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“The most valuable commodity I know of is information.”

Gordon Gekko, Wall Street

Blog: Big Data- Part II, Dezember 2018, Daniel Joseph

Damit globale Organisationen den bestmöglichen Zugriff auf personenbezogene Daten erhalten können, müssen die Verbraucher darauf vertrauen können, dass Informationen über sie gut verwaltet werden, das heißt, dass sie für die zulässigen Zwecke verwendet werden und nur für diese Zwecke. Viele Verbraucher interessieren sich dafür, wie Daten über sie verwendet werden. Sogenannte Millennials sind nicht weniger besorgt um die Privatsphäre als andere Generationen. Die Verbraucher sind bereit, die Verwendung personenbezogener Daten zu mehreren Zwecken zuzu-lassen, wenn und nur wenn Organisationen und Unternehmen diese Informationen sorgfältig ver-walten, zum Beispiel durch gewissen Normen und Gesetze – wie in Europa nach der Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO). In anderen Regionen und Ländern der Welt, wie zum Beispiel den USA (siehe Facebook und seine Datenskandale) gibt es bisher keine einheitliche Datenschutz-Grundverordnung im Sinne der europäischen Variante. Im Zusammenhang mit Daten und Datensammlung gibt es immer noch einige rechtliche Fragen zu klären. Man darf hier gespannt sein, wann und in welchem Umfang diese geregelt werden. Unternehmen, die sich durch die Schaffung von Vertrauen und Transparenz auszeichnen, sollten in der Lage sein, die Menge an Verbraucherdaten, auf die sie zugreifen können, in den meisten Ländern um mindestens das fünf- bis zehnfache zu erhöhen. Der daraus resultierende Strom von neu verfügbaren Daten wird bedeutsame Marktanteile verschieben und Innovationen beschleunigen. Um ein größeres Vertrauensniveau zu erreichen, müssen Unternehmen die Datenverantwortung beherrschen und die Verbraucher einschalten- und zwar vor den Konkurrenten.

Big Data hat großes Potential

Organisatorische Informationen sind typischerweise historisch, unvollständig und ungenau. Für eine vorrausschauende Perspektive, unter Verwendung statistischer und prädiktiver Modelle muss sie mit externen Informationen, Big Data, angereichert werden. Traditionelle Systeme und Ansätze sind jedoch langsam, teilweise unflexibel und können das neue Volumen und die Komplexität von Big Data nicht bewältigen. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor für Unternehmen ist die Verfügbarkeit von relevanten Informationen zum richtigen Zeitpunkt. Unternehmen müssen wissen, welche Entscheidungen getroffen werden müssen, wann Maßnahmen zu ergreifen sind und wie sich diese Entscheidungen auf die finanziellen Ergebnisse und die operative Leistung auswirken. Die Nachfrage nach dieser Art von Erkenntnissen fördert das Wachstum von Big Data, damit diese bessere, intelligentere und datengesteuerte Echtzeit-Entscheidungen treffen können, die die Art und Weise, wie sie ihre Abläufe handhaben und auf dem Markt konkurrieren, verändern wird. Der Bereich Big Data entwickelt sich rasant, sodass Organisationen und Unternehmen die Vorteile nicht ignorieren können. Gleichzeitig muss aber sorgfältig geprüft werden, sie sie die Daten verwenden, um sicherzustellen, dass sie die neuen Chancen während des Managements der neuen Risiken kontrollieren können. Eine der entscheidenden Herausforderungen für Unternehmen bei der erfolgreichen Umsetzung einer Big-Data-Strategie besteht darin, solide Grundlagen zu entwickeln, die flexibel genug sind, um den Datenanforderungen der Unternehmen von heute und morgen gerecht zu werden. Das Fazit von Big Data kann man eigentlich ganz kurz zusammenfassen zu:

Schlüsselfragen von Big Data

Um wettbewerbsfähiger und effizienter zu werden, müssen die richtigen Mitarbeiter, Prozesse und Technologien für Datenprobleme und -lösungen einsetzen. Darüber hinaus müssen sie die breiteren verwandten Risiken untersuchen, bessere Tools einsetzen, mehr Datenquellen einbeziehen, um Echtzeitanalysen durchführen zu können und das Datenvolumen zu erhöhen. Dazu gehört auch, einige Schlüsselfragen zu berücksichtigen, um wirklich von Big Data zu profitieren:

  • Privatsphäre: Verstehen Sie, dass die Art und Weise, in der die Big Data gespeichert werden und wie sie verwendet werden, erhebliche Da-tenschutzprobleme verursachen können? Haben Sie definiert, wer Big-Data-Informationen besitzt, und ob eine tat-sächliche oder implizite Zustimmung zur Verwendung derselben vorliegt?
  • Sicherheit:Ist Ihre Sicherheitsinfrastruktur robust ge-nug, um den steigenden Anforderungen an den Schutz wachsender Datenbestände gerecht zu werden, und ist sie flexibel ge-nug, um durch die Innovation nicht zu einem Engpass zu werden?
  • Qualität: Sind Ihre vorhandenen Methoden ausrei-chend, um mit den unstrukturierten Daten umzugehen und welche Datenqualität ist erforderlich, um Ihr Big Data-Ziel zu erreichen?
  • Verwendung:Haben Sie das richtige Talent, um Big Data-Ergebnisse verarbeiten, modellieren und interpretieren zu können?
  • Architektur: Können Sie die Verarbeitung und Speiche-rung flexibel an die Anforderungen der Verarbeitung großer Datenmengen anpas-sen? Unterstützt Ihre IT-Infrastruktur Ihre Big-Data-Strategie?
  • Management: Haben Sie ausreichende Kontrolle über die Datenmengen, die Vielfalt, die Geschwindigkeit und die Genauigkeit von Big Data, wodurch zusätzliche Risiken entstehen können? Verfügen Sie über die richtigen Fähigkeiten und internen Fähigkeiten, um mit den rela-tiv neuen Big Data-Technologien und -Methoden umzugehen?
  • Unternehmensführung:Behandelt Ihre derzeitige Unternehmens-führung die Risiken im Zusammenhang mit dem Lebenszyklus von Big Data? Erkennen Sie angesichts der allgegenwär-tigen Natur von Big Data die sich entwi-ckelnden Definitionen von Datenbesitzern und -verbrauchern?

Die Größe von Big Data wächst schneller, als die Unternehmen erkennen. Heute generieren wir in zehn Minuten mehr Daten, als die gesamte Menschheit bis zum Jahr 2003 erzeugt hat. Bereits in Teil 1 habe ich Ihnen aufgezeigt, wie schnell die Datenmenge bis zum Jahr 2025 wächst – nämlich auf eine unglaubliche Datenmenge in der Größenordnung von 163 Zettabyte. Große Datenmengen können eine wirksame Möglichkeit sein, um Chancen zu erkennen. In Kombination mit herkömmlichen Unternehmensinformationen können die erfassten Datenmengen jedoch enorm sein, und herkömmliche Speichermethoden können zu teuer sein und müssen nicht unbedingt effektiv skaliert werden.

Antreiber von Big Data

Es besteht kein Zweifel, dass die Big-Data-Revolution sowohl Unternehmen als auch Verbrauchern erhebliche Vorteile gebracht hat, doch sind mit der Nutzung von Big Data auch entsprechende Risiken verbunden. Die Notwendigkeit, sensible Daten und private Informationen zu schützen und die Datenqualität zu verwalten, be-steht unabhängig davon, ob Datensätze groß oder klein sind. Die spezifischen Eigenschaften von Big Data (Vielfalt, Volumen, Wahrhaftigkeit, Ge-schwindigkeit), schaffen jedoch neue Arten von Risiken, die eine umfassende Strategie erfordern, die es einem Unternehmen ermöglicht, Big Data zu nutzen und dabei die Fallstricke zu vermeiden. Dies sollte vorrangig erfolgen, damit Unternehmen die Vorteile von Big Data im Rahmen des Risikomanagements erkennen können.

Abb. 1 – Quelle: Big Data, Insights on governance, risk and compliance, EY, April 2014

Die zentralen Antreiber und wesentlichen Erfolgs-faktoren von Big Data sind die Verfügbarkeit rele-vanter Informationen zum richtigen Zeitpunkt , die Fähigkeit zur Berechnung/ Analyse der Daten und des Wertelieferns bzw. extrahieren von Daten.

Verbraucher einbeziehen

Angesichts der Wichtigkeit des Vertrauens ist es wichtig, dass Unternehmen einen kontinuierlichen Dialog mit den Verbrauchern aufbauen, um die Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten zu verstehen. Dies sind die Mechanismen, durch die das Vertrauen gestärkt wird. Vertrauen ist ein kritischer Teil einer Big-Data-Strategie. Ein wichtiger Schritt zum Vertrauen ist das Kommunizieren, wie die Datenverantwortung imple-mentiert wird. Verbraucher müssen verstehen, wofür Unternehmen im Bereich der persönlichen Daten stehen. Das bedeutet mehr als die Veröf-fentlichung einer Datenschutzerklärung. Die Verbraucher müssen sehen, wie ein Unternehmen ihre Prinzipien und Verhaltensregeln in den Arbeitsalltag integriert hat: D.h. wie werden personenbezogene Daten verwendet und aufbewahrt, und wie sind sie zu verwenden? Dies muss ein kontinuierlicher und transparenter Prozess sein, der nicht nur für die beabsichtigten Praktiken des Unternehmens gilt, sondern auch für die Zeiten, in denen Dinge schief laufen und Fehler gemacht werden.

Vertrauensmesswerte

Veröffentlichen Sie Vertrauensmesswerte. Organisationen und Unternehmen sollten das Vertrauen der Verbraucher nicht nur für ihre eigenen internen Zwecke messen. Sie sollten auch regelmäßig einen öffentlichen Score veröffentlichen, in der angegeben ist, wie gut sie Vertrauen schaffen. Es gibt viele verschiedene Ansätze, von der systematischen Veröffentlichung von Informationen über die Leistung des Unternehmens in Bezug auf interne oder externe Vertrauensmesswerte bis hin zur aktiven Kommentierung von Social-Media-Kommentaren über die Unternehmenspraktiken. Ein derart transparenter Ansatz zur Einhaltung der Vorschriften führt zu einer echten Bindung an die Verbraucher.

Transparenz von personenbezogenen Daten

Sorgen Sie für Transparenz bei neuen Verwendun-gen personenbezogener Daten. Unternehmen müssen auch in ihren Bekanntmachungen an Ver-braucher transparent sein, wie Verbraucherinformationen außerhalb ihres ursprünglichen Verwendungszwecks verwendet werden. Ein einheitlicher Ansatz für die Erlaubnis funktioniert nicht, da in verschiedenen Ländern unterschiedliche Anforderungen für die Verwendung personenbezogener Daten gelten und die Bedenken der Verbraucher hinsichtlich des Datenschutzes je nach demografischen Merkmalen und der betroffenen Branche variieren können. Die Unternehmen müssen den Ansatz – implizite Einwilligung, Opt-In oder Opt-Out – an jeden Kontext anpassen. In allen Fällen bleiben Bewusstsein und Transparenz, unabhängig davon, wie die Erlaubnis eingeholt wird, von größter Bedeutung. In der nächsten Ausgabe befassen wir uns näher mit den Möglichkeiten und den Risiken der einzelnen Schlüsselbereiche des Erfolgs mit Big Data: Unternehmensführung, Management, Architektur, Nutzung, Qualität, Sicherheit und Datenschutz. Sie zeigen, wie Big Data genutzt wird, um einige der komplexen Probleme zu lösen, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind. Wir identifizieren traditionelle und neue Risiken und Überlegungen.

Über ihre Meinungen oder ideenreiche Diskus-sionen sowie Kritik freue ich mich sehr! Bis bald und herzliche Grüße aus Frankfurt!

 

 

Portrait

Daniel Joseph

Practice Lead Germany
Technology, Data, Digital, Strategy & Change

Morgan Philips Executive Search Germany

 

 

Quellen:

  • Data Analytics, 2015, Dr. F. Moser, R. Dunkerbeck, V.Ossendoth, EY
  • Big Data – Changing the way businesses compete and operate, April 2014, P. van Kessel, J. Layman, J. Blackmore, I. Burnet, Y. Azuma, EY
  • Enabling Big Data – Building the capa-bilities that really matter, Mai 2014, R. Agarwal, E.Baltassis, J. Brock, J. Platt, BCG
  • The Trust Advantage – How to win with Big Data, November 2013, J. Rose, C. Barton, R. Souza, J. Platt, BCG
  • Big Data trifft auf künstliche Intelligenz – Herausforderungen und Implikationen für Aufsicht und Regulierung von Finanzdienstleistungen, BaFin
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