nachricht an den Verantwortlichen widersprechen.

9.  Kontaktaufnahme zur Bewertungserinnerung

Bewertungserinnerung durch Trustpilot

Aufgrund Ihrer ausdrücklichen Einwilligung gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO übermitteln wir Ihre E-Mailadresse an die Bewertungsplattform Trustpilot (Trustpilot A/S, Pilestræde 58, 1112 Kopenhagen K, Dänemark (www.trustpilot.com)). Sie erhalten von Trustpilot  eine Bewertungserinnerung per E-Mail. Sie können Ihre Einwilligung jederzeit durch eine Nachricht an den für die Verarbeitung Ihrer Daten Verantwortlichen oder an Trustpilot  widerrufen.

10. Verwendung von Sozialen Medien: Social Plugins

10.1. Facebook-Plugins mit Shariff-Lösung

Auf unserer Website verwenden wir Social Plugins ("Plugins") des sozialen Netzwerkes Facebook  (Meta Platforms Ireland Limited, 4 Grand Canal Square, Dublin 2, Irland) (nachfolgend "Facebook" genannt).

Um den Schutz Ihrer Daten beim Besuch unserer Website zu erhöhen, sind die Schaltflächen der Plugins mit der sog- Shariff-Lösung nur unter Verwendung eines HTML-Links in die Seite eingebunden. Dadurch wird gewährleistet, dass beim Aufruf unserer Website mit einer Facebook-Schaltfläche erst eine Verbindung mit den Servern von Facebook hergestellt, wenn Sie die Schaltfläche anklicken und mit dem sich dann in einem neuem Browserfenster öffnenden Plugin interagieren. Eventuell müssen Sie sich auch gesondert einloggen. Eine Übertragung Ihrer Daten an einen Server von Facebook in den USA ist dabei nicht ausgeschlossen.

Meta Platforms, Inc. mit Sitz in USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen "EU-U.S. Data Privacy Framework" zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet. 
Weitere Informationen sind den Datenschutzhinweisen von Facebook zu entnehmen: http://www.facebook.com/policy.phphttps://www.facebook.com/legal/EU_data_transfer_addendum

10.2. Google+ -Plugins als Shariff-Lösung

Auf unserer Website werden sogenannte Social Plugins ("Plugins") des sozialen Netzwerkes Google+ verwendet, das von der Google Ireland Limited, Gordon House, 4 Barrow St, Dublin, D04 E5W5, Irland ("Google") betrieben wird.

Um den Schutz Ihrer Daten beim Besuch unserer Website zu erhöhen, sind die Schaltflächen der Plugins mit der sog- Shariff-Lösung nur unter Verwendung eines HTML-Links in die Seite eingebunden. Dadurch wird gewährleistet, dass beim Aufruf unserer Website mit einer Google+-Schaltfläche erst eine Verbindung mit den Servern von Google+ hergestellt, wenn Sie die Schaltfläche anklicken und mit dem sich dann in einem neuem Browserfenster öffnenden Plugin interagieren. Eventuell müssen Sie sich auch gesondert einloggen. Bei der Interaktion mit Google+ kann es zu einer Datenübertragung auf Server von Google in USA.
Google LLC mit Sitz in USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen "EU-U.S. Data Privacy Framework" zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet. Datenschutzhinweise von Google+: http://www.google.com/intl/de/+/policy/+1button.html
Wenn Sie nicht möchten, dass Google die über unseren Webauftritt gesammelten Daten unmittelbar Ihrem Profil zuordnet, müssen Sie sich vor dem Aktivieren des Plugins bei Google+ ausloggen.

10.3. Pinterest-Plugin als Shariff-Lösung

Wir verwenden auf unserer Webseite Social Plugins ("Plugins") des Online-Dienstes Pinterest (Pinterest Inc., 808 Brannan Street, San Francisco, CA, 94103, USA) (nachfolgend "Pinterest" genannt).

Um den Schutz Ihrer Daten beim Besuch unserer Website zu erhöhen, sind die Schaltflächen der Plugins mit der sog. Shariff-Lösung nur unter Verwendung eines HTML-Links in die Seite eingebunden. Dadurch wird gewährleistet, dass beim Aufruf unserer Website mit einer Pinterest-Schaltfläche erst eine Verbindung mit den Servern von Pinterest hergestellt, wenn Sie die Schaltfläche anklicken und mit dem sich dann in einem neuem Browserfenster öffnenden Plugin interagieren. Eventuell müssen Sie sich auch gesondert einloggen.

Die Datenübertragung in die USA wird auf die Standardvertragsklauseln der EU-Kommission gestützt.Details finden Sie hier:https://policy.pinterest.com/de/privacy-policy#section-residents-of-the-eeaDatenschutzhinweise von Pinterest:https://about.pinterest.com/de/privacy-policy

10.4. X (Ehemals Twitter)-Plugin als Shariff-Lösung

Wir verwenden auf unserer Webseite Social Plugins ("Plugins") des Online-Dienstes X (X Corp.., 1355 Market St, Suite 900, San Francisco, CA 94103, US) (nachfolgend "X " genannt).

Um den Schutz Ihrer Daten beim Besuch unserer Website zu erhöhen, sind die Schaltflächen der Plugins mit der sog. Shariff-Lösung nur unter Verwendung eines HTML-Links in die Seite eingebunden. Dadurch wird gewährleistet, dass beim Aufruf unserer Website mit einer X-Schaltfläche erst eine Verbindung mit den Servern von X hergestellt, wenn Sie die Schaltfläche anklicken und mit dem sich dann in einem neuem Browserfenster öffnenden Plugin interagieren. Eventuell müssen Sie sich auch gesondert einloggen.

Die Datenübertragung in die USA wird auf die Standardvertragsklauseln der EU-Kommission gestützt. Details finden Sie hier:https://twitter.com/de/privacy

Datenschutzhinweise von Twitter: https://twitter.com/privacy

11. Verwendung von Sozialen Medien: Video

Verwendung von Youtube-Videos

Auf dieser Website nutzen wir die Youtube-Einbettungsfunktion zur Anzeige und Wiedergabe von Videos des Anbieters "Youtube", der zu Google Ireland Limited, Gordon House, 4 Barrow St, Dublin, D04 E5W5, Irland ("Google")gehört. Hierbei verwenden wir den erweiterten Datenschutzmodus, der laut Anbieterangaben eine Speicherung von Nutzerinformationen erst bei Wiedergabe des/der Videos in Gang setzt. Wenn Sie die Wiedergabe eingebetteter Youtube-Videos starten, setzt der Anbieter "Youtube" Cookies ein, um Informationen über Ihr Nutzerverhalten zu sammeln. "Youtube" zufolge dienen diese unter anderem dazu, Videostatistiken zu erfassen, die Nutzerfreundlichkeit zu verbessern und missbräuchliche Handlungsweisen zu unterbinden. Wenn Sie dabei bei Google eingeloggt sind, werden Ihre Daten direkt Ihrem Konto zugeordnet.

Wenn Sie die Zuordnung mit Ihrem Profil bei YouTube nicht wünschen, müssen Sie sich vor Aktivierung des Buttons ausloggen. Google speichert Ihre Daten (selbst für nicht eingeloggte Nutzer) als Nutzungsprofile und wertet diese aus.

Eine solche Auswertung erfolgt insbesondere gemäß Art. 6 Abs. 1 lit.a DSGVO auf Basis Ihrer ausdrücklichen Einwilligung.

Ihnen steht ein Widerspruchsrecht zu gegen die Bildung dieser Nutzerprofile, wobei Sie sich zur Ausübung dessen an YouTube wenden müssen. Unabhängig von einer Wiedergabe der eingebetteten Videos wird bei jedem Aufruf dieser Website eine Verbindung zum Google-Netzwerk "DoubleClick" aufgenommen, was ohne unseren Einfluss weitere Datenverarbeitungsvorgänge auslösen kann.

Es kann auch zu einer Übermittlung von Daten an die Server der Google LLC. in den USA kommen. Weitere Informationen zum Datenschutz bei "YouTube" finden Sie in der Datenschutzerklärung des Anbieters unter: https://policies.google.com/privacy?hl=de Einstellungen zu personalisierter Werbung sind möglich unter: https://adssettings.google.com/authenticated.

Google LLC mit Sitz in USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen "EU-U.S. Data Privacy Framework" zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet. Details finden Sie hier: https://privacy.google.com/businesses/gdprcontrollerterms/ 


12. Online-Marketing

Einsatz von Google Ads Conversion-Tracking

Diese Website nutzt das Online-Werbeprogramm "Google Ads" und im Rahmen von Google Ads das Conversion-Tracking der Google Ireland Limited, Gordon House, 4 Barrow St, Dublin, D04 E5W5, Irland ("Google").

Hierbei wird mit Hilfe von Werbemitteln (sogenannten Google Adwords) auf externen Webseiten für unsere Angebote geworben. Unser berechtigtes Interesse liegt in der Anzeige von Werbung, die für Sie interessant ist und in der Erreichung einer fairen Berechnung von Werbe-Kosten. Rechtsgrundlage ist Art. 6 Abs. 1 lit.a DSGVO, nämlich Ihre ausdrückliche Einwilligung.

Google Ads nutzt Cookies für Conversion-Tracking, die gesetzt werden, wenn Sie eine von Google geschaltete AdWords-Anzeige anklicken.

Diese Cookies verlieren in der Regel nach 30 Tagen ihre Gültigkeit und dienen nicht der persönlichen Identifizierung. Jeder Google Ads-Kunde erhält ein anderes Cookie, daher können Cookies auch nicht über die Websites von Ads-Kunden nachverfolgt werden.

Die so erhaltenen Informationen dienen dazu, Conversion-Statistiken für Ads-Kunden über die Gesamtanzahl der Nutzer, die auf ihre Anzeige geklickt haben und zu einer mit einem Conversion-Tracking-Tag versehenen Seite weitergeleitet wurden, zu erstellen.

Sie können damit nicht persönlich identifiziert werden. 

Wenn Sie das Tracking verhindern möchten, können Sie das Cookie des Google Conversion-Trackings über ihren Internet-Browser unter Nutzereinstellungen deaktivieren.

Google LLC mit Sitz in USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen "EU-U.S. Data Privacy Framework" zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.Unter der nachstehenden Internetadresse erhalten Sie weitere Informationen über die Datenschutzbestimmungen von  Google:http://www.google.de/policies/privacy/Sie können die Conversion-Cookies dauerhaft durch eine entsprechende Einstellung Ihres Browsers deaktivieren oder das unter folgendem Link verfügbare Browser-Plug-in herunterladen und installieren:http://www.google.com/settings/ads/plugin?hl=de
In dem Fall können bestimmte Funktionen dieser Website möglicherweise nicht oder nur eingeschränkt genutzt werden.

13. Webanalysedienste

13.1. Google Analytics 4 

Wir nutzen auf unserer Website Google Analytics 4, einen Webanalysedienst der Google Ireland Limited (Gordon House, 4 Barrow St, Dublin, D04 E5W5, Irland) (nachfolgend "GA4" genannt). 

Google Analytics verwendet "Cookies". Das sind kleine Textdateien, die auf Ihrem Endgerät gespeichert werden und die eine Analyse der Benutzung der Website durch Sie ermöglichen. Die so erzeugten Informationen über Ihre Benutzung dieser Website (einschließlich der gekürzten IP-Adresse) werden an einen Server von Google übertragen und dort gespeichert und weiterverarbeitet, wobei eine Übertragung in die USA möglich ist. Die IP Adressen werden standardmäßig anonymisiert. Bei IPv4-Adressen wird das letzte Oktett und bei IPv6-Adressen die letzten 80 Bits im Speicher auf null gesetzt und somit "anonymisiert". Ein Personenbezug ist ausgeschlossen. Eine Übertragung an Server von Google LLC mit Sitz in den USA ist nicht ausgeschlossen.  

Während Ihres Website-Besuchs erfasst GA4 Ihr Nutzerverhalten in Form von "Ereignissen", wie etwa: Seitenaufrufe, Erstmaliger Besuch der Website, Start der Sitzung, Ihr "Klickpfad", Interaktion mit der Website, Scrolls, Klicks auf externe Links, interne Suchanfragen, Interaktion mit Videos, Dateidownloads, gesehene / angeklickte Anzeigen, Spracheinstellung. Außerdem erfasst GA4 Ihren ungefähren Standort (Region), Ihre IP-Adresse (in anonymisierter Form), technische Informationen zu Ihrem Browser und den von Ihnen genutzten Endgeräten (z.B. Spracheinstellung, Bildschirmauflösung), Ihren Internetanbieter, die Referrer-URL (über welche Website/ über welches Werbemittel Sie auf diese Website gekommen sind).  

In unserem Auftrag nutzt Google diese Informationen, um Ihre Webseitennutzung auszuwerten, Reports über die Websiteaktivitäten zu erstellen und weitere mit der Websitenutzung und der Internetnutzung verbundene Dienstleistungen uns gegenüber zu erbringen. Es findet keine Zusammenführung Ihrer in diesem Rahmen erhobenen IP anonymisierten Adresse mit anderen Daten von Google statt. 

Die in diesem Rahmen erhobenen Daten werden für vierzehn Monate gespeichert. 

Die Rechtsgrundlage für die hier beschriebene Datenverarbeitung sowie das Setzen von Cookies ist Ihre
ausdrückliche Einwilligung gem. Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO. Diese Einwilligung kann jederzeit mit Wirkung für die Zukunft widerrufen werden, etwa durch Deaktivierung dieses Google Dienstes über das Cookie-Consent-Tool, in dem Sie bereits Ihre Einwilligung erteilt haben. 

Ohne Ihre Einwilligung unterbleibt der Einsatz von Google Analytics 4 während Ihres Seitenbesuchs. Sie können Ihre erteilte Einwilligung mit Wirkung für die Zukunft jederzeit widerrufen. Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, deaktivieren Sie bitte diesen Dienst über das auf der Website bereitgestellte "Cookie-Consent-Tool". 

Google LLC mit Sitz in USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen "EU-U.S. Data Privacy Framework" zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.
Ebenso haben wir mit Google einen Auftragsverarbeitungsvertrag geschlossen. 
Weitere Informationen zum Datenschutz durch Google Analytics 4 sind auf den folgenden Webseiten zu finden:  
https://policies.google.com/technologies/partner-sites
und 
https://policies.google.com/privacy?hl=de&gl=de

Demografische Merkmale 
Die Funktion "demografische Merkmale" von GA4 kann Statistiken  darüber erstellen, mit denen Aussagen Alter, Geschlecht und Interessen von Seitenbesuchern getroffen werden können. Hierfür werden Werbung und Informationen von Drittanbietern analysiert und Zielgruppen für bestimmte Marketingaktivitäten identifiziert werden. Hierbei erfolgt jedoch keine persönliche Zuordnung von Daten. Die Daten werden nach vierzehn Monaten gelöscht. 

UserIDs 

Sofern wir die erweiternde Funktion  "UserIDs" nutzen, können Ihre Aktivitäten (auch Conversions) geräteübergreifend analysiert werden. In diesem Fall erfolgt die Analyse nicht pseudonym. 
Dies ist möglich, sofern Sie Ihre Einwilligung zur Nutzung von Google Analytics 4 gem. Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO erteilt, Sie ein Konto auf dieser Website eingerichtet haben und sich auf verschiedenen Geräten mit diesem Konto anmelden.  

Google Signale 

Sofern wir die Erweiterung "Google Signale" verwenden, können wir geräteübergreifende Berichte  über Ihr Nutzungsverhalten anfertigen lassen. Wir bekommen allerdings nur Statistiken und keine personenbezogenen Daten.  Diese Analyse ist nur möglich, wenn Sie in Ihrem Google-Konto personalisierte Anzeigen aktiviert und Ihre Endgeräte mit einem Google-Konto verknüpft haben. Ebenso muss Ihre Einwilligung  zur Nutzung von Google Analytics gem. Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO vorliegen.   Die geräteübergreifende Analyse kann durch Deaktivierung der Funktion "personalisierte Werbung" in Ihrem Google-Konto unterbunden werden. Weitere Informationen zu Google Signale sind hier zu finden: https://support.google.com/analytics/answer/7532985?hl=de

13.2. Hotiar (hotjar Ltd.)

Wir verwenden auf dieser Website den Webanalysedienst Hotjar der Hotjar Ltd (Hotjar Ltd, Level 2, St Julians Business Centre, 3, Elia Zammit Street, St Julians STJ 1000, Malta, Europe Tel.: +1 (855) 464-6788).
Anhand dieses Tools lassen sich Bewegungen auf unseren Webseiten nachvollziehen (sog. Heatmaps). Es ist z.B. erkennbar, wie weit Sie scrollen und welche Schaltflächen Sie wie oft anklicken. So erlangen wir notwendige Informationen, um unsere Websites schneller und kundenfreundlicher gestalten zu können. Unser berechtigtes Interesse liegt in der interessengerechten Ausgestaltung unserer Website und in Marketingzwecken. Rechtsgrundlage ist Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO. Bereiche der Website, in denen personenbezogene Daten von Ihnen oder Dritten angezeigt werden, werden von Hotjar automatisch ausgeblendet und nicht analysiert. Sie können anhand eines "Do Not Track-Headers” den Einsatz des Tools Hotjar unterbinden. Es handelt sich hierbei um eine Einstellung die alle üblichen Browser in aktuellen Versionen unterstützen. Sollten Sie unsere Website mit unterschiedlichen Browsern nutzen, müssen Sie den "Do Not Track-Header” für jeden dieser Browser/Rechner separat einrichten. Eine detaillierte Anleitungen mit Informationen zu Ihrem Browser finden Sie hier: https://www.hotjar.com/opt-outWeitere Informationen über Hotjar Ltd. und über das Tool Hotjar finden Sie hier: https://www.hotjar.com
Die Datenübertragung wird auf die Standardvertragsklauseln der EU-Kommission gestützt. Details finden Sie hier:https://help.hotjar.com/hc/de/articles/4424713971607-EU-Standardvertragsklauseln-SCCs-Rahmen
Die Datenschutzerklärung der Hotjar Ltd. finden Sie hier:https://www.hotjar.com/privacy

14. Retargeting / Remarketing / Empfehlungswerbung

14.1. Meta Custom Audience über das Pixel-Verfahren

Auf dieser Website verwenden wir den "Meta-Pixel” der Meta Platforms Ireland Limited, 4 Grand Canal Square, Dublin 2, Irland ("Meta”).Liegt eine ausdrücklichen Einwilligung vor, kann hierdurch das Verhalten von Nutzern nachverfolgt werden, nachdem diese eine Facebook-Werbeanzeige gesehen oder angeklickt haben. Dieses Verfahren dient dazu, die Wirksamkeit der Facebook-Werbeanzeigen für statistische und Marktforschungszwecke auszuwerten und kann dazu beitragen, zukünftige Werbemaßnahmen zu optimieren. Die erhobenen Daten sind für uns anonym, wir können also keine Rückschlüsse auf die Identität der Nutzer ziehen. Daten werden jedoch von Facebook gespeichert und verarbeitet, sodass eine Verbindung zum jeweiligen Nutzerprofil möglich ist und Facebook die Daten für eigene Werbezwecke, entsprechend der Facebook- Datenverwendungsrichtlinie (https://www.facebook.com/about/privacy/) verwenden kann.

 Sie können Meta und dessen Partnern das Schalten von Werbeanzeigen auf und außerhalb von Facebook ermöglichen. Zu diesen Zwecken kann ein Cookie auf Ihrem Endgerät gespeichert werden. Diese Verarbeitungsvorgänge erfolgen ausschließlich bei Erteilung der ausdrücklichen Einwilligung gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO. Eine Einwilligung in den Einsatz des Meta-Pixels darf nur von Nutzern, die älter als 13 Jahre alt sind, erklärt werden. Falls Sie jünger sind, bitten wir Sie, Ihre Erziehungsberechtigten um Erlaubnis zu fragen. Sie können die Verwendung von Cookies auf Ihrem Computer durch entsprechende Browsereinstellung deaktivieren. Dies kann aber dazu führen, dass einige Funktionen auf unseren Internetseiten nicht mehr vollständig genutzt werden können. Sie können der Verwendung von Cookies durch Drittanbieter wie z.B. Meta auch auf folgender Website der Digital Advertising Alliance deaktivieren: http://www.aboutads.info/choices/

Meta Platforms Inc.  ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen "EU-U.S. Data Privacy Framework" zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.
 Details finden Sie hier:https://www.facebook.com/legal/EU_data_transfer_addendum.

14.2. Google AdWords Remarketing

Unsere Website nutzt die Funktionen von Google Ads (früher "Google AdWords) Remarketing, hiermit werben wir für diese Website in den Google-Suchergebnissen, sowie auf Dritt-Websites. Anbieter ist die Google Ireland Limited, Gordon House, 4 Barrow St, Dublin, D04 E5W5, Irland (nachfolgend "Google" genannt). Zu diesem Zweck setzt Google ein Cookie im Browser Ihres Endgeräts, welches automatisch mittels einer pseudonymen Cookie-ID und auf Grundlage der von Ihnen besuchten Seiten eine interessensbasierte Werbung ermöglicht und in der Regel nach 30 Tagen die Gültigkeit verliert. Die Verarbeitung erfolgt auf Basis unseres berechtigten Interesses an der optimalen Vermarktung unserer Website und der Ausschöpfung des finanziellen Potentials unserer Webseite. Rechtsgrundlage ist Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO nämlich Ihre ausdrückliche Einwilligung.

Eine darüberhinausgehende Datenverarbeitung findet nur statt, sofern Sie gegenüber Google zugestimmt haben, dass Ihr Internet-- und App-Browserverlauf von Google mit ihrem Google-Konto verknüpft wird und Informationen aus ihrem Google-Konto zum Personalisieren von Anzeigen verwendet werden, die sie im Web betrachten. Sind sie in diesem Fall während des Seitenbesuchs unserer Webseite bei Google eingeloggt, verwendet Google Ihre Daten zusammen mit Google Analytics-Daten, um Zielgruppenlisten für geräteübergreifendes Remarketing zu erstellen und zu definieren. Dazu werden Ihre personenbezogenen Daten von Google vorübergehend mit Google Analytics-Daten verknüpft, um Zielgruppen zu bilden.

Sie können die Setzung von Cookies für Anzeigenvorgaben dauerhaft deaktivieren, indem Sie das unter folgendem Link verfügbare Browser-Plug-in herunterladen und installieren: https://www.google.com/settings/ads/onweb/

Alternativ können Sie sich bei der Digital Advertising Alliance unter der Internetadresse www.aboutads.info über das Setzen von Cookies informieren und Einstellungen hierzu vornehmen. Schließlich können Sie Ihren Browser so einstellen, dass Sie über das Setzen von Cookies informiert werden und einzeln über deren Annahme entscheiden oder die Annahme von Cookies für bestimmte Fälle oder generell ausschließen. Bei der Nichtannahme von Cookies kann die Funktionalität unserer Website eingeschränkt sein.

Google LLC mit Sitz in USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen "EU-U.S. Data Privacy Framework" zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.Unter der nachstehenden Internetadresse erhalten Sie weitere Informationen über die Datenschutzbestimmungen von  Google:http://www.google.de/policies/privacy/

15. Tools und Sonstiges

15.1. Google reCAPTCHA

Wir verwenden die reCAPTCHA Funktion von Google Ireland Limited, Gordon House, 4 Barrow St, Dublin, D04 E5W5, Irland ("Google") gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO aufgrund unseres berechtigten Interesses an der Vermeidung von Missbrauch und Spam.
reCAPTCHA ist eine Funktion, die sicher stellen soll, dass eine Eingabe von einer natürlichen Person gemacht wird.  
Der Dienst versendet Ihre IP-Adresse und ggf. weitere von Google für den Dienst reCAPTCHA benötigten Daten an Google.

Bei der Nutzung des Google reCAPTCHA kann es auch zu einer Übermittlung Ihrer personenbezogenen Daten an die Server der Google LLC. in den USA kommen.

Google LLC mit Sitz in USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen "EU-U.S. Data Privacy Framework" zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.Unter der nachstehenden Internetadresse erhalten Sie weitere Informationen über die Datenschutzbestimmungen von  Google:http://www.google.de/policies/privacy/

15.2. Google Tag Manager
Wir nutzen auf unserer Webseite den Google Tag Manager (Google Ireland Limited, Gordon House, Barrow Street, Dublin 4, Irland).
Mit Hilfe des Google Tag Managers können wir Tracking- oder Statistik-Tools und andere Technologien auf unserer Website über Tags einbinden. Tags sind keine Code-Abschnitte, die bestimmte Aktivitäten auf der Webseite aufzeichnen. Die Tags stammen meist von anderen Google-Programmen, können aber auch von anderen Unternehmen eingebunden werden. Die Tags können etwa Browserdaten sammeln, Buttons einbinden oder auch Cookies setzen.
Der Google Tag Manager selbst erstellt jedoch keine Nutzerprofile, speichert keine Cookies oder nimmt eigenständige Analysen vor, sondern dient nur der Verwaltung und Ausspielung der über ihn eingebundenen Tools.
Ihre IP-Adresse wird über den Google Tag Manager erfasst und kann auch an das Mutterunternehmen von Google in die Vereinigten Staaten übertragen werden kann.

Rechtsgrundlage für die Nutzung des Google Tag Managers ist Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO, nämlich Ihre Einwilligung.
Google LLC mit Sitz in USA ist für das us-europäische Datenschutzübereinkommen "EU-U.S. Data Privacy Framework" zertifiziert, welches die Einhaltung des in der EU geltenden Datenschutzniveaus gewährleistet.Unter der nachstehenden Internetadresse erhalten Sie weitere Informationen über die Datenschutzbestimmungen von  Google:http://www.google.de/policies/privacy/
 

16.  Rechte des Betroffenen

16.1. Das geltende Datenschutzrecht gewährt Ihnen gegenüber dem Verantwortlichen hinsichtlich der Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten umfassende Betroffenenrechte (Auskunfts- und Interventionsrechte), über die wir Sie nachstehend informieren:

- Auskunftsrecht gemäß Art. 15 DSGVO:
Sie können von dem Verantwortlichen eine Bestätigung darüber verlangen, ob personenbezogene Daten, die Sie betreffen, von dem Verantwortlichen verarbeitet werden.  Darüber hinaus haben Sie ein Recht auf Auskunft über Zweck, die Kategorien personenbezogener Daten, die Empfänger, die geplante Dauer der Speicherung und über das Bestehen von weiteren Rechten wie Berichtigung der Daten oder das Bestehen eines Beschwerderechts bei einer Aufsichtsbehörde, die Herkunft Ihrer Daten, wenn diese nicht durch uns erhoben wurden, das Bestehen einer automatisierten Entscheidungsfindung einschließlich Profiling und ggf. aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik und die Sie betreffende Tragweite und die angestrebten Auswirkungen einer solchen Verarbeitung, sowie Ihr Recht auf Unterrichtung, welche Garantien gemäß Art. 46 DSGVO bei Weiterleitung Ihrer Daten in Drittländer bestehen;

- Recht auf Berichtigung gemäß Art. 16 DSGVO:
Sie haben ein Recht auf unverzügliche Berichtigung der Sie betreffenden unrichtigen Daten und/oder die Vervollständigung Ihrer bei uns gespeicherten unvollständigen Daten; die Berichtigung oder Vervollständigung hat unverzüglich zu erfolgen.

- Recht auf Einschränkung der Verarbeitung gemäß Art. 18 DSGVO:
Sie haben das Recht, die Einschränkung der Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten zu verlangen, solange die von Ihnen bestrittene Richtigkeit Ihrer Daten überprüft wird, wenn Sie eine Löschung Ihrer Daten wegen unzulässiger Datenverarbeitung ablehnen und stattdessen die Einschränkung der Verarbeitung Ihrer Daten verlangen, wenn Sie Ihre Daten zur Geltendmachung, Ausübung oder Verteidigung von Rechtsansprüchen benötigen, nachdem wir diese Daten nach Zweckerreichung nicht mehr benötigen oder wenn Sie Widerspruch aus Gründen Ihrer besonderen Situation eingelegt haben, solange noch nicht feststeht, ob unsere berechtigten Gründe überwiegen;
Wurde die Verarbeitung der Sie betreffenden personenbezogenen Daten eingeschränkt, dürfen diese Daten – von ihrer Speicherung abgesehen – nur mit Ihrer Einwilligung oder zur Geltendmachung, Ausübung oder Verteidigung von Rechtsansprüchen oder zum Schutz der Rechte einer anderen natürlichen oder juristischen Person oder aus Gründen eines wichtigen öffentlichen Interesses der Union oder eines Mitgliedstaats verarbeitet werden. Wurde die Einschränkung der Verarbeitung eingeschränkt, werden Sie von dem Verantwortlichen unterrichtet bevor die Einschränkung aufgehoben wird.

- Recht auf Löschung gemäß Art. 17 DSGVO:
Sie haben das Recht, die unverzügliche Löschung Ihrer personenbezogenen Daten wenn die Voraussetzungen des Art. 17 Abs. 1 DSGVO erfüllt sind. Dieses Recht auf Löschung besteht allerdings insbesondere - nicht abschließend - dann nicht, wenn die Verarbeitung zur Ausübung des Rechts auf freie Meinungsäußerung und Information, zur Erfüllung einer rechtlichen Verpflichtung, aus Gründen des öffentlichen Interesses oder zur Geltendmachung, Ausübung oder Verteidigung von Rechtsansprüchen erforderlich ist

- Recht auf Unterrichtung gemäß Art. 19 DSGVO:
Sofern Sie Ihr Recht auf Berichtigung, Löschung oder Einschränkung der Verarbeitung ausgeübt haben, ist der Verantwortliche verpflichtet, allen Empfängern, denen Ihre personenbezogenen Daten offengelegt wurden, diese Berichtigung oder Löschung der Daten oder Einschränkung der Verarbeitung mitzuteilen, wenn dies nicht unmöglich oder mit einem unverhältnismäßigen Aufwand verbunden ist. Ihnen steht auch das Recht zu, über diese Empfänger informiert zu werden.

- Recht auf Datenübertragbarkeit gemäß Art. 20 DSGVO:
Sie haben das Recht, Ihre uns mitgeteilten personenbezogenen Daten in einem strukturierten, gängigen und maschinenlesebaren Format zu erhalten oder die Übermittlung an einen anderen Verantwortlichen zu verlangen, soweit dies technisch möglich ist;

- Recht auf Widerruf gemäß Art. 7 Abs. 3 DSGVO:
Sie haben das Recht, jederzeit gegen die Verarbeitung der Sie betreffenden personenbezogenen Daten, die aufgrund von Art. 6 Abs. 1 lit. e) oder f) DSGVO erfolgt, Widerspruch einzulegen; dies gilt auch für ein auf diese Bestimmungen gestütztes Profiling.
Sie haben ferner das Recht, Ihre datenschutzrechtliche Einwilligungserklärung jederzeit mit Wirkung für die Zukunft zu widerrufen. Durch den Widerruf der Einwilligung wird die Rechtmäßigkeit der aufgrund der Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht berührt.

- Recht auf Beschwerde gemäß Art. 77 DSGVO:
Unbeschadet eines anderweitigen verwaltungsrechtlichen oder gerichtlichen Rechtsbehelfs haben Sie das Recht auf Beschwerde bei einer Aufsichtsbehörde, insbesondere in dem Mitgliedstaat ihres Aufenthaltsorts, ihres Arbeitsplatzes oder des Orts des mutmaßlichen Verstoßes, zu, wenn Sie der Ansicht sind, dass die Verarbeitung der Sie betreffenden personenbezogenen Daten gegen die DSGVO verstößt.

16.2. Widerspruchsrecht

Sie haben das Recht, der Verarbeitung Ihrer Daten jederzeit mit Wirkung für die Zukunft zu widersprechen, wenn wir aufgrund unseres überwiegenden berechtigten Interesses nach einer Interessenabwägung Ihre Daten verarbeiten.
Sofern Sie von diesem Widerspruchsrecht Gebrauch machen, werden wir die Verarbeitung Ihre Daten beenden, wenn nicht nachweisbar überwiegende zwingende schutzwürdige Gründe der Beendigung entgegenstehen oder wenn die weitere Verarbeitung der Ausübung oder Verteidigung von Rechtsansprüchen dient.

17. Dauer der Speicherung personenbezogener Daten

Die Dauer der Speicherung von personenbezogenen Daten hängt jeweils von gesetzlichen Aufbewahrungsfristen ab. Nach deren Ablauf löschen wir die Daten routinemäßig, wenn sie nicht mehr zur Vertragserfüllung oder -anbahnung erforderlich sind und/oder für uns kein berechtigtes Interesse an der Weiterspeicherung fortbesteht.

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