Big Data

Datenanalyse und Datenschutz

Analysen in den umfangreichen Datenbeständen der Öffentlichen Verwaltung versprechen Einsparungen und Effizienzsteigerungen. Zu Recht stellt sich die Frage welche rechtlichen Aspekte, allen voran betreffend Datenschutz, es in diesem Zusammenhang zu berücksichtigen gilt. In Jusletter IT vom 24. September 2015 widmen sich Peter Parycek, Johann Höchtl und Bettina Rinnerbauer ausführlich der Datenschutzrechtskonformität von Big Data Analysen der Verwaltung. Eine kurze Einführung in die Problemstellung und Ansätze für Lösungsmöglichkeiten:

Ausgangssituation

Von Verwaltungseinheiten werden in Erfüllung ihrer gesetzlichen Aufgaben Daten erhoben und verarbeitet.

Angetrieben von der Digitalisierung werden neue Möglichkeiten ausgelotet, um Prozesse durch innovative technologische Verfahren zu adaptieren oder gänzlich neu zu gestalten. Den Rahmen hiefür stecken neben technischen Bedingungen auch organisatorische Gegebenheiten und in besonderem Maß geltende Rechtsvorschriften ab.

Eine Heranziehung geeigneter Daten für Analysen unter Wahrung des Schutzes personenbezogener Daten in Betracht zu ziehen, führt daher zur Diskussion einer Reihe von technischen und rechtlichen Erwägungen.

Potential: Erkenntnisgewinn durch Datenanalyse

Zusätzlicher Erkenntnisgewinn durch Datenanalyse und –auswertung kann etwa in der Form von Simulationen, Prognosen oder Frühwarnsystemen bei der Fällung von Entscheidungen unterstützen, wobei Potential hier insbesondere in zeitlicher Hinsicht (schnellere Entscheidungen) sowie in einer breiteren Entscheidungsgrundlage gesehen werden kann. Auch bei der Gestaltung personalisierter Dienstleistungen können Datenanalysen einen Beitrag leisten.

Zu beachten: Schutz personenbezogener Daten

§ 1 Abs 1 DSG gewährt jedermann Anspruch auf Geheimhaltung der ihn betreffenden personenbezogenen Daten, soweit ein schutzwürdiges Interesse daran besteht. Gemäß § 4 Z 1 DSG sind personenbezogene Daten Angaben über Betroffene, deren Identität bestimmt oder bestimmbar ist.

Da jede Art der Handhabung von personenbezogenen Daten (§ 4 Z 8 DSG) nur unter der Voraussetzung der Erfüllung datenschutzrechtlicher Anforderungen zulässig ist, ist die rechtliche Qualifikation der herangezogenen Daten als (nicht) personenbezogen von entscheidender Bedeutung.

„Indirekt personenbezogen“ sind Daten für einen Auftraggeber, Dienstleister oder Empfänger einer Übermittlung dann, wenn der Personenbezog der Daten derart ist, dass dieser Auftraggeber, Dienstleister oder Übermittlungsempfänger die Identität des Betroffenen mit rechtlich zulässigen Mitteln nicht bestimmen kann (§ 4 Z 1 DSG).

Beispiele: zulässige Verwendung personenbezogener Daten

Bei Verwendung indirekt personenbezogener Daten gelten schutzwürdige Geheimhaltungsinteressen gemäß § 8 Abs 2 DSG als nicht verletzt.

Etwa bei mangelnder Rückführbarkeit der Daten auf die/den Betroffenen, deren/dessen Daten verwendet werden (vgl. § 4 Z 3 DSG), ist die Verwendung der Daten zulässig, weil in diesem Fall kein Geheimhaltungsanspruch besteht.

Personenbezogene Daten können ferner im lebenswichtigen Interesse oder mit Zustimmung der/des Betroffenen verwendet werden. Zur Wahrung überwiegender berechtigter Interessen eines anderen kann der Anspruch auf Geheimhaltung der personenbezogenen Daten eingeschränkt werden. Behörden können nur auf Grund besonderer gesetzlicher Grundlagen, die die in § 1 Abs 2 DSG konkretisierten Anforderungen erfüllen, in das Grundrecht eingreifen. Die Verwendung personenbezogener Daten ist darüber hinaus mit Genehmigung der Datenschutzbehörde zulässig.

Zweck der Ermittlung & Weiterverwendung

Von den in § 6 DSG normierten Grundsätzen, die bei der Verwendung von Daten (gemeint: personenbezogene Daten, vgl. § 4 Z 1 DSG) einzuhalten sind, ist im Kontext der Datenanalyse insbesondere zu beachten, dass die Ermittlung der Daten nur für festgelegte, eindeutige und rechtmäßige Zwecke erfolgen darf. Die so ermittelten Daten dürfen grundsätzlich nicht in einer mit diesen Zwecken unvereinbaren Weise weiterverwendet werden (zu wissenschaftlichen oder statistischen Zwecken siehe §§ 46, 47 DSG).

Der Grundsatz der Zweckbindung steht der Idee von Big Data diametral entgegen[1].

Lösungsansatz

Ein möglicher Lösungsansatz für Datenanalysen der Verwaltung fußt auf dem von Guy Zyskind/Oz Nathan/Alex «Sandy» Pentland 2015 ausgearbeiteten Verfahren, indem Auswertungen in verschlüsselten, verteilten und bewusst redundanten Daten durchgeführt werden. Die Daten werden dabei in Anlehnung an homomorphe Kryptographie verschlüsselt, wobei Auswertungen durchgeführt werden können, ohne Zugriff auf die Daten im Klartext zu haben. Die Ergebnisse können nur durch den Datenbereitsteller entschlüsselt werden.[2]

Aus rechtlicher Perspektive ist insbesondere spannend, wie die dem Konzept von Zyskind/Nathan/Pentland folgend bearbeiteten Daten qualifiziert werden können und welche datenschutzrechtlichen Anforderungen bereits technisch durch privacy by design sichergestellt werden können. Aus technischer Sicht sind die Einsatztauglichkeit des Verfahrens sowie gänzlich neue Möglichkeiten der Lastverteilung und sichere Auslagerung von aufwändigen Auswertungen zu kostengünstigen Cloud-Anbietern von besonderem Interesse.

[1]                      Rainer Knyrim, Big Data: datenschutzrechtliche Lösungsansätze, Dako 2015/35, 60.

[2]                     Guy Zyskind / Oz Nathan / Alex «Sandy» Pentland, Enigma: Decentralized Computation Platform With Guaranteed Privacy (2015).

Call for Papers: Journal of Business Research – Special Issue on Big Data and Analytics in Technology and Organizational Resource

Deadline:
15 January 2016

Special Issue Objective:
the proposed special issue seeks to present novel solutions to challenging technological and organizational resource management issues. This special issue will share related practical experiences to benefit readers, and will provide clear evidence that Big Data Analytics is playing an ever-increasing important and critical role in technological and organizational resource management (strategically, tactically and operationally). Therefore, we would seek to invite scholars and practitioners to look at the ways and means to co-create and capture business value from Big Data e.g. in terms of new business opportunities, improved performance, and competitive advantage. The results will in turn reveal the implications of Big Data on technological and organizational resource management practices and strategies.

Recommended Topics:
The topics to be discussed in this special issue include but are not limited to the following:

      Big Data analytics-enabled business process innovation
      Big Data to identify and manage Organizational Resource Management
      Public Sector Big Data Challenges
      Big data evidence driven decision making
      Evaluating the impact of Big Data Analytics on the decision-making processes in information technological resource management
      Evaluating facilitators and inhibitors of Big Data Analytics adoption
      In-depth and longitudinal case studies on Big Data initiatives for enhancing technological and organizational resource management
      Organizational challenges related to Big Data Analytics
      Big Data approaches applied to improve cognitive performance and reduce the dark side of technology
      Application of Big Data Analytics for global development
      Security and privacy issues in Big Data Analytics
      Social Media, Cloud Computing and Big Data Analytics

    Further Information:
    Full version Call for Papers

Die schöne neue Welt der Daten (BRZ-Fachtagung 2014).

Big Data, Datability und Predictive Analytics waren einige der Schlagworte, die am 4.11.2014 bei der diesjährigen BRZ-Fachtagung diskutiert wurden. Neben Daten als Ressource für Wirtschaft und Gesellschaft wurden Fragestellungen rund um Datenschutz, Gefahren und Risiken behandelt. Öffentliche Verwaltung, Wirtschaft und Wissenschaft müssen bei dieser komplexen Thematik kooperativ und interdisziplinär zusammenarbeiten. Die Verwaltung will die Daten der BürgerInnen schützen, aber auch sinnvoll nutzen, und die Anforderungen an einen modernen Staat und an dessen Services sind einer Veränderung unterworfen. Ein Schwerpunkt in diesem Zusammenhang war die Rolle der Register in Zeiten von Big Data, zu dem auch ein Round Table-Gespräch unter Leitung von Dr. Peter Parycek, Leiter des Zentrums für E-Governance der Donau-Universität Krems, stattfand. In der Folge eine kurze Zusammenfassung der Keynotes, des Workshops sowie der nachfolgenden Diskussion der Fachtagung.big data realität

Der Blick in die Zukunft datenorientierter Lösungen in der Verwaltung stand im Mittelpunkt der Keynotes – also die Frage, welche Bedeutung Big Data zukünftig im Kontext der Verwaltung spielen wird.

Eröffnung

Dipl.Ing. Roland Jabkowski, Geschäftsführer BRZ

Der Datenstrom des Internets verlagert sich immer mehr auf mobile Endgeräte. Daher wird sich laut Jabkowski mobiles Datenaufkommen in den nächsten vier Jahren verzehnfachen. Weniger als 1 % dieser Daten werden aber tatsächlich ausgewertet, und die Anwendungsmöglichkeiten sind längst nicht ausgereizt. Hier geht es um Gefahren und Risiken für das Individuum, aber auch um Manipulation, Datendiebstahl sowie Grundsätze der Freiheit. Die Nutzung vorhandener Daten bietet für die öffentliche Verwaltung Chancen, beispielsweise bei periodischen Analysen zum Arbeitsmarkt. Die Einsatzmöglichkeiten reichen vom Kampf gegen Wettbetrug im Fußball über den Kampf gegen Terrorismus bis zum Schutz von kritischer Infrastruktur. Ein weiteres genanntes Beispiel war der Anschlag auf den Boston-Marathon – einer der meist dokumentiertesten, aber auch kompliziertesten Tatorte: Das FBI bat in diesem Fall die Bevölkerung darum, alle Smartphone-Aufnahmen zur Verfügung zu stellen, woraufhin die Täter identifiziert wurden. Trotzdem sind alle Terrorakte der Jahre 2010-2013, wie das Publikumsquiz zu Datenmengen zeigte, auf traditionelle Polizeiarbeit zurückzuführen.

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“Data Scientist” or “Data Janitor” – the sexiest job of the 21st century?

The job description “data scientist” didn’t exist five years ago. No one advertised for an expert in data science, and you couldn’t go to school to specialize in the field. Today, companies are fighting to recruit these specialists, courses on how to become one are popping up at many universities, and the Harvard Business Review even proclaimed that data scientist is the “sexiest” job of the 21st century. 

http://funkensprungnuts.wordpress.com/2013/05/28/in-a-data-deluge-companies-seek-to-fill-a-new-role-data-scientist/

Big Data as a Major Threat to Privacy?

Along with fueling privacy concerns, of course, the mainframes helped prompt the growth and innovation that we have come to associate with the computer age. Today, many experts predict that the next wave will be driven by technologies that fly under the banner of Big Data — data including Web pages, browsing habits, sensor signals, smartphone location trails and genomic information, combined with clever software to make sense of it all.

Proponents of this new technology say it is allowing us to see and measure things as never before — much as the microscope allowed scientists to examine the mysteries of life at the cellular level. Big Data, they say, will open the door to making smarter decisions in every field from business and biology to public health and energy conservation.

http://funkensprungnuts.wordpress.com/2013/03/24/big-data-is-opening-doors-but-maybe-too-many/