E-Discovery und Massendaten

Herkunft – der US-Zivilprozess

Im US-Zivilprozess können die Parteien nach Rule 26(b)(1) der Federal Rules of Civil Procedure Auskunft über „any nonprivileged matter that is relevant to any party’s claim or defense and proportional to the needs of the case“ verlangen. Rule 34 erstreckt die Vorlagepflicht ausdrücklich auf „electronically stored information“ (ESI) – Texte, Bilder, Tonaufnahmen und andere Daten in jedem Speichermedium. Aus der Pflicht, solche Datenmengen herauszugeben und zu sichten, ist ein eigenes Fachgebiet mit eigener Software entstanden.

Das Referenzmodell

Als Ordnungsrahmen dient das Electronic Discovery Reference Model (EDRM). In der Fassung EDRM 2.0, veröffentlicht am 01.09.2026, gliedert es den Prozess in die folgenden Phasen.

Phase	Inhalt
Information Governance	Geordnete Datenhaltung im Unternehmen als Grundlage
Identification	Umfang bestimmen, relevante Datenquellen ermitteln
Preservation	Daten gegen Veränderung sichern
Collection	Potenziell relevante Daten einsammeln
Processing	Formate vereinheitlichen und für die Durchsicht aufbereiten
Review	Auf Relevanz und Vertraulichkeit prüfen
Analysis	Inhalte und Zusammenhänge auswerten
Production	In vereinbarten Formaten herausgeben
Presentation	Im Verfahren darstellen
Disposition	Daten geordnet aufbewahren, löschen, übertragen oder zurückgeben

Technologiegestützte Durchsicht

Bei sehr großen Datenmengen ist eine vollständige manuelle Durchsicht nicht mehr möglich. Ein frühes Beispiel für die gerichtliche Anerkennung maschineller Verfahren ist die Entscheidung Da Silva Moore v. Publicis Groupe des U.S. District Court for the Southern District of New York vom 24.02.2012. Magistrate Judge Peck hielt fest, „computer-assisted review is an available tool and should be seriously considered for use in large-data-volume cases“. Solche Verfahren werden als Technology Assisted Review (TAR) oder Predictive Coding bezeichnet. Ein Modell lernt aus Dokumenten, die Menschen als relevant oder nicht relevant markiert haben, und ordnet den übrigen Bestand danach.

Bedeutung in Deutschland

Unternehmensinterne Untersuchungen

Interne Untersuchungen in Unternehmen arbeiten mit E-Discovery-Methoden. E-Mail-Postfächer, Dateiablagen und Chatverläufe werden gesichert, aufbereitet und durchgesehen. Welche Risiken das birgt, zeigt das Verfahren um die Kanzlei Jones Day. Im Zusammenhang mit dem Dieselskandal ermittelte die Staatsanwaltschaft München II. Auf ihren Antrag ordnete das Amtsgericht München die Durchsuchung der Münchener Geschäftsräume der Kanzlei an. Bei der Durchsuchung am 15.03.2017 wurden zahlreiche Aktenordner und ein umfangreicher Bestand elektronischer Daten mit den Ergebnissen der internen Ermittlungen sichergestellt, die Jones Day für Volkswagen geführt hatte. Die Verfassungsbeschwerden von Volkswagen, der Kanzlei und dort tätiger Rechtsanwälte blieben erfolglos. Das Bundesverfassungsgericht nahm sie nicht zur Entscheidung an (Beschlüsse vom 27.06.2018, u. a. 2 BvR 1405/17, 2 BvR 1780/17). Die Anordnung der Durchsuchung und die Bestätigung der Sicherstellung zum Zwecke der Durchsicht waren danach verfassungsrechtlich nicht zu beanstanden.

Strafverfahren mit Massendaten

Auch im Strafverfahren fallen heute regelmäßig große elektronische Bestände an. § 110 Abs. 3 StPO erlaubt die Durchsicht elektronischer Speichermedien bei dem von der Durchsuchung Betroffenen und erstreckt sie unter bestimmten Voraussetzungen auf räumlich getrennte Speichermedien. Für die Verteidigung stellen sich bei der Auswertung solcher Bestände dieselben Aufgaben wie im EDRM – Daten aufbereiten, durchsuchbar machen, Dubletten erkennen, relevante Teile finden und Ergebnisse belegbar dokumentieren. Mehr dazu auf der Seite Aktenbewältigung in Umfangsverfahren.

Werkzeugkategorien

• Sicherung und Aufbereitung (Processing). Container und Archive entpacken, E-Mails mit Anhängen zerlegen, Metadaten auslesen, Formate vereinheitlichen, Dubletten erkennen.
• Texterkennung. Gescannte Dokumente und Bilddateien durchsuchbar machen (siehe OCR).
• Suche. Volltext- und Stichwortsuche mit Operatoren, Suche nach Metadaten wie Absender, Datum oder Dateityp.
• Review-Plattformen. Dokumente sichten, markieren, kommentieren und Prüfergebnisse festhalten, oft durch mehrere Personen gleichzeitig.
• TAR und KI. Lernende Sortierung nach Relevanz, inhaltliche Suche und RAG, Zusammenfassungen.
• Analyse. Zeitachsen, Kommunikationsbeziehungen, Häufigkeiten.
• Produktion. Ausgewählte Dokumente mit Kennzeichnung und gegebenenfalls Schwärzung ausgeben.

Stand Oktober 2026