Big Data 

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Der Begriff Big Data verweist auf große Datenvolumen, die meist recht schnelllebig und daher nur begrenzt verarbeitbar sind. Big Data ist vor allem in der IT-Branche ein häufig gebrauchter Begriff, dennoch existiert bis dato keine klare Definition. Übersetzt bedeutet Big Data schlicht große Daten(mengen). Diese lassen sich aufgrund ihrer Unstrukturiertheit, ihres Umfangs und ihrer Geschwindigkeit mit herkömmlichen Technologien kaum oder nicht verarbeiten. Erschwert wird die Verarbeitung zum Beispiel, weil die Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen oder es sich um verschiedene Datentypen handelt.

 

Woher stammen die Daten? 

Datenbestände sind seit Beginn der Digitalisierung und der steigenden Nutzung mobiler Endgeräte wie Smartphone oder Tablet rapide angestiegen: Immer mehr Nutzerdaten werden generiert, digital verarbeitet und archiviert. Das Smartphone registriert bspw. geografische Bewegungsmuster und Nutzer speisen ihre Daten über Apps in ihr Mobiltelefon ein. Auch elektronische Geräte wie Fitness- oder Activity Tracker, GPS-Geräte und Smartwatches generieren Benutzerdaten. Im öffentlichen Leben werden Informationen über Überwachssysteme wie Videoüberwachungsanlagen aufgezeichnet. Und selbst beim Einkauf im Supermarkt werden Daten generiert, etwa bei der Zahlung mit EC-Karte. Ein weiterer Datenzuwachs tritt im Zusammenhang mit der Nutzung von smarten Technologien (z. B. Smart Homes) oder Sprachassistenten auf. Nutzer teilen ihre Daten im Internet und über die sozialen Medien oder tauschen sie über andere Kommunikationstechnologien aus. Dabei fallen auch private Daten an, deren Verarbeitung mit dem Persönlichkeitsrecht der Nutzer konfligiert. Auf der anderen Seite steht das Interesse von Unternehmen oder Organisationen, die Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Dafür werden die Daten z. B. anonymisiert ohne eine Re-Identifizierung zuzulassen, um sie nicht direkt bestimmten Personen zuordnen zu können. Bei der Verarbeitung personenbezogener Daten handelt es sich um ein Verbot mit Erlaubnisvorbehalt: Sie ist grundsätzlich verboten, außer ein Gesetz erlaubt die Datenverarbeitung oder die betroffene Person hat eingewilligt. Unter Verarbeitung versteht man z. B. das Erheben, Erfassen, Speichern, Abfragen, Auslesen, Übermitteln oder Löschen von Daten.

 

Wozu nutzen Unternehmen Big Data Analysen? 

Unter Big Data Analysen versteht man die systematische Auswertung von großen Datenmengen, zum Beispiel mithilfe von Software. Die Verwertung großer Datenmengen findet in mehreren Bereichen statt, etwa im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, in der Wirtschaft und in der Konsumforschung. Im Marketing oder im Social-Media-Management spielt die Auswertung und Analyse von Daten und Kennzahlen eine große Rolle, zum Beispiel, um Online-Werbemaßnahmen anzupassen. Big Data Analysen erfüllen verschiedene Funktionen: Sie stützen bspw. die Unternehmenssteuerung und helfen bei der Vorhersage von Ereignissen wie Marktentwicklungen und Geschäftseinflüssen sowie bei der Einschätzung von Kundeninteressen, Surf-/Nutzerverhalten und Verkaufszahlen. Dadurch versuchen sich Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie Entwicklungen und Trends prognostizieren oder Risikopotenziale erkennen. Die Verarbeitung großes Datenmengen bringt Herausforderungen mit sich: Es müssen sehr viele Datensätze verarbeitet werden, die oft unstrukturiert sind oder in unterschiedlichen Formaten auftreten. Für die Analyse ist mitunter eine Verarbeitung verschiedener Informationstypen erforderlich (z. B. Bilder, Texte etc.). Große Datenmengen werden importiert, so dass die Übertragungsgeschwindigkeit und Speicherkapazitäten entsprechend hoch sein müssen. Unternehmen wollen auf die Analysedaten (nahezu) in Echtzeit zugreifen und Daten schnell abfragen (Echtzeit-Transaktionsverarbeitung) – auch bei mehreren zeitgleichen Abfragen. Auch komplexe Abfragen sollen ohne wesentliche Zeitverzögerung erfolgen. Da sich große Datenmengen aufgrund ihrer Schnelllebigkeit, Komplexität und ihres Umfangs kaum mit herkömmlichen Technologien verarbeiten lassen, werden neuer Arten von Analysesystemen und Datenspeichersystemen eingesetzt. Diese arbeiten meist zeitgleich auf mehreren Servern.

Verarbeitung personenbezogener Daten 

Im Zuge der vermehrten Generierung und Verarbeitung von Daten sind Fragen zum Datenschutz aufgetreten, die eine Antwort in konkreten Datenschutzvorschriften wie der EU-Datenschutz-Grundverordnung und dem Bundesdatenschutzgesetz (neu) gefunden haben. Gegenstand der EU-DSGVO ist nach Art. 1 der Schutz von Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und der freie Datenverkehr. Personenbezogene Daten sind solche, die eine Person bestimmbar machen, zum Beispiel E-Mail-Adresse, IP-Adresse, Telefonnummer, Portraitfotos, Video- oder Sprachaufzeichnungen der Person. In Artikel 5 der Datenschutzverordnung sind folgende sechs Grundprinzipien der Verarbeitung personenbezogener Daten verankert:

  • Rechtmäßigkeit der Datenverarbeitung: Die Daten müssen rechtmäßig (mit Einwilligung der Person) und für Betroffene transparent verarbeitet werden.
  • Zweckbindung der Daten: Die Daten müssen zweckgebunden sein und dürfen nicht zu beliebigen Zwecken verarbeitet werden – zum Beispiel Bewerberdaten für Recruiting-Zwecke. Daten, die zu verschiedenen Zwecken erhoben werden, dürfen nicht einfach zusammengeführt werden (z. B. Personal- und Bankdaten eines Bankmitarbeiters).
  • Datenminimierung: Das Maß der Datenverarbeitung ist zweckgebunden: Daten dürfen nicht auf Vorrat oder Verdacht gespeichert werden. Unternehmen müssen sich fragen, ob sie die Daten wirklich benötigen (z. B. mehrere Telefonnummern einer Person). Nicht mehr benötigte Daten sollten gelöscht werden.
  • Richtigkeit: Die Daten müssen sachlich richtig und aktuell sein. Fehlerhafte Daten sind zu korrigieren oder zu löschen.
  • Speicherbegrenzung: Daten müssen so gespeichert werden, dass eine Identifizierung der Person nur so lange möglich ist, wie es für den Verarbeitungszweck erforderlich ist.
  • Integrität und Vertraulichkeit: Die Datenverarbeitung muss die Sicherheit der personenbezogenen Daten gewährleisten: Daten müssen vor unbefugten Zugriffen, Verlusten oder Zerstörung geschützt werden – zum Beispiel durch die Nutzung verschlüsselter Festplatten und Dateisysteme, Transportverschlüsselungen für den E-Mail-Verkehr (TSL/SSL) und der Pseudonymisierung von Dokumenten.
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Fazit

Das Internet, die Nutzung von mobilen Endgeräten und sozialen Medien, smarte Technologien und andere Systeme haben dazu beigetragen, dass immer mehr Nutzerdaten generiert werden, die sich z. T. für Datenanalysen nutzen lassen. Für den Trendbegriff Big Data existiert keine klare Definition. Der Begriff bezieht sich auf die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen, die schnelllebig, komplex und unstrukturiert sein können. Die Daten stammen z. B. aus unterschiedlichen Quellen und weisen verschiedene Formate auf. Die Herausforderung besteht darin, die Informationen trotz der Komplexität und des Umfangs in (nahezu) Echtzeit zu verarbeiten, große Datenmengen zu importieren, mehrere Abfragen gleichzeitig durchführen zu können oder verschiedene Informationstypen zu analysieren. Da herkömmliche Technologien dabei oft nicht greifen, werden neue Arten von Analysesystemen und Datenspeichersystemen eingesetzt. Unternehmen nutzen Big Data Analysen zum Beispiel, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen: Sie erkennen Risikopotenziale und treffen Vorhersagen über künftige Marktereignisse, Business-Entwicklungen usw. Durch Mustererkennungen helfen die Daten z. B. bei der Analyse von Surf- und Nutzerverhalten, der Einschätzung von Kundeninteressen und Verkaufszahlen. Bei der Verarbeitung personenbezogener Daten müssen Datenverarbeiter bestimmte Datenschutzvorschriften einhalten, die unter anderem in der EU-Datenschutz-Grundverordnung und im BDSG (neu) verankert sind.

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