03.12.2014 Mehr Sicherheit für Big Data

Big Data stellt eine neue Herangehensweise an den Umgang mit großen Datenmengen dar. Durch neue Algorithmen, die selbstständig Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen können, und durch neue Hardware-Lösungen, die in der Lage sind, eine große Datenmenge zeitnah zu verarbeiten, werden die Möglichkeiten für Datenanalysen erheblich vervielfältigt. Das volle Potenzial entfaltet Big Data dann, wenn Analysten in Echtzeit Zusammenhänge in Daten herstellen und prüfen können, um neue Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Auch die Datenquellen, die als Basis für die Analysen dienen, sollten möglichst aktuell sein und als kontinuierlicher Fluss von Informationen dem System zugeführt werden.

In den letzten Jahren ergab sich durch Big Data eine Reihe neuer IT-Lösungen in unterschiedlichen Branchen und Bereichen der Gesellschaft. Im Begleitpapier zu unserem Bürgerdialog diskutieren wir eine Reihe von Beispielanwendungen: Die Prognose von Grippewellen durch Google, die Unterstützung bei der Krebsdiagnose durch IBM Watson, das Senken der Kriminalitätsrate durch PredPol, die Festnahme des sogenannten Autobahnschützen durch Ermittlungen des BKA, die Arbeit der Geheimdienste am Beispiel der Werkzeuge der NSA, die Optimierung von Geschäftsprozessen durch Business Intelligence sowie das Bemessen der Kreditwürdigkeit durch Scoring.

Betrachtet man die Diskussionen über die Technologie neutral, wird schnell deutlich, dass sich eine Chancen- und eine Risiko-getriebene Sichtweise gegenüberstehen. Big Data ermöglicht es, schnellere und effizientere Entscheidungen zu treffen, wenn eine geeignete Datenbasis vorhanden ist. Das stellt eine große Chance bei einer Vielzahl von Fragenstellungen dar und ermöglicht neue Geschäftsmodelle. Dabei unterscheidet die Technologie selbst natürlich nicht zwischen personenbezogenen Daten und Daten ohne jeden Personenbezug. Ob ein Motor in einer Fabrik von seiner Leistung abweicht und demnächst gewartet werden sollte oder ob ein Versicherungsnehmer Anzeichen eines ungesunden Lebensstils zeigt und daher einen Risikozuschlag zahlen muss, ist den Algorithmen gleich.

Der Umstand, dass so von einer Technologie ganz unterschiedliche Fragen beantwortet werden können, führt aber auch schnell zur vorherrschenden Kritik an Big Data: Das Risiko liegt darin, Personen ausschließlich als Datensammlung zu sehen und darauf basierend zu beurteilen oder zu kategorisieren. Und natürlich ist die Verlockung groß, immer mehr Daten über Personen zu sammeln, wenn anhand diesen neue Erkenntnisse gewonnen werden können.

Hier ist dann die Herausforderung, Chancen und Risiken gegeneinander abzuwägen. Werden Datensparsamkeit, Zweckbindung, Einwilligung, Auskunfts- und Eingriffsrecht durch Big Data-Lösungen umgesetzt und technische Maßnahmen zu Anonymisierung und zum Zugriffsschutz verwendet, steht einer rechtskonformen, datenschutzfreundlichen Nutzung der Daten nichts im Wege. Die Herausforderung ist es also, neben den technischen Möglichkeiten zur Datenverarbeitung und Informationsgewinnung, die schon weit vorangeschritten sind, auch die Sicherheitsaspekte bei Big Data voranzutreiben, um nicht irgendwann in die Situation zu kommen, sich zwischen Big Data und Datenschutz entscheiden zu müssen.

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Prof. Dr. Michael Waidner

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