Big Data
10. Januar 2020
Ein weiterer Begriff, der uns immer wieder begegnet ist Big Data. Der Begriff als solcher beschreibt die Thematik bereits sehr gut. Es handelt sich dabei um den Umgang mit großen Datenmengen – unabhängig davon, ob diese nun strukturiert, unstrukturiert, teils strukturiert, komplex, zusammenhängend, lose oder schnelllebig sind. Unser Wissen nimmt stetig zu und ein damit einhergehendes exponentielles Wachstum an Wissensquellen ist zu verzeichnen. In diesem Zusammenhang wird auch von den „3 V’s“ gesprochen: extreme volume of data, the wide variety of data types und velocity.
Der Umgang mit diesen Unmengen an Daten stellt nicht nur eine technische Herausforderung dar. Strategisch stellt sich die Frage, wie man solche Datenmengen einsetzen kann, um beispielsweise die Arbeitseffizienz zu steigern und Ressourcen schonend einsetzen zu arbeiten. Man denke an Ideen zur Datenklassifizierung, Strukturierung, Schnittstellen, Ergebnisse etc. Oder in anderen Worten: wie finde ich was? Wo finde ich das genau? Wie suche ich am effektivsten? Welche Tools sind für meine Suche am besten geeignet? Wurde alles von der Suche erfasst? In diesem Kontext ist Big Data Analytics von großer Bedeutung, weil es Strukturen erkennt und diese nutzt. Es kann festgehalten werden, dass der Begriff Big Data zunehmend nicht nur Datenmengen als solche umfasst, sondern, eine Tendenz zu verzeichnen ist, welche zusätzlich Technologien (Tools), die für das Sammeln, Auswerten, Koordinieren etc. geeignet sind, mit einbezieht.
Durch das Sammeln und Auswerten von Big Data (Kreditkartenbewegungen, Social Media Verhalten, Konsumverhalten etc.), welche mittels technologischer Unterstützung strukturiert werden und in weiterer Folge eine Datenanalyse bieten, kann beispielsweise Konsumverhalten prognostiziert sowie gesteuert werden. Ein weiteres, und wohl auch eines der bekanntesten Beispiele von Big Data, ist „Predictive Policing“.
Bei Predicitve Policing werden große Mengen an Daten gesammelt und ausgewertet. Darunter fallen Konsumverhalten, Markt, Trends, Businessengagement etc. Diese sollen es den Behörden ermög-lichen Gewaltherde frühzeitig zu erkennen und einzugreifen. Ein weiterer Bereich von Big Data stellt das Sammeln und Auswerten rechtlicher Daten dar. So kann beispielsweise Rückschluss über Richter∗innen, Parteien, Jurisprudenz gezogen und eine Zukunftsprognose angefertigt werden. Mithilfe der Legal Analytics können Analysen von großen Datenmengen in klassischen Bereichen wie Immaterialgüterrecht, Kartell-, und Wertpapierrecht effizient gestaltet werden. (Lex machina 2018) Zudem können große Datenmengen dazu eingesetzt werden, nicht nur bestehendes Recht zu analysieren, sondern sogar eine Vorhersage über künftige legislative Entscheidungsrichtungen zu machen. (GovPredcit 2019)
Quellen
GovPredcit. 2019. http://telegraph.joinlincoln.org/congressional-tech/govpredict/. Zugegriffen am 14.02.2019.
Lex machina. 2018. https://lexmachina.com/. Zugegriffen am 21.01.2019.