
Abstract [It]: Il Regolamento (UE) 2018/1807 relativo a un quadro applicabile alla libera circolazione dei dati non personali nell'Unione europea ha portato alla luce la questione riguardante la disciplina delle informazioni non connesse ad una persona fisica identificata o identificabile. Nonostante le nuove regole predisposte dal legislatore siano circoscritte all’ambito della circolazione, il dato non personale si contraddistingue per una serie di interrogativi che ancora non hanno trovato una risposta univoca. Il presente contributo si propone di approfondire le particolarità di questa fattispecie poco nota, analizzando i principali aspetti attinenti alle due classi che la compongono: quella del dato anonimizzato e quella del dato industriale. La trattazione si esaurisce con una riflessione sulle difficoltà che potrebbero presentarsi quando i dati personali si uniscono a quelli non personali dando vita agli insiemi di dati misti.
Abstract [En]: The Regulation (UE) 2018/1807 on a framework for the free flow of non-personal data in the European Union managed to raise the issue regarding the relevant discipline the information not related to an identified or identifiable natural person must follow. Although the rules enacted by the legislator are mostly focused on the free flow, the non-personal data theme is surrounded by several questions struggling to find a common answer. This paper aims to deepen this not well-known matter, by delving into the two non-personal data categories of anonymized data and industrial data. At the end, the analysis will try to shed some light on the consequences arising from the union of personal data and non-personal data in a mixed dataset.
Sommario: 1. Introduzione; 2. Un nuovo regolamento al servizio della libera circolazione; 3 Il dato non personale; 3.1. Il dato anonimizzato; 3.1.1. La necessità di un approccio dinamico; 3.1.2. Il design del trattamento residuo in chiave contestuale; 3.2. Il dato industriale e la questione del diritto di proprietà; 4. Il problema degli insiemi di dati misti; 5. Conclusioni.
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