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Big Data ist ein Treiber der Digitalen Transformation

Big Data ist einer der Schlüsselfaktoren aus dem Bereich Technologie. Technologien wie Algorithmisierung & Machine-Learning, Cloud Computing, Blockchain Technologien oder Big Data bilden die Grundlage für die fortschreitende Digitalisierung, durch sie wird digitale Vernetzung überhaupt erst möglich. Eine Studie des Institute of Electronic Business e. V., kurz IEB, hat in Kooperation mit dem Rat der Internetweisen die 30 maßgeblichen Schlüsselfaktoren identifiziert, die den Motor der Digitalen Transformation antreiben. In diesem Kontext hat der Rat der Internetweisen den Schlüsselfaktor Big Data wie folgt charakterisiert: „Jeder Internetnutzer hinterlässt im Netz Spuren in Form von Daten. Es besteht die Herausforderung, immer größere Speicherkapazitäten bereitzustellen, diese ständig wachsende Datenmasse zu verarbeiten und insbesondere, durch die Verknüpfung dieser Daten verwertbare Informationen zu gewinnen – und gleichzeitig den Datenschutz zu berücksichtigen.“

Big Data – Begriffsklärung

Bei dem Begriff Big Data handelt es sich um einen allgemeinen Begriff, der genutzt wird für die Beschreibung von umfangreichen Mengen von unstrukturierten und semi-strukturierten Daten, welche Unternehmen aus den unterschiedlichsten Bereichen wie Wissenschaft, Kommunikation, Finanzen, Gesundheitswesen oder Verkehr täglich produzieren (Quelle: https://www.gruenderszene.de/lexikon/begriffe/big-data?interstitial_click). Im Alltag spricht man anstelle von Big Data auch gerne von Datenbergen, und diese Datenberge müssen nahezu in Echtzeit verarbeitet werden, um sie bspw. Geschäftsprozessen wie dem Onlinehandel oder der Versandlogistik bereitzustellen. Nur durch die gezielte Analyse dieser Daten (Analytics) gelingt es, die Datenmengen für die jeweiligen Anwendungsbereiche nutzbar zu machen. An dieser Stelle kommt Smart Data ins Spiel. Mit Smart Data werden aus einer großen Menge von Daten Datenbestände extrahiert, um aus ihnen einen Nutzen zu ziehen.

Von Big Data bis Smart Data – wer wertet die Daten aus?

Daten sind zweifellos eine Währung, und man kann Geld mit ihnen verdienen. Allerdings muss man auch wissen, wie man sie ausliest und interpretiert. Cambrigde Analytica hat hier ein Negativbeispiel geliefert, man spricht von bis zu 87 Millionen Nutzerdaten des Social Media-Dienstes Facebook, die das inzwischen insolvente Datenanalyse Unternehmen Cambrigde Analytica dort abgegriffen haben soll. Sie sollen dazu benutzt worden sein, den US Wahlkampf zu beeinflussen.

In Deutschland haben viele Unternehmen ein großes Problem mit der Auswertung der Daten. Eine Studie der bitkom aus dem Jahr 2017 zeigt, dass nur zwei Drittel der Unternehmen versuchen, ihre Kunden durch gezielte Analyse der Nutzerdaten besser zu verstehen (Quelle: https://www.bitkom.org/sites/default/files/pdf/noindex/Publikationen/2017/Studien/2017/171213-DAOMI-Digital-Analytic-and-Optimization-Maturity-Index-Studienber.pdf). Nur jedes zweite Unternehmen gewinnt aus dem Einsatz von Analytics einen direkten Wert für sein Unternehmen und insbesondere die kleineren Unternehmen verpassen die Chance, mehr über ihre Kunden zu erfahren.

Wo überall kommt Big Data zum Einsatz?

Ein sehr bedeutsames Anwendungsgebiet ist die Medizin. Dank großer Fortschritte in der Bilderkennung und neuer Formen der weltweiten Auswertung von Patientendaten zu bspw. Krebserkrankungen erwarten die Mediziner und die Pharmaunternehmen stark verbesserte Ergebnisse in der medizinischen Diagnose und der anschließenden Behandlung. Neue Formen der Dienstleistung entstehen, etwa medizinische Behandlungen über das Internet. So geht augenblicklich der Darmstädter Pharmakonzern Merck eine Allianz mit dem chinesischen Internetgiganten Tencent ein, um digitale Gesundheitsdienste für den chinesischen Markt zu entwickeln (Quelle: https://www.echo-online.de/wirtschaft/wirtschaft-regional/big-data-fur-die-gesundheit-merck-schliesst-allianz-in-china_19917844). Auch im Bankenwesen setzt man auf Big Data. Die Analyse der Kundendaten bietet Anwendungsmöglichkeiten wie Kundenbindung, das gezielte Lancieren von Produkten und Dienstleistungen, die Bewertung von Krediten oder Betrugserkennung. Vorhersageanalytik soll die Auswirkungen von Trends und Ereignissen auf zukünftige Entwicklungen im Bankensektor aufzeigen.

Ausblick

Big Data – Daten-Jackpot oder Fluch? Ganz klar – Unternehmen profitieren von Big Data, denn das Sammeln und Analysieren der im Umgang mit den Kunden angefallenen Datenmengen ermöglicht einen Wettbewerbsvorteil durch schnellere Interaktion, verbesserte Rechercheprozesse und ein verbessertes Risikomanagement. Mit Daten lässt sich zudem Geld verdienen, viel Geld. Die Europäische Datenschutzverordnung sollte dem Datenhandel zwar einen Riegel vorschieben und hat den Schutz personenbezogener Daten zum Ziel, dennoch gibt es Schlupflöcher. Wie so häufig liegen auch bei der Digitalen Transformation Vor- und Nachteile, Gutes und Schlechtes, eng beieinander. In der Digitalisierung kommunaler Verkehrssysteme oder der Verkehrsinfrastruktur, in der Medizin, im rascheren Abwickeln von Bank und Online-Geschäften für den Kunden u. v. m. liegen riesige Vorteile. Den Preis dafür zahlen wir mit der Preisgabe unserer Daten: Standortdaten, Gesundheitsdaten, Kundenstammdaten, Objektdaten von Immobilien, Daten in Social Media Netzwerken und viele Daten mehr. Politisch gesehen könnte die Hoheit über die Daten in autoritären Systemen missbraucht werden, um Bürger zu kontrollieren und zu unterdrücken. Für Konsumenten und Bürger heißt es daher sorgsam mit der Herausgabe ihrer Daten umzugehen, eventuell alternative Suchmaschinen im Internet zu nutzen, welche keine Daten speichern wie startpage.com, Cookies im Browser zu deaktivieren und nichts zu Persönliches in der Cloud zu speichern. Konsequent weitergedacht sollte der richtige Umgang mit (personenbezogenen) Daten fester Bestandteil des Lehrangebotes von Bildungseinrichtungen sein.

Die Chancen und Herausforderungen des Schlüsselfaktors Big Data auf einen Blick:

Chancen: Big Data bilden die Grundlage für viele, teilweise heute noch nicht absehbare Nutzungsmöglichkeiten: von neuen und laufend verbesserten Digitalservices zur Früherkennung von Krankheiten.

Herausforderungen: Einmal gespeicherte Daten werden nie in letzter Konsequenz vor Missbrauch geschützt werden können: Kein Mensch weiß heute, wozu einmal „erzeugte“ Daten in der Zukunft verwendet werden.

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