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Erfolgsfaktoren für IT-Sicherheit

Risiken und

Risiken und Nebenwirkungen Beim Einsatz von Big Data müssen allerdings viele Aspekte datenschutzrechtlicher und ethischer Natur in Betracht gezogen werden. Ein Verlust der Privatsphäre durch Überwachung und Kontrolle des Einzelnen darf weder das Ziel sein noch passieren. Das Gefühl der Sicherheit und das Vertrauen der Bürger in die öffentliche Verwaltung muss bewahrt und sogar noch gestärkt werden. Aspekte, die Risiken bergen, sind beispielsweise: • Speicherung, Verarbeitung, Verknüpfung personenbezogener Daten: Das Verhalten einzelner Personen kann aus einer Vielzahl von Daten vorausberechnet werden. Menschen folgen Gewohnheiten; wo sich eine Person in den letzten Wochen regelmäßig aufgehalten hat, wird sie sich in den nächsten Wochen mit hoher Wahrscheinlichkeit wieder aufhalten. • Benachteiligung aufgrund von Vorhersagen: Big Data trifft Vorhersagen durch Korrelationen. Eine Analyse aller Lebensdaten eines Jugendlichen könnte ergeben, dass er mit hoher Wahrscheinlichkeit straffällig werden wird. Wie geht eine Gesellschaft damit um? • Re-Anonymisierbarkeit: Obwohl Big Data als statistisches Instrument a priori nicht an einer Person als Individuum und der Verknüpfung seiner personenbezogenen Daten selbst interessiert ist, wird es durch die große Datenbasis zunehmend schwieriger, diese Daten zu anonymisieren. Nur den Namen aus den Daten zu entfernen und alle Fakten zu belassen, reicht nicht aus. Werden diese anonymen Daten mit öffentlichen Informationen verglichen, können sie einer Person wieder eindeutig zugeordnet werden. Und schließlich ist auch der Faktor „Know-how“ ein Risiko bei der Projektdurchführung. Big-Data-Projekte erfordern eine hohe Zahl an Spezialisten, die neue Technologien aus den Bereichen verteilte Datenbanken, Netzwerke, Mathematik, Algorithmik und Statistik beherrschen. Bis diese in ausreichendem Maße zur Verfügung stehen, können Big-Data-Projekte nur mit Verzögerung besetzt und durchgeführt werden. Fazit: Big Data bietet ein groSSes Potenzial für den öffentlichen Bereich Big Data steht für eine ganze Reihe von Technologien und Verfahren, die in den letzten Jahren neue Möglichkeiten im Bereich der Datenverarbeitung eröffnet haben. Diese Entwicklung wurde maßgeblich von der Privatwirtschaft vorangetrieben. Die dabei entstandenen Lösungsansätze können jedoch auch auf Problemstellungen des öffentlichen Bereichs übertragen werden. Im ersten Teil des Artikels haben wir die wesentlichen Potenziale und Risiken von Big Data aufgezeigt und die spezifischen Rahmenbedingungen beleuchtet, denen Big-Data-Anwendungen im öffentlichen Sektor unterliegen. Im zweiten Teil 3 stellen wir konkrete Beispiele für Big-Data-Anwendungen im öffentlichen Sektor vor und beschreiben den Weg zu einem ersten Big-Data-Projekt.• Ansprechpartner –Dr. Dirk Jäger Lead IT Consultant • +49 2233 9721-6212 • dirk.jaeger@msg-systems.com • Verlust von Kreativität und Entscheidungsfreiheit: Wenn wir uns daran gewöhnen, dass Big-Data-Vorhersagen überwiegend zutreffen und unser Leben zuverlässig vorhersagen, dann bewegen wir uns möglicherweise nur noch auf den vorhergesagten Pfaden. • Datenhoheit wird zum Machtfaktor: Je mehr Daten zur Analyse herangezogen werden können, desto treffsicherer werden die Vorhersagen. Wer die meisten Daten hat, trifft die besten (ökonomischen) Entscheidungen. Daraus resultieren Geld und Einfluss. 3 Erscheint in .public 02-2015 34 | .public 01-15 | Informationstechnologie

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