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Big Data Studie - 7 Thesen für eine Good Data Governance

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Präsentation anlässlich des Swiss Internet Governance Forums am 19. Mai 2015 in Bern

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Big Data Studie - 7 Thesen für eine Good Data Governance

  1. 1. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut Sieben Thesen hinsichtlich einer Good Data Governance Zwischenergebnis einer Expertenbefragung im Auftrag des Bundesamts für Kommunikation Prof. Dr. Thomas Jarchow, Beat Estermann, Mai 2015 ▶ E-Government-Institut
  2. 2. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut 1. Experten-Befragung: Methodik 2. Sieben Thesen hinsichtlich einer Good Data Governance 3. Staatliche Handlungsfelder Inhalt
  3. 3. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut Methodik
  4. 4. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut ▶ Leitfadengestützte Interviews mit 17 Experten aus Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft ▶ Leitfaden in zwei unterschiedlichen Ausprägungen ▶ Big Data Beobachter ▶ Big Data Akteure ▶ Thematische Schwerpunkte ▶ Bedeutung von Big Data: Chancen und Risiken ▶ Daten und Datenzugang ▶ Ethischer Umgang und Reputation ▶ Gesellschaftliche Aspekte ▶ Wandel der Organisationen ▶ Handlungsrichtlinien ▶ Technologische Herausforderungen Interviews, Leitfaden
  5. 5. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut Zivilgesellschaft Verwaltung / Hochschulen Privatwirtschaft Big Data Beobachter Stiftung Konsumentenschutz Verein Opendata Verein Grundrechte Rechtsanwalt Journalist Datenschützer SWITCH MELANI N/A Big Data Akteure (Persönliche Einschätzungen einzelner Vertreter der Privatwirtschaft) Suva BFS SBB Ricardo Migros Cablecom Roche Coop Digitec Kategorisierung der Interviewpartner Organisationsbereiche der befragten Big Data Akteure: Business Information Management / Business Intelligence; Kommunikation / Marketing; Data Science; Public Policy; Business Development Von den 9 befragten Akteuren verfügen: - 4 über eine Abteilung, welche sich um Big Data kümmert - 3 über ein Projekt oder eine Arbeitsgruppe, die sich mit Big Data befasst - 2 (noch) über keine Big Data-bezogenen Aktivitäten
  6. 6. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut Definition / Bedeutung von Big Data Big Data Akteure Big Data Beobachter Volume: grosse Mengen von Daten bzw. immer mehr Daten werden verarbeitet. Dabei handelt es sich um einen allmählichen Trend infolge von verbesserten technischen Möglichkeiten (grössere Analyse- und Speicherkapazitäten) und nicht um etwas grundsätzlich Neues. Variety: es werden Daten aus verschiedenen Beständen verknüpft und vernetzt; dies hat zur Folge, dass unterschiedlich strukturierte Daten, in vielen verschiedenen Formaten aus verschiedenen Quellen verarbeitet werden. Velocity: Es kommt zu einer immer schnelleren Verarbeitung von Daten Neue Analyse-Methoden: Big Data wird von neuen Daten- Analyse-Modellen begleitet (Mustererkennung, Suche nach Algorithmen)
  7. 7. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut Sieben Thesen hinsichtlich einer Good Data Governance
  8. 8. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut 1. Beim Datenschutz braucht es einen Paradigmenwechsel. 2. Der gesellschaftliche Nutzen von Daten erhöht sich, wenn sie als freie Infrastruktur-Ressourcen verfügbar sind. 3. Big Data verschärft eine Reihe von Gefahren, die abgewehrt werden müssen. 4. Machtgefälle aufgrund von einseitiger Datenkontrolle gilt es zu vermeiden. 5. Es sollte ein liberaler Ansatz verfolgt werden. 6. Staatliche Intervention ist nötig. 7. Data Governance muss im internationalen Umfeld angegangen werden. Sieben Thesen hinsichtlich einer Good Data Governance
  9. 9. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut ▶ Empowerment der Nutzer Die Preisgabe und Nutzung von personenbezogenen Daten muss durch die betroffenen Personen effektiv kontrolliert werden können. ▶ Recht auf Anonymität Elementare Transaktionen des Lebens müssen auch anonym abgewickelt werden können. ▶ Technische Massnahmen Der Datenschutz ist durch technische Massnahmen sicherzustellen. ▶ Wettbewerbsrechtlicher Ansatz Wenn wir einen besseren Schutz der Privatsphäre erreichen wollen, müssen wir nicht beim Datenschutz ansetzen, sondern beim Wettbewerbsrecht. These 1: Beim Datenschutz braucht es einen Paradigmenwechsel
  10. 10. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut ▶ Klassischer Ansatz: ▶ Besonders schützenswert sind Daten zu Gesundheit, finanzieller Situation, Religion, politischer Zugehörigkeit etc. (vgl. Datenschutzgesetz). ▶ Nicht besonders schützenswert sind Daten, die sowieso öffentlich sind, wie Name, Wohnort, Alter, Geschlecht. ▶ Big-Data-orientierter Ansatz: ▶ Besonders schützenswert sind Daten, die es erlauben, jemanden zu identifizieren, denn diese Daten ermöglichen es, Personendaten aus unterschiedlichen Quellen miteinander zu verknüpfen. ▶ Das Zusammenführen vieler verschiedener Personendaten in einer digitalen Identität ist problematisch. ▶ Relativistische Ansätze: ▶ Was als schützenswert betrachtet wird, variiert individuell und ist auch kulturell geprägt. ▶ Es sollte kontextabhängig, hinsichtlich des Verwendungszwecks festgelegt werden, zu welchen Daten jemand Zugang hat; eine generelle Unterscheidung zwischen schützenswerten und nicht schützenswerten Daten ist nicht sinnvoll. ▶ Ansatz der persönlichen Datenhoheit: ▶ Es sollte in der Kontrolle jeder/jedes Einzelnen liegen, welche Daten er/sie herausgeben möchte. („It’s not about privacy, it’s about control!“) ▶ Ansatz der Unversehrtheit der digitalen Identität: ▶ Die digitale Identität ist gleich zu schützen wie die physische; analog zur Garantie der physischen Unversehrtheit müssen auch die Daten, die einen betreffen, korrekt sein. Welche Personendaten sind besonders schützenswert?
  11. 11. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut ▶ Open-Data-Prinzip Nicht-personenbezogene Daten sollen grundsätzlich zur freien Weiter- verwendung zur Verfügung stehen (Ausnahmen sind: Geschäftsgeheimnisse, sicherheitsrelevante Daten, urheberrechtlich geschützte Daten) ▶ Open Personal Data Personenbezogene Daten sollen von den Betroffenen – je nach persönlichem Gutdünken – zur Weiterverwendung durch Dritte freigegeben werden. These 2: Der gesellschaftliche Nutzen von Daten erhöht sich, wenn sie als freie Infrastruktur-Ressourcen verfügbar sind
  12. 12. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut ▶ Staatliche Repression ▶ Ökonomische Diskriminierung ▶ Persönliche Repression Die persönliche Repression lässt sich unter Umständen durch staatliche Repression oder ökonomische Diskriminierung institutionalisieren. ▶ Unkontrollierte Eigendynamik der Systeme Gefahr von Algorithmen, die man nicht mehr richtig versteht und beherrscht. These 3: Big Data verschärft eine Reihe von Gefahren, die abgewehrt werden müssen
  13. 13. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut ▶ Transparenz-Prinzip Daten von politischer Relevanz müssen offen zugänglich sein. ▶ Kontrolle/Zerschlagung von Monopolen/Oligopolen ▶ Schutz vor staatlichem Missbrauch von Personendaten Der Kampf gegen den Terrorismus sollte nicht als Vorwand dienen, die Schutzmechanismen gegen staatlichen Missbrauch von Personendaten abzubauen. These 4: Machtgefälle aufgrund von einseitiger Datenkontrolle gilt es zu vermeiden
  14. 14. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut ▶ Markt-Prinzip Datenschutz und Data-Sharing lassen sich über Marktmechanismen regulieren. ▶ Befähigung der Nutzer Die Nutzer können mittels geeigneter Software-Lösungen, Transparenz- Auflagen für Unternehmen sowie Aufklärungs- und Bildungsmassnahmen dazu gebracht werden, einen bewussten und informierten Umgang mit ihren Daten zu pflegen. These 5: Es sollte ein liberaler Ansatz verfolgt werden
  15. 15. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut ▶ Marktversagen In etlichen Bereichen versagt der Daten-Markt aufgrund von natürlichen Monopolen, Informations-Assymmetrien und negativen Externalitäten. ▶ Überforderung der Nutzer Kunden/Nutzer sind nicht in der Lage, ihre datenbezogenen Interessen gegenüber mächtigen Anbietern durchzusetzen. These 6: Staatliche Intervention ist nötig
  16. 16. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut ▶ Kontrolle von multinationalen Grossfirmen Die Hauptgefahr in Sachen Datenschutz geht von multinationalen Grossfirmen aus, gegen die einzelne Staaten nicht viel ausrichten können. ▶ Wettbewerbsverzerrungen führen zur Verwässerung von Standards Einzelstaatliche Lösungen führen auf internationalen Märkten zu Wettbewerbsverzerrungen und im Endeffekt zu einer Verwässerung der Standards ▶ Ent-Lokalisierung von Daten Heute kommt digitalen Daten kein geografischer Ort mehr zu; die Daten sind weltweit verteilt. These 7: Data Governance muss im internationalen Umfeld angegangen werden
  17. 17. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut Handlungsfelder / Handlungsbedarf
  18. 18. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut Staatliche Handlungsfelder / Kollektiver Handlungsbedarf Regulatorische Massnahmen Welche neuen gesetzliche Vorgaben braucht es? In welchen Bereichen braucht es allgemeinverbindliche Standards? In welchen Bereichen braucht es veränderte Aufsichtsrollen? Anreizsysteme / Flankierende Massnahmen Welche Aufklärungs- und Sensibilisierungsmassnahmen braucht es? Welche Akzente sind bei der Aus- und Weiterbildung zu setzen? Welche Massnahmen braucht es im Bereich der Innovations- förderung? Verwaltungstätigkeit Welche Anpassungen braucht es hinsichtlich der Datenproduktion und der Datenbereitstellung durch Behörden? Welche Anpassungen braucht es im Bereich der Datennutzung durch Behörden? Internationale Dimension In welchen Bereichen wird die Souveränität der Schweiz de facto beschränkt? In welchen Bereichen ist eine internationale Koordination erwünscht bzw. unabdingbar? Welche internationale Governance-Architektur ist zweckmässig?
  19. 19. Berner Fachhochschule | E-Government-Institut Kontakt Prof. Dr. Thomas Jarchow: thomas.jarchow@bfh.ch Beat Estermann: beat.estermann@bfh.ch

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