Big Data
# Big Data

Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘, deutsch auch Massendaten) steht in engem Zusammenhang mit dem umfassenden Prozess der Datafizierung und bezeichnet Datenmengen, welche zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.

Big Data wird häufig als Sammelbegriff für digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht für eine neue Ära digitaler Kommunikation und Verarbeitung und in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden. Dabei unterliegt der Begriff als Schlagwort einem kontinuierlichen Wandel; so wird damit ergänzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.

## Begriff

In der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die vier Dimensionen

* volume (Umfang, Datenvolumen),
* velocity (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden),
* variety (Bandbreite der Datentypen und -quellen) sowie
* veracity (Echtheit von Daten).

Erweitert wird diese Definition um die zwei Vs value (Wert) und validity (Richtigkeit), welche für einen unternehmerischen Mehrwert und die Sicherstellung der Datenqualität stehen.

### Weitere Bedeutungen

Big Data bezeichnet primär die Verarbeitung von großen, komplexen und sich schnell ändernden Datenmengen. Als Buzzword bezeichnet der Begriff in den Massenmedien aber andere Bedeutungen:

* Überwachung der Menschen durch Geheimdienste auch in westlichen Staaten bspw. durch Vorratsdatenspeicherung
* Verletzung von Persönlichkeitsrechten von Kunden durch Unternehmen
* Zunehmende Intransparenz der Datenspeicherung durch Delokalisierung (Cloud Computing)
* Wunsch der Industrie aus den vorhandenen Daten einen Wettbewerbsvorteil erlangen zu können
* Automatisierung von Produktionsprozessen (Industrie 4.0, Internet der Dinge)
* Intransparente Automatisierung von Entscheidungsprozessen in Software
* Einsatz neuer Technologien statt Standardsoftware (insbesondere in Unternehmen mit einer konservativen IT oft durch Verwendung von Software as a Service um firmeninterne IT-Einschränkungen zu umgehen)
* Entwicklung von eigenen Softwarelösungen („inhouse IT“) statt des Einsatzes von „off-the-shelf“ Software durch Fremdunternehmen
* Werbung, basierend auf Daten über die Internet- und Handynutzung
* Organisation von Zusammenarbeit im Rahmen von People Analytics Projekten, selbst wenn in diesem Zuge teilweise weder große noch komplexe Datenmengen anfallen.

## Datenherkunft

Die gesammelten Daten können dabei aus verschiedensten Quellen stammen (Auswahl):

* Aufzeichnungen verschiedenster Überwachungssysteme,
* die Nutzung von Kunden- oder Bank- bzw. Bezahlkarten (Giro („EC“)-, Kreditkarte),
* jegliche elektronische Kommunikation, dabei auch die persönlich geprägte, individuell unterschiedliche Art und Weise der Benutzung z. B. eines Smartphones (manuelle Eingabemuster, geografische Bewegungsmuster, Sensordaten des Smartphones),
* geschäftliche bzw. private Nutzung elektronischer Geräte oder Systeme wie Fitness- bzw. Gesundheitsarmbänder bzw. Wearables wie „Activity Tracker“ oder Smartwatches, Ambient Assisted Living (umgebungsunterstütztes Leben) oder globaler Navigationssysteme wie GPS, Smartphones, Computer usw.,
* die Nutzung von Social-Media-Informationen und -Interaktionen,
* Kraftfahrzeuge (insbesondere im Kontext des vernetzten Autos),
* vernetzte Technik in Häusern (Smart Homes, Smart Meter),
* von Behörden und Unternehmen erhobene und gesammelte Daten.

Big Data umfasst auch Bereiche, die als intim bzw. privat gelten: Der Wunsch der Industrie und bestimmter Behörden, möglichst freien Zugriff auf diese Daten zu erhalten, sie besser analysieren zu können und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, gerät dabei unweigerlich in Konflikt mit geschützten Persönlichkeitsrechten der Einzelnen. Ein Ausweg ist allein durch eine Anonymisierung der Daten zu erreichen. Klassische Anwender sind Provider sozialer Netzwerke und von Suchmaschinen. Die Analyse, Erfassung und Verarbeitung von großen Datenmengen ist heute in vielen Bereichen alltäglich.

Big Data kann Geschäftsprozessverbesserungen in allen Funktionsbereichen von Unternehmen, vor allem aber im Bereich der Technologieentwicklung und Informationstechnik sowie des Marketings ermöglichen. Die Erhebung und Verwertung der Datenmengen dient dabei im Allgemeinen der Umsetzung von Unternehmenszielen oder zur staatlichen Sicherheit. Bisher haben vor allem große Branchen, Unternehmen und Anwendungsbereiche der Wirtschaft, Marktforschung, Vertriebs- und Servicesteuerung, Medizin, Verwaltung und Nachrichtendienste die entsprechenden digitalen Methoden für sich genutzt: Die erfassten Daten sollen weiterentwickelt und nutzbringend eingesetzt werden. Die Erhebung der Daten dient dabei meistens für konzernorientierte Geschäftsmodelle sowie Trendforschung in den sozialen Medien und Werbeanalysen, um zukunftsweisende und möglicherweise gewinnbringende Entwicklungen zu erkennen und in Prognosen umzumünzen.

### Wachstum

Mengen von Daten wachsen typischerweise exponentiell. Berechnungen aus dem Jahr 2011 zufolge verdoppelt sich das weltweite erzeugte Datenvolumen alle 2 Jahre. Diese Entwicklung wird vor allem getrieben durch die zunehmende maschinelle Erzeugung von Daten z. B. über Protokolle von Telekommunikationsverbindungen (Call Detail Record, CDR) und Webzugriffen (Logdateien), automatische Erfassungen von RFID-Lesern, Kameras, Mikrofonen und sonstigen Sensoren. Big Data fällt auch in der Finanzindustrie an (Finanztransaktionen, Börsendaten) sowie im Energiesektor (Verbrauchsdaten) und im Gesundheitswesen (Abrechnungsdaten der Krankenkassen). In der Wissenschaft fallen ebenfalls große Datenmengen an, z. B. in der Geologie, Genetik, Klimaforschung und Kernphysik. Der IT-Branchenverband Bitkom hat Big Data als einen Trend im Jahr 2012 bezeichnet. Bei großen Datenkomplexen verbietet sich der unwirtschaftliche Aufwand für ein Speichern auf Vorrat. Dann werden lediglich Metadaten gespeichert oder das Auswerten setzt mitlaufend oder höchstens gering zeitversetzt mit dem Entstehen der Daten auf.

Zugang zu einem entsprechenden Datenvolumen haben die entsprechenden Konzerne, etwa Suchmaschinen, und bestimmte staatliche Institutionen, etwa Geheimdienste.

## Beispiele

In der Forschung können durch Verknüpfung großer Datenmengen und statistische Auswertungen neue Erkenntnisse gewonnen werden, insbesondere in Disziplinen, in denen bisher viele Daten noch von Hand ausgewertet wurden. Unternehmen erhoffen sich von der Analyse von Big Data Möglichkeiten zur Erlangung von Wettbewerbsvorteilen, zur Generierung von Einsparungspotentialen und zur Schaffung neuer Geschäftsfelder. Staatliche Stellen erhoffen sich dagegen bessere Ergebnisse in der Kriminalistik und Terrorismusbekämpfung. Beispiele für erwartete Vorteile sind:

* Aufbau flexibler Billingsysteme in der Telekommunikation
* Auffinden von Fachkräften durch datengestützte Webanalysen
* Bessere, schnellere Marktforschung
* Bonitätsprüfung (Big-Data-Kreditscoring)
* Datenzugriff und -analyse raumzeitlicher Rasterdaten in Wissenschaft und Industrie, beispielsweise nach dem Open-Geospatial-Consortium-Standard („Web Coverage Service“)
* Direktmarketing: direkte, persönliche Ansprache von z. B. Kunden oder beispielsweise Wählern zur Beeinflussung von Kauf- bzw. Wahlentscheidungen oder mit dem Ziel sonstiger Meinungs- oder Verhaltensbeeinflussung
* Entdeckung von Unregelmäßigkeiten bei Finanztransaktionen (Fraud-Detection)
* Einführung und Optimierung einer intelligenten Energieverbrauchssteuerung (Smart Metering)
* Erkennen von Zusammenhängen in der medizinischen Diagnostik
* Erstellung von Bewegungs-, Kauf-, Persönlichkeitsprofilen (siehe z. B. Big Five (Psychologie))
* Echtzeit-Cross- und Upselling im E-Commerce und stationären Vertrieb
* Fabriksteuerung, Produktionsplanung und vorausschauende Wartungsmaßnahmen im Kontext von Industrie 4.0
* Geheimdienstliches Erstellen von Bewegungsprofilen mit Programmen wie Boundless Informant
* IT Operations Analytics: Das Anwenden der „Big Data“-Prozesse auf IT-Systeme, um effizientes und innovatives IT-Management zu betreiben.
* Nutzbarmachung von großen Datenmengen in der Landwirtschaft (im Zuge von Smart Farming)
* Risikobewertung und Anpassung von Versicherungsbeiträgen in Abhängigkeit vom Verhaltensmuster (Beitragsgestaltung PKW je nach Fahrweise, für die Krankenversicherung je nach gesundheitsbezogenem Verhalten)
* Vorhersage von Epidemien
* Verbesserungen der Arbeitsbedingungen für Mitarbeiter, etwa die Reduzierung von Burn-out-Raten, durch datenbasierte Change Projekte
* Verarbeitung von Daten aus Wettersatelliten und anderen naturwissenschaftlich eingesetzten Sensoren
* Zeitnahe Auswertung von Webstatistiken und Anpassung von Onlinewerbemaßnahmen (wird seit Längerem angewandt)

Die reine Analyse von Kundendaten ist jedoch noch nicht automatisch Big Data – oft handelt es sich bei vielen Anwendungen aus dem Marketing viel mehr um Small-Data-Analytics.

## Verarbeitung von Big Data

Klassische relationale Datenbanksysteme sowie Statistik- und Visualisierungsprogramme sind oft nicht in der Lage, derart große Datenmengen zu verarbeiten. Für Big Data kommen daher neue Arten von Datenspeicher- und Analyse-Systemen zum Einsatz, die parallel auf bis zu Hunderten oder Tausenden von Prozessoren beziehungsweise Servern arbeiten, wie zum Beispiel in kognitiven Systemen. Dabei gibt es unter anderem folgende Probleme:

* Verarbeitung vieler Datensätze
* Verarbeitung vieler Spalten innerhalb eines Datensatzes
* Schneller Import großer Datenmengen
* Sofortige Abfrage importierter Daten (Realtime Processing)
* Kurze Antwortzeiten (Latenz und Verarbeitungsdauer) auch bei komplexen Abfragen
* Möglichkeit zur Verarbeitung vieler gleichzeitiger Abfragen (Concurrent Queries)
* Analyse verschiedenartiger Informationstypen (Zahlen, Texte, Bilder, …)

Die Entwicklung von Software für die Verarbeitung von Big Data befindet sich noch in einer frühen Phase. Bekannt ist der MapReduce-Ansatz, der bei Open-Source-Software (Apache Hadoop und MongoDB) sowie bei einigen kommerziellen Produkten (unter anderem Aster Data oder Greenplum) zum Einsatz kommt.

## Anwendung (Auswahl)

### Politische Wahlen

Bei der Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten 2016 sowie bei dem Volksentscheid in Großbritannien über den Austritt aus der Europäischen Union im selben Jahr (Brexit) hatten die überraschenden Gewinner jeweils das Unternehmen Cambridge Analytica engagiert, die sich mit der Erhebung, Auswertung, Anwendung und Zuordnung sowie mit dem Verkauf hauptsächlich im Internet gewonnener persönlicher Daten beschäftigt und Methoden der Psychometrie anwendet, einem Ableger der Psychologie.

### Social Scoring

Gesammelte Daten werden zur Bewertung z. B. der Kreditwürdigkeit (-> Kreditscoring), der Gesundheit (und entsprechender Risiken, woraus z. B. auch die Gestaltung entsprechend angepasster Versicherungsprämien folgt) oder des Konsum- und Einkaufsverhaltens von Verbrauchern herangezogen, auch zum Versuch entsprechender Voraussagen (Predicting); in China baut auf ihnen das Social Scoring-System auf, mit dem auch das soziale Verhalten der Einwohner kontrolliert und bewertet wird und verbessert werden soll.

### Bildungswesen

Der Einsatz von Big Data eröffnet für das Bildungswesen neue Möglichkeiten. Die Technik kann zur Optimierung von Lernformen und Bildungsprogrammen genutzt werden. Experten wie Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier rechnen mit einem grundlegenden Umbruch des Bildungssektors durch den Einsatz von Big Data.

### Forschung

Durch die Fortschritte in der Datenverarbeitung können anhand großer Datenmenge wesentlich zuverlässigere Ergebnisse erzielt werden. Beispiele sind eine Studie mit rund 16.000 Kindern, in der Zusammenhänge zwischen Übergewicht und Diabetes untersucht wurden, und eine Fall-Kontroll-Studie zum Einfluss von Fluglärm, bei der die Krankenkassendaten von über einer Million Patienten ausgewertet wurden.

### Microtargeting

Die Firma Cambridge Analytica ließ nach der US-Präsidentschaftswahl 2016 verlauten, dass der Einsatz sogenannter Microtargeting-Techniken entscheidend zum Wahlsieg von Donald Trump beigetragen haben soll. So habe man mittels psychometrischer Analysen von großen Datensätzen unentschiedene beziehungsweise leichter zu beeinflussende Wähler (swing voters) identifizieren und anschließend gezielt via Facebook mit auf sie zugeschnittenen Wahlwerbungen und Inhalten konfrontieren können. Dem Einsatz besagter Techniken im US-Wahlkampf vorausgegangen waren Forschungsarbeiten des Psychologen Michal Kosinski. Darin verknüpfte Kosinski Big-Data-Auswertungen mit psychologischen Verhaltensanalysen und konnte zeigen, dass sich anhand der Facebook-Likes von Nutzer deren Persönlichkeitseigenschaften, die sexuelle Orientierung, Drogenkonsum sowie die religiöse und politische Einstellung vorhersagen lassen.

## Kritik

Die US-amerikanische Wirtschaftswissenschaftlerin Shoshana Zuboff prägte im Zusammenhang mit der Sammlung von personenbezogenen Daten durch Internetkonzerne wie Google und Facebook den Begriff Überwachungskapitalismus und sieht darin eine Mutation des Industriekapitalismus, der die private menschliche Erfahrung für frei verfügbares Rohmaterial für die kapitalistische Produktion und den Warenaustausch hält und der die Errungenschaften der Digitalen Revolution zur konspirativen Überwachung, Speicherung, Manipulation und Vorhersage menschlichen Verhaltens nutzt. Zuboff befürwortet die Zerschlagung der derartiger Datenmonopole bildenden Konzerne und Verbote, um die Bildung von Datenkonzentrationen zu beenden.

Wie Forschungsergebnisse unterschiedlicher Wissenschaftler zeigen, lassen sich aus den von Nutzern geteilten Inhalten im Internet zum Teil hoch sensible Informationen extrahieren, die nicht beabsichtigt wurden, geteilt zu werden. Zum Schutz der digitalen Privatsphäre gewinnen rechtsstaatliche Reglementierungen der Informationsspeicherung und -sammlung daher immer mehr an Relevanz. Doch auch auf Staatsebene werden Big Data zum Teil genutzt, um Informationen über Individuen zusammenzutragen, wie das Sozialkredit-System in China zeigt.

### Datenschutz

Der Datenwissenschaftler Andreas Dewes hat in einer Untersuchung gezeigt, dass anonymisierte Daten von Internetnutzern, die von Firmen gesammelt und verkauft wurden, wieder entschlüsselt und Personen zugeordnet werden können. Aus den von Dewes im Rahmen seiner Untersuchung von Werbefirmen gekauften, angeblich „anonymen“ Daten von ca. drei Millionen Deutschen waren Mitglieder des Deutschen Bundestags und von Landesparlamenten sowie weitere Personen des öffentlichen Lebens wie Richter, Polizeibeamte oder andere Funktionäre.

Der Europäische Datenschutzbeauftragte Giovanni Buttarelli betonte im März 2013, persönliche Informationen seien keine Ware.

Mit Bezug auf die Versicherungsbeitragsanpassung mittels Big Data wird unter anderem die „Gefahr einer schleichenden Entsolidarisierung in der Versicherung“ hervorgehoben.

### Unzureichende Regulierung

Eine entscheidende Frage ist, wem die von Privatpersonen gesammelten Daten gehören, wer die Verfügungshoheit über sie behält und wer ihre Nutzung kontrolliert. Inwieweit die europäische Datenschutz-Grundverordnung, die seit 25. Mai 2018 anzuwenden ist, ausreicht, wird in der Öffentlichkeit diskutiert.

Der schleswig-holsteinische Datenschutzbeauftragte Thilo Weichert warnte 2013: „Big Data eröffnet Möglichkeiten des informationellen Machtmissbrauchs durch Manipulation, Diskriminierung und informationelle ökonomische Ausbeutung – verbunden mit der Verletzung der Grundrechte der Menschen.“

Dirk Helbing, Professor für Computational Social Science an der ETH Zurich, warnte im Januar 2018 vor möglichen Technologien subtiler Manipulation auf Basis von Big Data. Der Technikfolgenabschätzer Armin Grunwald, Leiter des Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS) in Karlsruhe, warnt, es habe zu keiner Zeit in der Menschheitsgeschichte „derart gute Bedingungen für eine totalitäre Diktatur“ gegeben wie heute.

Der Sozialforscher Nils Zurawski plädiert für eine "solidarische Datenspeicherung", um die Vorteile von Big Data für das Gemeinwohl nutzen zu können.

### Mangelhafte Grundlage für Auswertungen

Kritik gibt es vor allem daran, dass die Datenerhebung und -auswertung praktisch ausschließlich nach technischen Aspekten erfolgt und beispielsweise der technisch einfachste Weg gewählt wird, die Daten zu erheben. Statistische Grundprinzipien wie das einer repräsentativen Stichprobe werden oft vernachlässigt. So kritisierte die Sozialforscherin Danah Boyd:

* Größere Datenmengen müssten nicht qualitativ bessere Daten sein
* Nicht alle Daten seien gleichermaßen wertvoll
* „Was“ und „Warum“ seien zwei unterschiedliche Fragen
* Bei Interpretationen sei Vorsicht geboten
* Nur weil es verfügbar ist, sei es nicht ethisch vertretbar.

Ein Forscher ermittelte beispielsweise, dass Menschen nicht mehr als 150 Freundschaften pflegen (Dunbar-Zahl), was sodann als technische Begrenzung in sozialen Netzwerken eingeführt wurde – in der falschen Annahme, als „Freunde“ bezeichnete Bekanntschaften würden echte Freundschaften widerspiegeln. Sicherlich würde nicht jeder alle seine Facebook-Freunde in einem Interview als Freunde benennen – der Begriff eines „Freundes“ signalisiert bei Facebook lediglich eine Kommunikationsbereitschaft.

Ein anderer kritischer Ansatz setzt sich mit der Frage auseinander, ob Big Data das Ende aller Theorie bedeutet. Chris Anderson, Chefredakteur beim Magazin Wired beschrieb 2008 das Glaubwürdigkeitsproblem jeder wissenschaftlichen Hypothese und jedes Modells bei gleichzeitiger Echtzeitanalyse lebender und nicht lebender Systeme. Korrelationen werden wichtiger als kausale Erklärungsansätze, die sich oft erst später bewahrheiten oder falsifizieren lassen.

### Hype, Schwammiger Begriff

Der Begriff „Big Data“ wird gelegentlich auch dann verwendet, wenn Daten weder groß noch komplex sind oder sich nicht schnell ändern oder mit herkömmlichen Techniken problemlos verarbeitet werden können. Die zunehmende Aufweichung des Begriffs führt nach Meinung einiger Beobachter dazu, dass er immer mehr ein aussageloser Marketingbegriff werde und vielen Prognosen zufolge innerhalb der nächsten Jahre eine starke Abwertung erfahre („Tal der Enttäuschungen“ im Hype-Zyklus).

