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Digital Glossar: Big Data

Fotocredit: Getty Images/gremlin

Ob wir im Internet surfen, Musik über das Smartphone hören oder mit Navi Auto fahren: Es werden Daten gesammelt. Sehr viele Daten, die auch Big Data genannt werden. Genauer versteht man unter dem Begriff eine große Datenmenge, die zu umfangreich, zu komplex, zu schnelllebig oder zu heterogen ist, um sie mit manuellen und herkömmlichen Technologien auszuwerten. Es geht aber auch um neue und explizit leistungsstarke IT-Lösungen und Systeme, mit denen Unternehmen die Informationsflut nutzbringend und nahezu in Echtzeit verarbeiten können.

 

Das Wort „Big“ in Big Data bezieht sich auf drei Dimensionen der großen Datenmasse: Volume (Umfang, Datenvolumen), Velocity (Geschwindigkeit, in der immer mehr neue Daten generiert werden) und Variety (wachsende Vielfalt an Datentypen und -quellen). Big Data nimmtnachhaltig Einfluss auf die Sammlung, Nutzung, Verwertung, Vermarktung und vor allem Analyse digitaler Daten. Die Einsatzgebiete reichen dabei vom Marketing und Vertrieb über betriebswirtschaftliche Anwendungen und wissenschaftliche Forschung bis zur Medizin. Auch das Analysieren von Geodaten, um beispielsweise Erdbeben vorherzusagen, spielt in Zeiten des Klimawandels eine immer größere Rolle. 

 

Die Chancen von Big Data bestehen vor allem in der Möglichkeit, menschliches Verhalten transparenter zu machen, Zukunftsprognosen erstellen zu können und Entwicklungen voranzutreiben. Dabei kommt bei der Analyse der Datenflut vor allem Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. KI-fähige Maschinen können Daten analysieren, interpretieren und dabei helfen, wichtige Trends und Muster in Big Data zu finden, die andernfalls falsch interpretiert oder unentdeckt bleiben. Mithilfe der intelligenten Systeme können aus den Datensätzen Erkenntnisse gewonnen werden, die in die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen einfließen und dabei helfen sollen, den Kunden besser zu verstehen und gezielter ansprechen zu können. 

 

Eine große Herausforderung hingegen besteht in der Anonymisierung der Daten. Laut europäischer Datenschutzgrundverordnung dürfen Personen bei der Analyse von Big Data nicht mehr identifizierbar sein. Durch die immer größer werdenden Datenbestände und die Kombination vermeintlich „anonymer“ und öffentlich verfügbarer Daten ist dies aber immer schwieriger auszuschließen. Darüber hinaus stellt die manipulative Nutzung von Big Data ein Risiko dar. Im Rahmen der US-Präsidentschaftswahlen 2016 wurden beispielweise Nutzerdaten analysiert, aus denen Personenprofile erstellt wurden. Dadurch konnten politische Botschaften auf eine Zielgruppe zugeschnitten werden, die die Wähler in ihrem Wahlverhalten beeinflussen sollten. 

 

Text: Sabrina Doberts

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