Big Data ungehobene Schätze oder digitaler Albtraum

Open Data, Linked Data, Big Data, Smart Data, Datability, Data Analytics oder auch eine Kombination wie Big Linked Open Data Analytics – die schnellen Begriffskonjunkturen zeigen auf, wie wichtig heute Daten geworden sind. Dabei waren Daten doch schon zu Beginn der informationstechnischen Revolution integraler Bestandteil der elektronischen Datenverarbeitung. Was ist passiert, dass sich das Thema Daten einer so großen Aufmerksamkeit erfreut ?

Die zunächst geringe Leistungsfähigkeit von Computern war der Grund dafür, dass Daten über Datentypen des Computers repräsentiert wurden. Mit der weiteren Entwicklung der Hard- ware und der Integration immer neuer Zwischenebenen begann die Emanzipation: digitale Daten lösten sich immer mehr von ihren Trägersystemen und wurden zu selbständigen Objekten. Die modernen Systeme und Virtualisierungstechniken von heute erlauben eine immer weitergehende Abstrahierung von der eigentlichen Infrastruktur und ermöglichen die Verarbei- tung sowohl in lokalen Systemen als auch in der Cloud.

Digitale Daten sind in erster Linie Zeichen und technische Kodierungen, die verarbeitet, gespeichert und übertragen wer- den können. Ein gemeinsames Verständnis davon, was diese Daten repräsentieren, sorgt dafür, dass sie als Informationen interpretiert werden können. Im nächsten Schritt kann dann aus den Informationen Wissen extrahiert werden. So steht die Auswertung von vorhandenen und neu generierten Daten immer mehr im Vordergrund, eröffnet neue Geschäftsmodelle, genauere Analysen und stimmigere Voraussagen. Neue techni- sche Lösungen zur verteilten Verarbeitung von nunmehr immer größeren Datenmengen weckten neue Hoffnungen. Seit 2011 versucht die Industrie dieses unter dem Begriff Big Data als Sammelbegriff für die neuen Möglichkeiten zu beschreiben. Grundlegend baut die Idee von Big Data dabei darauf auf, dass große und polystrukturierte Datenmengen an mehreren Orten verteilt abgelegt und auch verteilt ausgewertet werden können.

Den industriellen Heilsversprechen stehen aber auch Risiken gegenüber. Dabei muss es gar nicht mal um missbräuchliche oder gar kriminelle Nutzung der Daten gehen: Auch politische, ideologische und interessensgeleitete Schlussfolgerungen und Empfehlungen kann es auch auf der Basis großer Datenmengen geben. Die Auswertung von Daten bleibt abhängig von Theo- rien, Modellen und intelligenter Interpretation der Ergebnisse. Aspekte wie Datenintegrität und die Qualität der Daten sind dafür eine entscheidende Voraussetzung; können aus schlech- ten Daten doch keine qualitativ hochwertigen Ergebnisse errechnet werden. Es gilt: »Müll rein – Müll raus«. In jedem Fall muss bei der Sammlung und anschließenden Auswertung der Schutz der Privatsphäre des Einzelnen gewährleistet werden. Dabei bedeutet informationelle Selbstbestimmung nicht nur ein individuelles Schutzrecht. Der Besitz enormer Datenmengen in der Hand weniger Unternehmen birgt Gefahren für die gesamte Gesellschaft.

Bevor die unbestreitbaren Möglichkeiten durch den Einsatz von Big-Data-Technologien auch in der öffentlichen Verwaltung ausgeschöpft werden können, bedarf es noch wichtiger Ent- wicklungen. So müssen mandantenfähige Angebote entwickelt werden, sodass kostengünstig ad-hoc Auswertungen vorge- nommen werden können. Hierbei werden auch Fragen von Standardisierung und Interoperabilität berührt sowie gesetzli- che Regelungen für den Umgang der Daten im öffentlichen und privaten Raum. Diese müssen verstärkt untersucht werden. Erst dann lassen sich aus dem Meer der Daten Hinweise auf Prozessoptimierungen und mögliche Entwicklungen, insbeson- dere aber politische Steuerungsinformationen fischen