Erstmals wurden während der Tour de France Daten der Radrennfahrer in Echtzeit und live den Rundfunkanstalten und Kommentatoren zur Verfügung gestellt. Beispielsweise wurde die Geschwindigkeit des Fahrers im Vergleich zu den Konkurrenten ausgewertet. Aber auch Verhaltensweisen des Radfahrers beim Sprint oder bei Gegenwind lassen sich so ermitteln, um daraus möglicherweise neue Strategien für die Mannschaft während des Radrennens abzuleiten.
Und in vielen Ländern erfolgt die Bezahlung der Rechnung via Mobile Payment. Die zwei Beispiele stehen stellvertretend für viele weitere neuartige Anwendungen in der modernen Informationsgesellschaft. Mit Hilfe von neuartigen IT-Lösungen potenziert sich die Fülle an Daten und Auswertungen, mit deren Hilfe Anbieter neue Produktideen kreieren können. In diesem Zusammenhang wird nicht selten der Begriff Big Data verwendet. Was aber ist genau gemeint und was sind die unmittelbaren technischen und funktionalen Anforderungen für entsprechende Anwendungen?
Die Autoren des vorliegenden Buches behandeln das Thema aus den drei Blickwinkeln Ökonomie, Technik und Recht. Die ökonomische Perspektive ist dabei der Ausgangspunkt der Betrachtung. Technische und rechtliche Probleme sind Themen, die aus dem Blickwinkel der Ökonomie zu lösen sind. Die Charakteristika von Big Data werden von den Autoren in die "vier V's" eingeordnet:
- Volume: Datenmengen, die ein exponentielles Wachstum der Rechnerkapazitäten erfordern,
- Velocity: Geschwindigkeit, in der neue Daten entstehen,
- Variety: Kennzeichen für die Heterogenität der Datenquelle und Datenformate,
- Veracity: Richtigkeit, Vollständigkeit, und Verlässlichkeit der Dateninhalte. Hierunter werden auch solche Daten verstanden, die nicht unmittelbar messbar sind, wie beispielsweise aus der Welt der Social-Media-Anwendungen,
Das Buch ist in die folgenden drei Abschnitte gegliedert: Betriebswirtschaftlich-organisatorische, rechtliche und technische Fragestellungen.
Der erste Abschnitt untersucht und beschreibt potenzielle neue Einsatzfelder, die für ein Unternehmen und deren Unternehmensbereiche aus Big Data resultieren können. Branchenspezifische Beispiele veranschaulichen, wie neue Geschäftsmöglichkeiten entstehen und in den Unternehmensprozess operativ integriert werden können. Ein eigenes Kapitel zum Thema Chancen und Herausforderungen von Big Data in der Industrie runden den ersten Teil ab.
"Der Schutz vor Daten und der Schutz von Daten" ist Inhalt des zweiten Teils. Welche Datenschutzgesetze hat der Gesetzgeber erlassen und welche Regularien sind zu beachten? Wie ist sicherzustellen, dass Daten nicht unberechtigt verwertet werden? Beziehungsweise welche juristischen Grenzen gibt es bei der Beschaffung von Daten? Die Grenzen des Datenschutzes werden sowohl für Unternehmen als auch für Privatpersonen sichtbar. Denn beim Datenschutz gilt das Territorialprinzip. Die Problematik ist, dass ein E-Mail – bevor es seinen Adressat erreicht – nicht nur verschiedene Server und deren Netzwerke durchläuft, sondern die Infrastruktur, etwa ein Server, in verschiedene Länder installiert sein kann. Allein in Europa sind die Interessen bezüglich des Datenschutzes sehr heterogen. Landesgesetze stoßen schnell an ihre Grenzen.
Im dritten Abschnitt erläutern die Autoren die "Architektur klassischer Business Intelligence-Anwendungen". Sowohl die Möglichkeiten als auch die Grenzen neuer Technologien und Produktideen werden erörtert. Es ist abzusehen, dass die Komplexität der Verfahren und Anwendungen rapide zunimmt und somit auch die Anforderungen an Anwender und Nutzer. Letztendlich geht es um das Sammeln und Analysieren von Daten, die für ein Unternehmen relevant sein könnten. Neuartige Technologien und mathematische Methoden sind erforderlich, um mit einem angemessenen Aufwand sinnvolle Ergebnisse zu erzielen.
Mit dem vorliegenden Buch erhält der Leser einen Überblick über die möglichen Anwendungsfelder von Big Data. Sowohl die rechtlichen Themen als auch die technischen Voraussetzungen werden beschrieben. Jedoch sind verschiedene Begleiterscheinungen nicht zu übersehen. Durch die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung und durch die unmittelbaren Wechselbeziehungen der vier Eigenschaften kommt ein Merkmal hinzu, nämlich die "Halbwertzeit des Erkenntniswertes von Daten".
Big Data impliziert eine vertiefte Verhaltensanalyse des Konsumenten. Persönliche Verhaltensweisen werden über verschiedene Medien und Anwendungen zur weiteren kommerziellen Nutzung analysiert und zur Verfügung stellt. Auch wenn durch die Verschlüsselung der Daten ein unmittelbarer Rückschluss auf die individuelle Person unterbunden wird, der nächste Schritt zum "gläsernen" Verbraucher ist vorprogrammiert. Datenschutz und Datensicherheit ist in diesem Zusammenhang neu zu justieren.
