Joachim Dorschel Herausgeber. Praxishandbuch Big Data. Wirtschaft - Recht - Technik. ^ Springer Gabler

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1 Joachim Dorschel Herausgeber Praxishandbuch Big Data Wirtschaft - Recht - Technik ^ Springer Gabler

2 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 1 Werner Dorschel und Joachim Dorsche) 1.1 Keynote: Die Zeit ist reif für Big Data" Einführung und Überblick Definitionen Volume Velocity Variety Veracity Perspektiven Gesellschaft«- und rechtspolitische Sicht Ökonomische Sicht Technische Sichtweise Gegenstand dieses Handbuchs 11 Literatur 13 2 Wirtschaft 15 Joachim Dorschel, Werner Dorschel, Ulrich Föhl, Wilhelmus van Geenen, Dieter Hertweck, Martin Kinitzki, Philipp Küller, Carsten Lanquillon, Hauke Mallow, Lothar März, Fouad Omri, Sigurd Schacht, Alphonse Stremler und Elke Theobald 2.1 Datenorientierung statt Bauchentscheidung: Führungs- und Organisationskultur in der datenorientierten Unternehmung Unternehmerische Sinnhaftigkeit von Big Data Entscheidungen Fakten erhöhen die Verantwortlichkeit der einzelnen Akteure Kreativität der Mitarbeiter als Teil einer Big Data freundlichen Unternehmenskultur Informations- und Kommunikationskompetenz und Veränderungskompetenz als Basis schneller Reaktionszeiten 26 V

3 VI Inhaltsverzeichnis Führung wird komplexer und bedarf der Unternehmensmodellierung, sowie des aktiven Managements der Unternehmensarchitektur Zusammenfassung: Tipps für Entscheider, die es bei der Einführung einer Datengetriebenen Entscheidungskultur zu beachten gibt Enterprise Architecture Management und Big Data Enterprise Architecture Management und Big Data EAM ein kurzer Überblick Competitive Advantage durch Big Data EAM als Ausgangspunkt für die Etablierung von Big Data im Unternehmen Einführung und Entwicklung einer Unternehmensarchitektur Einführung von Big Data unter besonderer Beachtung der Unternehmensarchitektur Fazit Advanced Analytics mit Big Data Begriffsdefinitionen und Varianten Analyse und Analytics Analytics-Varianten Analytics trifft auf Big Data Analyseaufgaben Prädiktive Analyseaufgaben Beschreibende Analyseaufgaben CRISP-DM: Ein Prozessmodell für Analyseprozesse Business Understanding Data Understanding Data Preparation Modeling Evaluation Deployment Big Data Analytics: Was ist anders? Einfluss der Daten auf den Analyseprozess Technologische Aspekte Der Mensch im Unternehmen als Einflussfaktor Zusammenfassung und Ausblick Simulation: Neue Einsatzfelder durch Big Data Einführung Planungsablauf in der Fahrzeugindustrie Herausforderungen an die Planung Erhöhung der Planungsgenauigkeit 93

4 Inhaltsverzeichnis VII Einsatz der Simulation in der Planung Simulationsgestützte Planung Erhöhte Datenanforderungen Praxisbeispiel Automobilendmontage Zielsetzung der Anwendung Ablauf einer Anwendung Datenanforderungen Fazit und Ausblick Big Data-Analysen: Anwendungsszenarien und Trends Big Data-Analysen: Anwendungsszenarien Marketing und Vertrieb Forschung und Entwicklung Kundenservice Produktion Logistik IT Risikomanagement Big Data-Analysen: Trends Trends im Rechtswesen Trends im Transportwesen Trends im Sozialen Sektor Trends im Gesundheitswesen Big Data wird zu Smart Data - Big Data in der Marktforschung Big Data in der Marktforschung - Goldgrube oder Datengrab? Der Marktforschungsprozess bei Big Data Die Forschungsfrage Das Forschungsdesign Die Erhebungsphase: Die Nadel im Heuhaufen Aktuelle Herausforderungen für den Big Data Einsatz in der Marktforschung Datenzugänglichkeit und Repräsentativität Herausforderung Text Mining und Social-Media-Analyse Pluralität der Meinungen Interpretation multimedialer Daten Der Kontext macht den Unterschied Von Korrelationen und Kausalitäten Topaktuell und doch Schnee von gestern Die Zukunft von Big Data in der Marktforschung Big Data und Electronic Commerce - Neue Erkenntnisse zur Customer Journey Einleitung Aktuelle Themen im E-Commerce 123

5 VIII Inhaltsverzeichnis Daten und Datenstrukturen Umfassende Verhaltensanalyse im Rahmen der Customer Journey Bedarfs-/Mangelerkennung Suche Bewertung Kauf und Nachkaufphase Wie aus Big Data" Smart Data" wird Big Data in der Kreditwirtschaft IT in der Kreditwirtschaft Abgrenzung Mainframe, Batch, Dialog und Multichannel Legacy-Systeme und Standardisierung Core-Banking-Systeme und Fachanwendungen Datenverwaltung, IDV und Business Intelligence Aktuelle Herausforderungen Big Data bewegt die Bank-IT Digitalisierung der Kundenbeziehung Transparenzanforderungen durch die Bankenaufsicht Einzelne Geschäftsbereiche Zahlungsverkehr Handel Kreditgeschäft Gesamtbanksteuerung Vertrieb und Multichannel Services Big Data, Outsourcing und Cloud Computing Gefahr der Datendesintegration Managed Services für Big Data in der Cloud Fazit Chancen und Herausforderungen von Big Data in der Industrie Unternehmerische Ziele zur Erhöhung der Wertschöpfung Anforderungen in Produktion und Logistik Effizienzsteigerung durch integriertes Realtime-Informationsund Datenmanagement in der integrierten Supply Chain Ein Modell der Produktion Leistungssteuerung in Echtzeit für maximale Reaktivität der Supply Chain Ebenen und Stufen der Planung Daten als Schlüsselfaktor des unternehmerischen Erfolges Kundenindividuelle Produkte und Leistungen konfigurieren Transparenz schaffen Reaktionsfähigkeit erhöhen 155

6 Inhaltsverzeichnis IX Entscheidungen durch Lösungsvorschläge unterstützen Neue Produktionskonfigurationen und Produkteinführungen durch Szenarien absichern Erfolgsfaktoren zum Ausschöpfen der Potenziale von Big Data Umgang mit Daten Technologien Analysetechniken und Algorithmen Datenzugriff Organisationale Transformation und Führung Fazit 160 Literatur Recht 167 Michael Bartsch, Olaf Botzem, Thorsten Culmsee, Joachim Dorschel, Jenny Hubertus, Carsten Ulbricht und Thorsten Walter 3.1 Datenschutz Prinzipien des Datenschutzrechts Einleitung Prinzipien des Datenschutzrechts Fazit Gesetzliche Erlaubnistatbestände und Interessenabwägung Anwendungsbereiche und Abgrenzungen von TMG, TKGundBDSG Der Legitimationstatbestand der Einwilligung Weitere Befugnisse zur Datenverarbeitung nach TMG und TKG Weitere Befugnisse zur Datenverarbeitung nach dem TKG Weitere Befugnisse zur Datenverarbeitung nach dem BDSG Anonymisierung und Pseudonymisierung; Verschlüsselung Anonymisierung Pseudonymisierung Verschlüsselung Technologien zur Umsetzung datenschutzrechtlicher Anforderungen Zulässigkeit einzelner Phasen von Big Data-Analysen Erhebung von Big Data Speichern von Big Data Personenbezogene Auswertung von Big Data Auswertung von Big Data Veröffentlichen von Big Data 192

7 X Inhaltsverzeichnis Zusammenfassung Betroffenenrechte Benachrichtigung des Betroffenen Benachrichtigungspflicht bei Web-Crawling und Screen-Scraping? Auskunftsanspruch des Betroffenen Korrekturrechte Das Recht auf vergessen werden" Internationale Datenverarbeitung Anwendbares Recht Voraussetzungen für die rechtskonforme Datenverarbeitung in der EU Voraussetzungen für die rechtskonforme Datenverarbeitung in Drittstaaten Praxisfall Cloud Computing Zusammenfassung Big Data in der Personalabteilung Einführung Daten, Daten und noch mehr Daten Problemstellung Zusammenfassung Automatisierte Entscheidungen und Scoring Automatisierte Einzelentscheidungen Scoring Leistungsschutz Urheberrecht an Daten Internationales Urheberrecht Urheberrechtliche Schutzfähigkeit von Informationen und Daten Urheberrechtlicher Schutz der Einzeldaten Urheberrechtlicher Schutz von computergenerierten Werken Urheberrechtlicher Schutz von Sammel- oder Datenbankwerken Schutz des Datenbankherstellers Der Begriff der Datenbank Der Begriff des Datenbankherstellers Die Rechte des Datenbankherstellers Schranken des Rechts des Datenbankherstellers Unlautere gezielte Mitbewerberbehinderung Sonstige Leistungsschutzrechte Schutz des Presseverlegers 224

8 Inhaltsverzeichnis XI 3.3 Integritätsschutz Strafrechtlicher Schutz der Datenintegrität Sachbeschädigung ( 303 StGB) a Datenveränderung Computersabotage ( 303 b) a Ausspähen von Daten b Abfangen von Daten c Vorbereiten des Ausspähens und Abfangens von Daten Ausblick Zivilrechtlicher Schutz: Daten als absolut geschützte Rechtsgüter Daten auf eigenen Datenspeichern Daten als absolut geschützte Rechtsgüter Ansprüche aus Schutzgesetzen Rechtsfolgen Reglementierung der Erhebung von Big Data Rechtliche Bewertung des Screen-Scraping Technische Schutzmaßnahmen IP-Sperren Captcha Zusammenfassung Anwendungsszenarien Auswertung des Nutzungsverhaltens im Internet Social Media Analysen Big Data in der Industrie (Industrie 4.0) Zusammenfassung Verträge über Daten und Datenanalysen Wichtige Vertragstypen Kaufverträge über Daten Zeitlich begrenzte Datennutzung Aufträge zur Datenanalyse Datenerhebung im Auftrag Datenspeicherung im Auftrag Leistungsstörungen Auftragsdatenverarbeitung 249 Literatur Technik 255 Gernot Fels, Carsten Lanquillon, Hauke Mallow, Fritz Schinkel und Christian Schulmeyer 4.1 Grenzen konventioneller Business-Intelligence-Lösungen Business Intelligence: Ein Überblick 255

9 XII Inhaltsverzeichnis Verwendung und Definitionen des Begriffs Evolution entscheidungsunterstützender Systeme Diskussion um das Analysespektrum BI-Referenzarchitektur Grenzen von BI-Lösungen im Kontext von Big Data Volume Velocity Variety Veracity Zusammenfassung Big Data-Lösungen Anforderungen an Big Data-Lösungen Big Data-Referenzarchitekturen Funktionale Big Data-Referenzarchitektur Erweiterung einer Data-Warehouse-Architektur mit Big Data-Technologien Zusammenfassung und Ausblick IT-Infrastrukturen für Big Data Herausforderungen an die Infrastruktur Verteilte Parallelverarbeitung großer Datenbestände Apache Hadoop Reale oder virtuelle Server? NoSQL-Datenbanken Key-Value Stores Beispiel: Key-Value Store mit Produktinformationen Dokument-orientierte Datenbanken (Document Stores) Spaltenorientierte Datenbanken (Columnar Stores) Graph-Datenbanken (Graph Databases) In-Memory-Technologien In-Memory-Datenbanken (IMDB) In-Memory Data Grids (IMDG) Verarbeitung großer Ereignisströme Referenzarchitektur für Big Data-Infrastrukturen Lambda-Architektur Impala Storni Betrieb von Big Data-Infrastrukturen IaaS, PaaS, SaaS oder sogar Data Science als Service? Big Data-Analyse auf Basis technischer Methoden und Systeme Herausforderungen an Big Data-Analyse Was sind Big Data aus technischer Sicht? Abgrenzung zu BI 307

10 Inhaltsverzeichnis XIII Datenmengen Heterogenität der Datenquellen und der Datenformate sowie fehlende Beschreibung Daten Unstrukturierte und semistrukturierte Daten Text und nicht-text-formate (Audio, Video, Grafik, Bilder) Multilinguale Daten Datenzugriff Systemische Grundlagen Indexerstellung In Memory Computing MapReduce Skalierbarkeit Methoden Suche ist nicht gleich Suche Key wordbasierte Suche Linguistik und Semantik Wissensmodelle, Taxonomien und Ontologien Assoziative Methoden der Suche Case Based Reasoning (CBR) Mischformen/Kombinationen Zeitlicher Aspekt Retrospektive Analysen Echtzeitanalysen Erkenntnisziele der Big Data-Analyse Datengold Vorhersagen Schwache Signale Neue Erkenntnisse (knowing the unknown unknown) Relationen/Verknüpfung von Daten Zusammenfassung 328 Literatur 329 Sachverzeichnis 331

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