Big Data
Unter „big data“ werden enorme Datenmegen verstanden, welche im täglichen Betrieb eines Unternehmens gesammelt werden. In vielen Fällen wird diese Datensammlung derartig groß und komplex, dass gewöhnliche Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr ausreichen, um eine ordnungsgemäße Speicherung vorzunehmen und um anschließend Schlüsse aus der Analyse zu gewinnen. Eines der Hauptprobleme liegt dabei schon in der Qualität der gesammelten oder zu sammelnden Daten. Diese enormen Datenbestände sind oft weitgehend unstrukturiert, was die Nutzbarkeit erheblich einschränkt oder sogar unmöglich macht. Zu diesem Zweck werden nicht selten Strukturalgorithmen (automatisierte Berechnungs- und Ordnungsverfahren) eingesetzt, um den Datensätzen eine Struktur zu verleihen. Die DSGVO und das Datenschutzgesetz sehen per se kein Verbot vor, große Mengen wirtschaftlich relevanter Daten zu verarbeiten. Aus datenschutzrechtlicher Sicht ist die Verarbeitung von Big Data dennoch häufig bedenklich, da in den Datenmassen meist auch personenbezogene Daten enthalten sind. Gerade die Verknüpfung und Auswertung stellt eine Gefahr für die datenschutzrechtlichen Interessen der Betroffenen dar. Dies liegt auch daran, dass durch die Datenanalyse erst Bezüge zu Personen hergestellt werden, die sich aus den unstrukturierten Daten zuvor nicht ergeben haben. Für den Begriff „Big Data“ besteht bisher keine Legaldefinition, weshalb die rechtliche Einordnung schwer fällt. Die Identität und persönlichen Daten lassen sich dadurch selbst in anonymisierten Datensätzen oft einfach zuordnen. Demnach sind die meisten Menschen selbst über ganz legal verkaufte Daten identifizierbar – trotz Anonymisierung. Dafür reichen oft schon vier typische Elemente aus, allerdings enthalten die meisten Datensätze weit mehr Attribute pro Person.
