Vita:
Prof. Dr. Rainer Lenz promovierte als Stipendiat der Landesgraduiertenförderung Rheinland-Pfalz in 2002 im Fachbereich Mathematik der TU Kaiserslautern über Universelle Algebra und mehrwertige Logik. Danach arbeitete er im Statistischen Bundesamt und übte diverse Lehraufträge aus, bis er in 2006 einem Ruf auf die Professur "Mathematik und Informatik" an die Hochschule Mainz folgte. Er war zudem in 2009 als Gastprofessor für Financial Decision Analysis an der Leeds Metropolitan University tätig, ehe er in 2010 einen weiteren Ruf an die HTW des Saarlandes erhielt. Dort wurde ihm die Leitung des Forschungsinstituts für Diskrete Mathematik und Angewandte Statistik übertragen, welches sich alsbald dem UNESCO Chair in Data Privacy (Universität Rovira i Virgili, Spanien) anschloss. In 2010 habilitierte er sich an der Statistischen Fakultät (TU Dortmund) zum Thema "Methoden der statistischen Geheimhaltung und ihre Schutzwirkung" und bietet seitdem als Privatdozent der Statistischen Fakultät regelmäßig Lehrveranstaltungen und Fallstudien zur angewandten Statistik an. In 2016 folgte er einem Ruf an die TH Köln auf die Professur Statistik und Datenwissenschaften.
Der Schwerpunkt seiner Forschungstätigkeit liegt im Bereich der angewandten Statistik und kombinatorischen Optimierung. Speziell im Kontext der Datengeheimhaltung und Anonymisierung von Forschungsdaten bewegt er sich an der Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Datenhaltern, wobei er im Laufe der Jahre beide Perspektiven eingenommen hat. Neben der Veröffentlichung wissenschaftlicher Studien berät er amtliche Datenhalter wie Destatis und Eurostat als nationaler Sachverständiger und eine Reihe von Unternehmen der Privatwirtschaft bei der Lösung von Problemen der Datenintegration, der Datenanonymisierung sowie der Umsetzung der DSGVO im Alltagsgeschäft. Darüber hinaus wird er regelmäßig als Gutachter von einer Reihe internationaler Fachzeitschriften bestellt. In den vergangenen 20 Jahren hat er in zahlreichen nationalen und internationalen Forschungsprojekten rund um die Datengeheimhaltung in verschiedenen Funktionen als Mitarbeiter, Leiter, Berater und Kooperationspartner mitgewirkt.
Forschungsschwerpunkt im Projekt:
- Anonymisierung georeferenzierter Daten