Chancen und Risiken durch Big Data

Big Data – zwei Wörter, über welche die Meinungen nicht verschiedener sein könnten. In den letzten Jahren haben sich die Meinungen über Big Data immer weiter voneinander entfernt. Einerseits sehen Optimisten in Big Data die Aussicht in der Zukunft viele der heutzutage auftretenden Hindernisse, wie Korruption und Krankheiten, zu bekämpfen. Des Weiteren können genauso Big Data in der Logistik, trotz alledem ebenso in vielen weiteren Bereichen des Unternehmens Erfolge erzielen.

Doch, welche Kompromisse müssen wir in diesem Fall eingehen und welche Gefahrensituationen kann das für uns als Betriebsangehöriger, Privatperson oder auch Firmen haben? In diesem Artikel möchten wir aufzeigen, welche Chancen uns durch Big Data zu Teil werden und welche Risiken wir gleichzeitig beachten müssen. Aufgrund der unzähligen Einsatzmöglichkeiten von Big Data in allen Bereichen und Branchen wollen wir dabei die Vor- und Nachteile weiter gefasst betrachten.

Big Data Analysen – Chancen im Unternehmen

Entscheidungsfindung

In Unternehmen fallen täglich Unmengen an Informationen und Daten an. Mithilfe von Big Data und Big Data Analytics können in den Daten versteckte Muster und Informationen erkannt werden. Mithilfe jener neu gewonnen Informationen können Unternehmen Geschäftsentscheidungen treffen, welche den Erfolg des Unternehmens deutlich erhöhen können. Durch Echtzeitanalysen kann dieser Entscheidungsfindung zusätzlich schneller stattfinden. Des Weiteren können Big Data dazu beitragen präventiv Entscheidungen zu treffen. Durch die Auswertung von beispielsweise Maschinendaten können Informationen erhalten werden, in welchen Abständen die Maschine ausfällt. Die Abhängigkeit des Ausfalls von bestimmten Faktoren, kann durch den Einsatz zusätzlicher Sensorik ermittelt werden. Durch die gewonnenen Informationen lassen sich präventive Maßnahmen, z.B. eine Instandhaltung zu einem gewissen Zeitpunkt vor Ausfall der Maschine, einrichten.[1]

Steigerung der Effizienz

Gegenwärtig muss ein jedes Unternehmen zwischen einer Vielzahl von Unternehmen am Markt bestehen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben müssen sich die Unternehmen Strategien ausdenken, wie beispielsweise Kosten sparen und dennoch die gleiche oder mehr Leistung erwirtschaften können.

Um Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken, ist Big Data hierbei ein wunderbares Tool. Dadurch, dass Big Data in allen Unternehmensbereichen anfallen und leistungsstarke Analysesysteme in der Lage sind alle dieser Informationen zu verarbeiten und miteinander in Zusammenhang zu bringen, können viele Prozesse effizienter gestaltet werden. Ein Beispiel dafür wären Transporte von Waren mittels LKWs. Da heutzutage diverse unterschiedliche Faktoren, wie z.B. Staudaten, Wetterdaten oder Benzinpreis, mit in den Transport einspielen und zu den meisten Teilen messbar sind, können Analysesysteme die Routen der LKWs perfekt optimieren, um unter Umständen Zeit und Kosten zu sparen.[2]

Entwicklung und Forschung

Besonders wichtig sind hierbei die Kundendaten. Nachfrage der KundInnen oder auch Kundenpräferenzen spielen für die Entwicklung und Forschung die größte Rolle. Durch die Analyse jener Daten können zum Beispiel vorhandene oder kommende Trends erfasst bzw. vorausgesagt werden. Firmen können nun darauf reagieren und neue Produkte entwickeln oder besondere Marketing-Strategien für bereits bestehenden Produkte hervorbringen. Des Weiteren können Analyseverfahren während der Entwicklungsphase eines Produkts eingesetzt werden. Dadurch könnten beispielsweise Kosten, Leistung oder Bruchsicherheit durch geringe Veränderungen am Produkt ertestet werden, ohne jemals ein solches Produkt in die Produktion gegeben zu haben.[3]

Kundenindividualität

Netflix oder auch Amazon Prime Video sind die besten Beispiele für die Nutzung von Big Data zur Anpassung an den(die) KundIn. Dem(r) NutzerIn werden ähnliche Serien oder Filme empfohlen, durch die Sammlung der bereits von ihm geschauten Videos. Infolgedessen wird dem(r) KundIn ein besonderer und personalisierter Service geboten. Weiterhin kann diese Anpassung an den(die) KundIn bzw. in diesem Fall PatientIn auch in der Medizin Anklang finden. Durch die Analyse der mittels Anamnesebögen erhaltenen Informationen können PatientInnen spezielle, auf ihn abgestimmte Medikamente und Behandlungen verschrieben werden.[4]

Transparenz

Dieser Vorteil der Nutzung von Big Data richtet sich vor allem an KundInnen von Unternehmen. Gewöhnlich erfährt der(die) KäuferIn nicht viel darüber, was hinter einem Produkt oder Dienstleistung steckt, bzw. wie viel tatsächlich von dem durch das Unternehmen vermittelten Informationen stimmt. Durch Big Data Analytics sind die Kunden nun in der Lage Daten zu suchen und zu analysieren, was ihnen tiefe Einblicke in die Unternehmen gewährt. Besonders vorteilhaft ist dies bei Bezug von Bio, Fair Trade oder veganen/vegetarischen Artikeln. Mithilfe der vollständigen Transparenz der Produktion können Unternehmen, welche fälschlicherweise Produkte mit jenen Attributen anbieten, aufgedeckt werden.

Transparenz ist jedoch nicht nur in Unternehmen, sondern auch in Behörden von großer Wichtigkeit. Hierbei sind die Chancen von Big Data besonders Korruption aufzudecken. Dies spielt vor allem in den Entwicklungsländern eine sehr wichtige Rolle.[5]

Risiken durch Big Data im Unternehmen 

Eingriff in die Privatsphäre

Das größte Risiko und der zu weiten Teilen meistkritisierte Punkt an Big Data ist der Eingriff in die Privatsphäre der Menschen. Diejenigen Unternehmen, welche die Daten der Menschen nutzen und analysieren können tiefe Einblicke über die Gewohnheiten und charakterlichen Züge des Menschen erlangen. Darüber hinaus stellt der Datenschutz jener vertraulichen Daten ein großes Risiko dar.[6]

Nachvollziehbarkeit

Während wir uns durch das Netz begeben, ziehen wir unaufhaltsam eine Spur von Daten hinter uns her. Cookies sind ein Beispiel für jene Messgeräte, welche unsere Bewegungen im Netz aufzeichnen. Welche Seiten wir besuchen, welche Produkte wir ansehen oder auch in welcher Reihenfolge wir diese anschauen, wird hier gespeichert. Am Ende einer jenen Spur stehen jedoch wir, die Person welche letztlich das Internet benutzt. Durch die Entschlüsselung und Analyse jener Spuren durch Hacker oder Analytiker wird der Mensch mit den Daten in Verbindung gebracht, wodurch er jede Art von Anonymität verliert.[7]

Datenschutz

Datenschutz stellt ein großes Risiko von Big Data dar, in Verbindung mit der Nachvollziehbarkeit. Das Thema Big Data ist den vergangenen Jahren stark gewachsen. Hiermit verbunden müssen auch die Länder ihre Datenschutzrichtlinien an die heutigen Verhältnisse anpassen. Um die Sicherheit und Anonymität der Bevölkerung zu gewährleisten, müssen die Daten der Menschen unzugänglich aufbewahrt werden.

Hierbei entsteht bereits das erste Problem bei der Erhebung von Daten. Heutzutage ist es normal geworden, dass die Nutzer keine Genehmigung mehr erteilen müssen, damit die Unternehmen ihre Daten nutzen können. Vielmehr müssen die KundInnen nun Ablehnungen erteilen, falls sie einer solcher Datennutzung nicht zustimmen. Im Zweifelsfall werden ihnen aufgrund dieser Entscheidung sogar Funktionen verboten. Hierbei ist das Problem, dass die Unternehmen wissentlich die Bequemlichkeit und vermutlich auch Unkenntnis der KundInnen über die Möglichkeit einer solchen Ablehnung, ausnutzen. In einigen Fällen ist ein Verzicht auf die Datenerfassung so gut wie nicht möglich. Als Folge dessen kommt es zu einer Normalisierung der Datenerfassung in der der Gesellschaft. Dies führt zu einer Wahrnehmung der Unterdrückung und Überwachung.

Führt man diesen Gedanken nun fort, so führt Big Data zu einer Einschränkung des Nutzerverhaltens der Menschen. Die Nutzer handeln nun nichtmehr nach ihrer Meinung, sondern nach der durch die Gesellschaft oder des Unternehmens festgelegten Meinung.[8]

HackerInnen

Daten sind das neue Gold. Aufgrund dieser Tatsache sind Daten für jedes Unternehmen sehr interessant. Diese speichern die Daten in großen Datenbanken, verteilt auf vielen unterschiedlichen Servern in der Welt. Wo auch immer elektronische Systeme und virtuell gespeicherte Daten verfügbar sind, so bestimmt auch die Chance, Angriff eines Hackerangriffs zu werden. Aufgrund der Datenredundanz und – Streuung an vielen verschiedenen Servern, wird die Sicherheit gegen HackerInnen erschwert.[9]

Unüberschaubarkeit

Unüberschaubarkeit ist ein Risiko von Big Data und Big Data Analytics. Aufgrund der riesigen Menge an unterschiedlichen Daten ist es so gut wie unmöglich mithilfe eines Algorithmus perfekte Ergebnisse zu erzielen. Innerhalb der großen Datenmenge sind nicht alle Daten für jeden Anwendungsfall nützlich und können so bestimmte Ergebnisse verändern. Damit können falsche Ergebnisse erzielt werden bzw. richtige Muster können nicht erkannt werden.

Hiermit verbunden ist auch die Erkennung von Muster, wo eigentlich keine vorhanden sind. Falsche Verbindungen zwischen unterschiedlichen Daten sind ein Risiko der Big Data Analytics, was letztendlich zu falschen Schlussfolgerungen und Entscheidungen führen kann.[10]

Benachteiligung

Die Benachteiligung als Risiko von Big Data kann sich auf unterschiedliche Bereiche ausüben. Beispiele hierfür sind Wettbewerbsnachteile, Nachteile in der Politik oder Diskriminierung.

Besonders in der Wirtschaft können Big Data große Nachteile für kleinere Unternehmen auslösen. Dadurch, dass ihnen vor allem die finanziellen Mittel, um sich solche Analysen leisten zu können, nicht besitzen. Dadurch schrumpft der Wettbewerb am Markt enorm. Als Folge dessen wird auch die Innovation von neuen Produkten einen Schritt zurückgehen. Durch die Vorteile der Big Data Analytics für die großen Unternehmen kann es sein, dass an manchen Stellen des Marktes kleine Unternehmen verdrängt werden und sich Monopole bilden.

Ein großes Risiko spielen Big Data auch in der Politik. Dies betrifft vor allem die Politik in Entwicklungsländern. Durch die Nutzung des Internets und Handys von „Privilegierten“ kann es dazu führen, dass jene bei politischen Entscheidungen einen starken Einfluss auf das Endergebnis haben können. Dies führt zu Diskriminierung in jenen Ländern.

Ein weiteres Beispiel von Diskriminierung ist die unbeabsichtigte Benachteiligung von unterschiedlichen Gruppen. Dies kann beispielsweise durch falsche oder fehlerhafte Algorithmen zustande kommen. Möglich wäre dies zum Beispiel bei der Vergabe von Krediten oder auch sonstigen Zahlen wie Bafög. Durch veraltete Logarithmen kann es dazu führen, dass eine Person kein Bafög bekommt, obwohl es ihr sehr wahrscheinlich zustehen würde.[11]

Zusammenfassung 

Big Data – sie gewähren uns unzählige Vorteile und Chancen, müssen jedoch immer im Zusammenhang mit den damit verbundenen Risiken betrachtet werden. Schnelle Entscheidungen, optimierte Systeme überall im Unternehmen, erhöhte Transparenz oder auch ein besserer Kundenservice. All dies sind Chancen, die wir mit Big Data und Big Data Analytics erzielen können.

Doch welche Kosten müssen die KundInnen auf sich nehmen? Alle Vorteile, die wir mit Big Data erzielen wollen, basieren letztendlich auf dem Verlust und dem Verzicht unserer Privatsphäre. Damit verbunden gibt es viele Risiken, die wir bedenken müssen. Wir als Menschen sind in den Augen der Unternehmen nahezu Transparent. Alle unserer Entscheidungen werden gespeichert und analysiert. Die Unternehmen wissen mehr über uns als manche Freunde. Der Datenschutz ist ein weiteres großes Risiko. Es muss gewährleistet werden, dass unsere Daten an keine Dritten gelangen können. Hacker, falsche Ergebnisse oder aus Diskriminierung sind weitere Risiken, gegenüber denen wir gewappnet sein müssen.

Doch was können wir gegen diese Vielzahl an Risiken tun? Wie können wir gewährleisten, dass trotz der sensiblen Daten von uns Menschen, wir im Internet anonym bleiben? Was kann getan werden, um den Datenschutz weiter zu verbessern? Wie können wir es schaffen die Benachteiligung, welche täglich mehr wird und die großen Unternehmen weiter stärkt, zu unterbinden?

Diese Fragen, Chancen und Risiken sind nur ein Anfang. Wir als Gesellschaft müssen uns den Risiken stellen und an ihnen arbeiten. Wenn wir alle Risiken, denen wir gegenüberstehen lösen können, dann können Big Data und Big Data Analytics in Zukunft ihr wahres Potential entfalten.

Quellenangaben

[1] Vgl. Mason, Scott (30.12.2015): „Benefits and Harms of „Big Data““, unter: https://cis-india.org/internet-governance/blog/benefits-and-harms-of-big-data (15.11.2018). [2] Vgl. Mason, Scott (30.12.2015): „Benefits and Harms of „Big Data““, unter: https://cis-india.org/internet-governance/blog/benefits-and-harms-of-big-data (15.11.2018). [3] Vgl. ebd. [4] Vgl. ebd. [5] Vgl. Ebd. [6] Vgl. Ebd. [7] Vgl. Ebd. [8] Vgl. Ebd. [9] Vgl. Ebd.[10] Vgl. Ebd. [11] Vgl. Ebd.