Big Data

Big Data bezeichnet die im Zuge der Digitalisierung entstehenden großen Datenmengen. Zur Charakterisierung haben sich drei Kriterien etabliert: die Datenmenge („Volume“) bezeichnet das durch zahlreiche Datenquellen (z.B. Sensorik, Social Media, Mobilgeräte) beständig anwachsende Datenvolumen, welches häufig die Dimension von Peta- und Exabytes (10¹⁵ bzw. 10¹⁸ Bytes) erreicht, mit den damit entstehenden Anforderungen an Datenübertragung, -verarbeitung und -speicherung. Die Datenvielfalt („Variety“) kennzeichnet die Heterogenität der Daten, da diese sowohl in strukturierter als auch unstrukturierter Form bzw. Repräsentation vorliegen. Während erstere in klassischen transaktions- und entscheidungsorientierten Informationssystemen unmittelbar zu verarbeiten sind, erfordern letztere (z.B. Audio, Bilder, Video, Text) den Einsatz von aufwändigen Verfahren, etwa zur Bild- und Sprachverarbeitung. Ein drittes Kriterium ist die Geschwindigkeit („Velocity“) der zu verarbeitenden Daten, da diese in kurzen Zeitabständen oder laufend („Streaming“) entstehen. Big Data ist ein vielschichtiges Phänomen, das sowohl technische und betriebswirtschaftliche als auch rechtliche Gestaltungselemente beinhaltet. Während frühe Definitionen eher auf technische Aspekte der Verarbeitung großer, strukturierter wie auch unstrukturierter Datenmengen fokussierten (z.B. die Datenhaltung in leistungsfähigen Datenbanken, wie etwa Hadoop), rückten im Zeitverlauf die wirtschaftlichen Potenziale der Datenauswertung in den Blickpunkt der Betrachtung. Big Data Analytics umfasst demzufolge Methoden, Verfahren und Werkzeuge zur Konfiguration und Modellierung von vielfältigen Analyseprozessen zu vergangenheits-, gegenwarts- und zukunftsorientierten Fragestellungen. Aus betrieblicher Sicht ist es erforderlich entsprechende Auswertungen, Simulationen und Prognosen mit den Geschäftsprozessen zu vereinen und eine Verbindung mit der Unternehmensorganisation (z.B. Bündelung von Kompetenzen in dedizierten Organisationseinheiten) und der Unternehmensstrategie (z.B. Aufbau datenbasierter Geschäftsmodelle) herzustellen. Gerade im Finanzbereich finden sich zahlreiche Potenziale für den Big-Data-Einsatz, die von Risikovorhersagen im Kreditbereich oder in der Gesamtbanksteuerung hin zu vertriebsorientierten Aktivitäten, wie etwa der Analyse von Transaktionsdaten und der Kundendatenanalyse, reichen. In diesem Kontext ist die Berücksichtigung rechtlicher Fragestellungen von Bedeutung, da Regelungen des Datenschutzrechts (z.B. das Grundrecht auf informationelle Selbstbestimmung oder der Zweckbindungsgrundsatz und jüngst die DSGVO) bei der Beurteilung des Big-Data-Einsatzes zu berücksichtigen sind.