Big Data – zwei Wörter, über welche die Meinungen nicht unterschiedlicher sein könnten. In den letzten Jahren haben sich die Meinungen über Big Data immer weiter voneinander entfernt. Einerseits sehen Optimisten in Big Data die Möglichkeit in der Zukunft viele der heutzutage auftretenden Probleme, wie Korruption und Krankheiten, zu bekämpfen. Weiterhin können auch Big Data in der Logistik, aber auch vielen anderen Bereichen des Unternehmens Erfolge erzielen.
Doch, welche Kompromisse müssen wir hierbei eingehen und welche Risiken kann das für uns als Arbeitnehmer, Privatperson oder auch Unternehmen 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 möchten wir hierbei die Vor- und Nachteile weiter gefasst betrachten.
Chancen durch Big Data Analysen 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 dieser neu gewonnen Informationen können Unternehmen Geschäftsentscheidungen treffen, welche den Erfolg des Unternehmens drastisch erhöhen können. Durch Echtzeitanalysen kann dieser Entscheidungsfindung zusätzlich schneller stattfinden. Weiterhin 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. Durch Einsatz zusätzlicher Sensorik kann die Abhängigkeit des Ausfalls von bestimmten Faktoren ermittelt werden. Durch die gewonnenen Informationen lassen sich präventive Maßnahmen, z.B. eine Instandhaltung zu einem bestimmten Zeitpunkt vor Ausfall der Maschine, einrichten.[1]
Steigerung der Effizienz
Ein jedes Unternehmen muss heutzutage zwischen einer Vielzahl von Unternehmen am Markt bestehen. Um Wettbewerbsfähig zu bleiben müssen sich die Unternehmen Strategien ausdenken, wie Kosten sparen und dennoch die gleiche oder mehr Leistung erbringen können.
Big Data sind hierbei ein wunderbares Tool um Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken. Dadurch, dass Big Data in allen Unternehmensbereichen anfallen und leistungsstarke Analysesysteme in der Lage sind alle dieser Informationen zu verarbeiten und miteinander in Verbindung zu bringen, können viele Prozesse effizienter gestaltet werden. Ein Beispiel wären hierbei Transporte von Waren mittels LKW´s. Da heutzutage viele 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 LKW´s perfekt optimieren, um unter Umständen Zeit und Kosten zu sparen.[2]
Forschung und Entwicklung
Besonders wichtig sind hierbei die Kundendaten. Nachfrage der Kunden oder auch Kundenpräferenzen spielen für die Forschung und Entwicklung die größte Rolle. Durch die Analyse jener Daten können beispielsweise vorhandene oder kommende Trends erkannt bzw. vorausgesagt werden. Firmen können nun darauf reagieren und neue Produkte entwickeln oder besondere Marketing-Strategien für bereits bestehenden Produkte entwickeln. Des Weiteren können Analyseverfahren während der Entwicklungsphase eines Produkts eingesetzt werden. Dadurch könnten beispielsweise Kosten, Leistung oder Bruchsicherheit durch geringe Änderungen am Produkt ertestet werden, ohne jemals ein solches Produkt produziert zu haben.[3]
Kundenindividualität
Besten Beispiel für die Nutzung von Big Data zur Anpassung an den Kunden ist Netflix oder auch Amazon Prime Video. Durch die Sammlung des vom Nutzers geschauten Serien und Filmen, werden diesem ähnliche Filme und Serie auf Basis der bereits geschauten empfohlen. Dies bietet dem Kunden einen besonderen, personalisierten Service. Weiterhin kann diese Anpassung an den Kunden bzw. in diesem Fall Patienten auch in der Medizin Anklang finden. Durch die Analyse der mittels Anamnesebögen erhaltenen Informationen können Patienten spezielle, auf ihn abgestimmte Medikamente und Behandlungen verschrieben werden.[4]
Transparenz
Dieser Vorteil der Nutzung von Big Data richtet sich vor allem an Kunden von Unternehmen. Normalerweise erfährt der Käufer 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 nützlich ist dies bei Bezug von Bio, Fair Trade oder veganen/vegetarischen Produkten. 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 gewinnen. 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 Beispiel für jene Messgeräte, welche unsere Bewegungen im Netz aufzeichnen. Welche Seiten wir besuchen, welche Produkte oder auch in welcher Reihenfolge ansehen 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
In Verbindung mit der Nachvollziehbarkeit stellt der Datenschutz ein großes Risiko von Big Data dar. Das Thema Big Data ist den letzten Jahren stark gewachsen. Hiermit verbunden müssen auch die Länder ihre Datenschutzrichtlinien an die heutigen Verhältnisse anpassen. Um die Sicherheit und Anonymität der Bürger zu gewährleisten müssen die Daten der Menschen unzugänglich aufbewahrt werden.
Hierbei entsteht bereits das erste Problem bei der Erhebung von Daten. In der heutigen Zeit ist es normal geworden, dass die Nutzer keine Zustimmung mehr erteilen müssen, damit die Unternehmen ihre Daten nutzen können. Vielmehr müssen die Kunden nun Ablehnungen erteilen falls sie einer solcher Datennutzung nicht zustimmen. Im Zweifelsfall werden in aufgrund dieser Entscheidung sogar Funktionen verwehrt. Hierbei ist das Problem, dass die Unternehmen wissentlich die Faulheit und vermutlich auch Unwissenheit der Kunden über die Möglichkeit einer solchen Ablehnung, ausnutzen. In einigen Fällen ist ein Verzicht auf die Datenerfassung so gut wie unmöglich. 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 das Unternehmen festgelegten Meinung.[8]
Hacker
Daten sind das neue Gold. Aufgrund dieser Tatsache sind Daten für jedes Unternehmen sehr attraktiv. 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 unterschiedlichen Servern, wird die Sicherheit gegen Hacker 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. Wettbewerbsnachteile, Nachteile in der Politik oder Diskriminierung sind einige Beispiel dafür.
Besonders in der Wirtschaft können Big Data große Nachteile für kleinere Unternehmen hervorrufen. 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 „Priviligierten“ 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 zum Beispiel durch falsche oder fehlerhafte Algorithmen zustande kommen. Möglich wäre dies beispielsweise bei der Vergabe von Krediten oder auch sonstigen Zahlen wie Bafög. Durch veraltete Logarithmen kann es dazu kommen, dass es 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 Kunden 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.
