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
