Unter Big Data versteht man die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen für die Auswertung von zahlreicher Datenquellen (Gabler, o. J.). Die Anwendung von Big Data kann in der Praxis Aufgaben umfassen, wie die Organisation, Verwaltung sowie das Corporate Governance (Rouse, 2014). Dabei nutzen Banken und Versicherungen beispielweise die Anwendung von Big Data im Marketing für die Personalisierung ihrer Offerten. Ein Großteil der internationalen Banken und Versicherungen haben zahlreiche Informationen zur Verfügung, die Aufschluss darüber geben, wie Kundengruppen beschaffen sind, ihr Geld investieren und ihre Finanzen managen. Ferner ermöglicht eine Analyse der Finanzdaten, wie der Kunde oder die Kundin das Leben gestaltet, verheiratet ist, wann und wohin in Urlaub fährt, für welche Produkte sich er oder sie interessiert und wie hoch das Einkommen ist (Marr, 2015, S. 81ff). Weiter bieten externe Daten, wie Telefon-Logdaten, Metadaten durch Apps oder Kundendaten von Websiten oder Social-Media zusätzliche Spezifizierungen (Rouse, 2014). Dergleichen Daten lassen sich nutzen, um die Kundschaft passgenauer für neue Angebote oder Services zu erreichen.
An Software nutzen Unternehmen hierfür auf Customer-Relationship-Management (CRM) basierte Analysen, das Programmieren von SAS Dashboards, oder die Nutzung von Open-Source Technology, wie Hadoop (unterstützt bei Cludera) oder Cassandra (Marr, 2015, S. 81ff). Beispielsweise, ermöglicht eine Big Data Verarbeitungssoftware, wie Hadoop eine eher parallele Datenverarbeitung anstelle einer seriellen Datenverarbeitung, die über Cluster von Computern mit Hilfe eines einfachen Programmierungsmodells erfolgen. So lassen sich Daten, die weit größer sind als 10 Terrabyte, für statistische Analysen, Extraktion- Transformation-Laden (ETL) Prozessen, oder Business Intelligente Anwendungen verarbeiten (Arche Hadoop, 2019). Durch den Einsatz von Software erhält das Management die Möglichkeit relevante Informationen in großer Zahl, durch die Verwendung von unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, nutzbar zu machen (Rouse, 2014).
Bezüglich des Datenschutzes, gilt es im Umgang mit Big Data für das Management auf folgendes zu achten. Big Data und der Datenschutz stehen sich latent antagonistisch zueinander. Dabei orientiert sich die EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) hinsichtlich der Verarbeitung von personenbezogenen Daten an einem Verbot mit Erlaubnisvorbehalt. Das heißt, dergleichen Daten dürfen nur erhoben und verarbeitet werden, wenn explizit eine gesetzliche Grundlage vorliegt oder eine schriftliche Einwilligung vorliegt, personenbezogene Daten verarbeiten zu dürfen. Dies gilt insbesondere bei großen Datenmengen, wie im Falle von Big Data. Explizit ist der Terminus Big Data nicht bei der DSGVO erwähnt, dennoch ist die Begriff Big Data als Profiling definiert, nach Art. 4 Nr. 4 DSGVO, wobei im Kontext zu Art. 22 DSGVO erwähnt wird, dass Profiling als besonderer Unterfall einer automatisierten Einzelfallentscheidung einzuordnen ist. Für die Ermittlung der Bonität besteht jedoch bezüglich des Profiling eine Ausnahme. Anhand der Öffnungsklausel wird im neuen Bundesdatenschutzgesetz die Möglichkeit eingeräumt, zum Schutz des Wirtschaftsverkehrs ein Scoring oder Bonitätsverfahren zuzulassen. Betrifft Big Data im Unternehmen daher die Auswertung personenbezogene Daten, muss das Management mit einigen Herausforderungen rechnen, da es vorher die schriftliche Einwilligung der betreffenden Personen erheben und verwalten muss (Datenschutz Experte, o. J.).
Dr. Ulrich R. Deinwallner
Literaturverzeichnis:
Arche Hadoop. (2019). Arche Hadoop. Abgerufen, 13. Februar, 2020 https://hadoop.apache.org/
Datenschutz Experte. (o. J.). Big Data und Datenschutz – Regelung unter der EU-Datenschutzgrundverordnung. Abgerufen, 13. Februar, 2020 von https://www.datenschutzexperte.de/blog/datenschutz-im-internet/big-data-und-datenschutz/
Gabler. (o. J.) Bit Data. Abgerufen, 13. Februar, 2020 von https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/big-data-54101
Marr, B. (2015). Big Data: Using SMART big data, analytics and metrics to make better decisions and improve performance. John Wiley & Sons. Abgerufen, 13. Februar, 2020 von https://ebookcentral.proquest.com/lib/waldenu/detail.action?docID=4455265
Rouse, M. (2014) Big Data Management. Abgerufen, 13. Februar, 2020 von https://www.computerweekly.com/de/definition/Big-Data-Management