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Big Data
Quelle:
https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data

Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘, deutsch auch Massendaten) bezeichnet Datenmengen, welche beispielsweise 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

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

Erweitert wird diese Definition um die zwei V value und validity, 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:

      • Zunehmende 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.

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ÜBUNG:
SP-4
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Datenherkunft 

  • Erstelle eine Mind-Map in der du alle Quellen aufschreibst, von denen du denkst, dass sie täglich Daten von dir sammeln und speichern.

  • Lade deine Mind-Map auf CryptDrive und vergleiche sie mit den deiner Kolleg_innen.

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Quellen & weiterführende Infos

https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data




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Alle nun folgenden Übungen drehen sich um deine persönlichen Daten und sind als Gedanken-Experiment zu verstehen.
Die dabei gewonnenen Erkenntnisse musst du selbstverständlich nicht für die Lehrveranstaltung verschriftlichen. 





ÜBUNG:
SP-5
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Browserhistory

  • Öffne deine Browserhistory am Computer.

  • Was kann aufgrund deiner Suchanfragen über dich ausgesagt werden?

  • Sind persönliche Vorlieben und Interessen ablesbar, kann etwas über deinen Tagesablauf, Wohnort, Bildungsstand, Beziehungsstatus, Gesundheitszustand oder deine finanzielle Situation ausgesagt werden oder über deine politische Meinung, Religion oder gar deine Geheimnisse?

  • Würdest du jemand anderen deine Browserhistory lesen lassen?

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ÜBUNG:
SP-6
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Bewegungsprofil

  • Nimm bitte dein Smartphone zur Hand und schaue mit folgender Anleitung von www.datenschutz.org nach, welche Daten zu deinem Standort im Hintergrund gespeichert werden.

    Bei einem iPhone zum Beispiel kannst du auf einer Karte ganz genau nachsehen, an welchem Tag, zu welcher Uhrzeit, wie lange du an einem bestimmten Ort warst. 



Wie kann ich meine Standortdaten einsehen? Quelle: https://www.datenschutz.org/standortdaten/

Wer die Kontrolle darüber behalten möchte, welche Informationen über ihn in Umlauf sind und wo sie vorliegen, sollte sich zunächst einen Überblick über die gespeicherten Daten verschaffen und sich seine Standortdaten anzeigen lassen.


Standortdaten bei einem Android-Smartphone

Wer ein Smartphone mit Android-Betriebssystem besitzt, schickt seine Standortdaten an Google. Doch auch wer zwar kein Android verwendet, aber die App Google Maps nutzt, kann hier fündig werden.

Wenn Sie im Google-Konto angemeldet sind, können Sie unter „Mein Konto“ in der Sektion „Persönliche Daten & Privatsphäre“ Ihre Aktivitäten einsehen. Hier finden Sie Ihren Standortverlauf, der als Zeitachse in Google Maps angezeigt wird.


Standortdaten beim iPhone

Um die gespeicherten Standortdaten auf dem iPhone auslesen bzw. einsehen zu können, müssen Sie in den Einstellungen des Geräts folgende Schritte gehen:

  1. Datenschutz
  2. Ortungsdienste
  3. Systemdienste
  4. Wichtige Orte 

Note: Das ist alles etwas versteckt, solltest du nicht hinfinden, gibt es zahlreiche Anleitungen mit Bildern im Internet.


Dort finden sich dann die häufigen bzw. wichtigen Orte. Dies ist eine Auflistung aller Orte, die Sie besucht haben. Registriert ist hier aber nicht nur, wo Sie waren, sondern auch wann genau und wie lange. Auf diese Weise lassen sich Muster erkennen, etwa wo jemand regelmäßig morgens hingeht und wo er üblicherweise die Nacht verbringt.


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Quellen & weiterführende Infos

https://www.datenschutz.org/standortdaten/




ÜBUNG:
SP-7
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Stell dir vor, all die Daten, die über viele verschiedene Quellen über dich gesammelt werden, würden an einer zentralen Stelle zu einem „Profil” zusammengefügt werden ...

    • Persönlichkeitsprofil
    • Verhaltensprofil
    • Bewegungsprofil 
    • Nutzer_innenprofil
    • Kaufprofil
...


Für wen könnten all diese Daten wie soziale Kontakte, politische Einstellung, persönliche Vorlieben, finanzielle Lage, Gesundheitsszustand, Wohnsitz, Arbeitsplatz, ... von Interesse sein?

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Quellen & weiterführende Infos

https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data