Big Data: Zu groß für den Verbraucher?

Von: Andrea Estermeier, VerbraucherService Bayern

Der Begriff „Big Data“ bezeichnet große Datenbestände in der digitalen Welt. Sie werden zum Beispiel von Unternehmen analysiert, um mit den Informationen daraus Geld zu verdienen. Der Wert dieser Daten wird auch von Kriminellen erkannt. Welche Rolle spielt hierbei der Verbraucher? Wann und wie sollte und kann er seine Daten schützen?

Große Datenmengen, die sogenannten “Big Data”, werden oft als das “digitale Gold” bezeichnet. Das hat folgende Gründe:

1. Immer wieder versuchen Unternehmen und die Wissenschaft, nach neuen Datenquellen zu “bohren” und diese zu erschließen.

2. Der eigentliche Mehrwert ergibt sich aus der Weiterverarbeitung der Daten, denn als “Rohöl” sind sie in der Regel nutzlos.

3. Mit den Erkenntnissen, die aus der “Raffination” gewonnen werden, lässt sich gutes Geld verdienen. Diebstähle von großen Datenmengen - z.B. bei Yahoo oder dem Fahrdienstleistungsunternehmen Uber - haben gezeigt, wie interessant und wertvoll große Datenbestände auch für Kriminelle sind.

Was ist Big Data?

Big Data steht als Sammelbegriff für digitale Technologien, die in technischer Hinsicht die Kommunikation und die Datenverarbeitung revolutioniert haben. Dazu zählen zum Beispiel Sensordaten, Maschinendaten, Log-Daten, das Word Wide Web oder RFID-Chips.

Im Jahre 2011 wurde das weltweit erzeugte Datenvolumen noch auf über 1 Zettabyte geschätzt. Für 2020 prognostizierten Experten 35 Zettabyte. Diese Werte sind tatsächlich bereits 2012 mit 6,5 Zettabyte und 2020 mit 64,2 Zettabyte übertroffen worden. Aktuelle Prognosen für 2025 wurden von 175 auf 181 Zettabyte erhöht, um dem rastant steigendem Datenvolumen Rechnung zu tragen.

Mit dem steigenden Datenvolumen wird auch die Auswertung und Weiterverarbeitung der Daten immer schwieriger und komplexer. Dazu kommen komplexe Datenstrukturen und heterogene Formate, die die Datenverarbeitung erschweren. Herkömmliche Softwarelösungen und Prozesse stoßen daher immer öfter an ihre Grenzen. Die Herausforderungen an die Analyse und das Managen von Daten wächst daher im gleichen Maße wie die Masse an Rohdaten.

Big Data in Marketing und Vertrieb

Große Datenmengen aus Marketing und Vertrieb erlauben Rückschlüsse auf Kunden und Kundensegmente. Produkt- und Dienstleistungen können damit auf individuelle Bedürfnisse der Kunden viel gezielter zugeschnitten werden.

Big Data hilft dem Anbieter, das Konsum- und Kaufverhalten der Kunden zu durchleuchten, um dann auf möglichst vielen Plattformen passende Produkte anzubieten. Gleichzeitig können Anbieter Bestands- und Standortdaten nutzen, um zu gewährleisten, dass Waren an den entsprechenden Orten optimal verfügbar sind. Dies ist ein wichtiger Erfolgsfaktor für den Online-Handel. Erfolgreiche Beispiele dafür sind zum Beispiel Google (als Vermittler von personalisierter Werbung) und Amazon (als Online-Kaufhaus).

Big Data in Wissenschaft und Forschung

Meteorologie, Klimaforschung, Atomphysik oder die Vorhersage von Epidemien profitieren gleichermaßen von Erkenntnissen aus der Analyse von Big Data. IBM hat zum Beispiel zusammen mit amerikanischen Universitäten Rechenmodelle entworfen, mit denen ein Ausbruch von Denguefieber und Malaria vorhergesagt werden kann. Die Wissenschaftler setzten typische Krankheitsverläufe und Bevölkerungsdaten mit Hilfe von Algorithmen in Verbindung. Im Ergbenis konnte der Ausbruch einer solchen Epidemie realistisch vorausgesagt werden. Dadurch konnten die betroffenen Regionen medizinische Hilfen vorhalten und effizient verteilen.

Big Data im Versicherungs- und Finanzwesen

Big Data ist auch für die Versicherungswirtschaft von großem Interesse. Besonders persönliche Daten von Versicherten können den Unternehmen helfen, Risiken besser zu bewerten und neue Produkte zu entwickeln.

Dabei spielt auch das Internet der Dinge, also die Vernetzung von Gegenständen, eine bedeutende Rolle. Mit Hilfe von Sensordaten im Haus und in Autos oder durch Fitness- bzw. Bewegungsdaten von Fitnessarmbändern (Wearables) lassen sich individuelle Datenmuster zur Bewertung von Risiken und zur Vorbeugung von Schäden erstellen.

Ähnliches gilt auch für Finanzdienstleister. Einer der Auslöser der Finanzkrise von 2008 war das Platzen der Immobilienblase in den USA aufgrund von Krediten, die nicht mehr von den Schuldnern bedient werden konnten. Big Data kann auch hier dazu genutzt werden, mehr Einflussfaktoren aus wesentlich mehr Quellen einzubeziehen und damit die Risiken von Krediten zu bewerten und letztlich zu bepreisen.

Datenschutz und Datenkontrolle bei Big Data-Verfahren

Beim Einsatz von Big Data Verfahren in Deutschland gibt der Gesetzgeber besonders im Umgang mit personenbezogenen Daten enge Grenzen vor. Ein wichtiger Grundsatz ist in der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) verankert:

Personenbezogene Daten dürfen nur unter dem Vorbehalt erhoben, verarbeitet oder genutzt werden, wenn die betroffene Person eingewilligt hat oder aber wenn eine Rechtsvorschrift dies ausdrücklich erlaubt. Des Weiteren dürfen Daten nur für den Zweck genutzt werden, für den sie erhoben worden sind: das sogenannte Zweckbindungsprinzip.

In Art. 5 Abs.1 c DSGVO wird außerdem der Grundsatz der Datenminimierung festgelegt, so dass möglichst sparsam personenbezogene Daten erhoben werden sollen.

Diese Einschränkungen gelten aber nur für personenbezogene Daten. Daten ohne Personenbezug sind hiervon nicht betroffen. Dies sind zum Beispiel technische Daten wie ausgewertete Maschinendaten, Gerätedaten für Service- und Support- Zwecke oder andere technische Daten im Sektor Forschung und Produktentwicklung.

Allerdings können Daten mit Personenbezug zur Weiterverarbeitung anonymisiert werden. Anonymisieren bedeutet, die Daten so zu verändern, dass sie keiner Person mehr zuzuordnen sind. Dabei werden Merkmale, die eindeutig auf eine bestimmte Person hinweisen, gelöscht beziehungsweise durch neue Merkmale ersetzt. Anstelle der Adresse kann beispielsweise eine Gebietsangabe oder statt des Geburtsdatums nur das Geburtsjahr verarbeitet werden.

Big Data: Kontrollverlust für Verbraucher?

Eng verbunden mit Big Data ist ein neues gesellschaftliches Verständnis davon, wie Daten gehandhabt werden. Im Alltag ist der Einsatz von Big Data-Technologien den Nutzern meist gar nicht bewusst, so zum Beispiel wenn sie Online-Dienste nutzen oder Verkehrs- oder Wetterinformationen abrufen. Die Verbraucher sind hier oftmals wichtige Datenlieferanten: Viele Dienste und Services, die täglich in Anspruch genommen werden, existieren nur oder in dieser Form aufgrund von Big Data.

Aktivitäten in Sozialen Netzwerken, das Tragen von Wearables, Suchanfragen in Suchmaschinen, Sammeln von Treuepunkten an der Supermarktkasse - all diese Aktivitäten produzieren Daten, die von Unternehmen genutzt werden.

In Deutschland gilt das Recht auf informationelle Selbstbestimmung, das heißt, jeder einzelne kann grundsätzlich selbst darüber entscheiden, ob er seine personenbezogenen Daten preisgibt oder wofür sie verwendet werden. Zudem haben Verbraucher das Recht, Asukunft darüber zu bekommen, was mit ihren Daten geschieht und zu welchen Zwecken sie von Unternehmen verarbeitet werden. Bei der großen Masse an Angeboten, in deren Hintergrund meist unwissentlich große Datenmengen gesammelt werden, ist es für den Verbraucher schwierig, den Überblick über die eigenen Daten zu behalten. In der Praxis wissen die wenigsten, welche Daten wo gespeichert sind und wofür sie verwendet werden.

Datenschützer werben daher vermehrt dafür, Daten bewusst sparsam zu verwenden, sowohl auf Seiten der Nutzer als auch der datenverarbeitenden Stellen.

Denn werden große Mengen von Daten durch private oder auch öffentliche Stellen zusammengeführt, so die Befürchtung, dann kann deren informationelle Auswertung dazu führen, dass informationellen Grundrechte von Verbrauchern grundlegend verletzt werden und somit Freiheitsrechte gefährdet werden.

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