Umfrage_zu_Big_Data_in_der_Schweiz_20151105

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Umfrage im Auftrag des Bundesamts für Kommunikation (BAKOM) zu Big Data in der Schweiz: "Chancen, Risiken und Handlungsbedarf des Bundes". BFH-interne Präsentation der Studien-Ergebnisse. November 2015.

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Umfrage_zu_Big_Data_in_der_Schweiz_20151105

  1. 1. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Umfrage zu Big Data in der Schweiz Chancen, Risiken und Handlungsbedarf des Bundes 5. November 2015 Thomas Jarchow & Beat Estermann
  2. 2. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut 1. Methodologisches Vorgehen 2. Chancen und Risiken von Big Data 3. Sieben Thesen hinsichtlich einer «Good Data Governance» 4. Kollektiver Handlungsbedarf 5. Fazit und Ausblick Inhalt
  3. 3. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Methodologisches Vorgehen
  4. 4. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Methode Fragestellungen Experten-Interviews (20 Interviews) • Welches sind die Chancen, Risiken und Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data aus Sicht verschiedener Stakeholdergruppen in der Schweiz? • Welche Ansichten und Vorstellungen bestehen bezüglich der aktuellen und künftigen Data-Governance? Online-Befragung (N = 821) • Welche Bedeutung hat Big Data für die verschiedenen Stakeholder- Gruppen? • Welches sind die Chancen und Risiken aus Sicht der verschiedenen Stakeholder-Gruppen? • Welche Ansichten und Vorstellungen hegen die Befragten hinsichtlich Datenschutz und Data Governance? • In welchen Bereichen besteht im Zusammenhang mit Big Data kollektiver Handlungsbedarf? • In welchen Bereichen und in welcher Form sollte die öffentliche Hand aktiv werden? Welches ist im Speziellen der Handlungsbedarf des Bundes? Fragestellungen
  5. 5. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Zivilgesellschaft Verwaltung / Hochschulen Privatwirtschaft Big Data Beobachter Stiftung Konsumentenschutz Verein Opendata Verein Grundrechte 2 Rechtsanwälte 1 Journalist 1 ehem. Journalist und Blogger 1 Datenschützer MELANI SWITCH N/A Big Data Akteure Persönliche Einschätzungen einzelner Vertreter der Privatwirtschaft BFS Suva Coop CSS Digitec/Galaxus Migros Ricardo Roche SBB UPC-Cablecom Kategorisierung der Interviewpartner
  6. 6. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | 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 | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Chancen und Risiken von Big Data
  8. 8. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Wie beurteilen Sie die Chancen und Risiken von Big Data? 32% 35% 50% 58% 68% 65% 50% 42% Für Sie persönlich? Aus Sicht Ihres Arbeitgebers (Unternehmen/Organisation)? Aus Sicht Ihrer Branche? Aus Sicht Ihres politischen / zivilgesellschaftlichen Engagements? 100 50 0 50 100 Prozent Die Risiken überwiegen deutlich Die Chancen überwiegen deutlich
  9. 9. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut 19% 31% 31% 34% 38% 41% 52% 53% 61% 81% 69% 69% 66% 62% 59% 48% 47% 39% um neue Zusammenhänge zu entdecken / neue Erkenntnisse zu gewinnen um die Personalisierung von Informationen und Dienstleistungen zu ermöglichen um personalisierte Werbung zu ermöglichen um intelligente, individualisierte Preismodelle zu ermöglichen um Schwarze Schafe unter den Wirtschaftsakteuren (z.B. schlechte Zahler) frühzeitig zu identifizieren um genauere Prognosen und Risikoabschätzungen zu ermöglichen um operative und logistische Abläufe optimieren zu können um Unternehmen und Organisationen ein agileres Handeln zu ermöglichen um ein daten- und faktenbasiertes Handeln zu fördern 100 50 0 50 100 Prozent Nein, überhaupt nicht Ja, sehr Wichtigste Chancen von Big Data Aus meiner Sicht ist Big Data ein wichtiges Mittel, …
  10. 10. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut 17% 22% 41% 41% 49% 50% 50% 53% 53% 64% 83% 78% 59% 59% 51% 50% 50% 47% 47% 36% Grundsätzliche Bedrohung der Privatsphäre Missbräuchliche Verwendung der Daten / Datendiebstahl Erhöhte Gefahr von ökonomischer Diskriminierung Erhöhte Gefahr von staatlicher Repression Erhöhte Gefahr von persönlicher Repression Erhöhte Gefahr von politischer Manipulation Erhöhte Gefahr von Betrugs- und Täuschungsdelikten Unkontrollierte Eigendynamik der Systeme Verschärfung von politischen und ökonomischen Machtgefällen Zu starke Fokussierung auf Daten bei der Entscheidungsfindung 100 50 0 50 100 Prozent Nein, überhaupt nicht Ja, sehr Bedeutendste Risiken von Big Data Privater Sektor 45% 45%
  11. 11. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Sieben Thesen hinsichtlich einer Good Data Governance
  12. 12. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | 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
  13. 13. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | 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?
  14. 14. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | 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
  15. 15. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | 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
  16. 16. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | 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
  17. 17. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | 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
  18. 18. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | 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
  19. 19. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | 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
  20. 20. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Kollektiver Handlungsbedarf
  21. 21. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut 31% 32% 32% 33% 34% 36% 39% 42% 45% 46% 47% 52% 59% 67% 78% 69% 68% 68% 67% 66% 64% 61% 58% 55% 54% 53% 48% 41% 33% 22%Abbau datenschutzrechtlicher Hürden für Unternehmen Verbesserung der rechtlichen Rahmenbedingungen für sichere Datenzentren Standardisierung von technischen Schnittstellen Vergabe von Datenschutzlabels im Rahmen einer Zertifizierung von Unternehmen Bereitstellung von Diensten, die es den Einzelnen erlauben, ihre datenbezogenen Interessen effektiv wahrzunehmen Konsequente Umsetzung des Open Data-Prinzips in der öffentlichen Verwaltung Konsequente Umsetzung des Open Data-Prinzips im Bereich der Forschung Konsequente Umsetzung des Open Data-Prinzips mit Blick auf sämtliche Daten, die im Rahmen der politischen oder behördlichen Entscheidungsfindung eine Rolle spielen Schaffen von Mechanismen, welche es dem Einzelnen erlauben, seine personenbezogenen Daten – unter Beibehaltung grösstmöglicher Kontrolle – für die Weiterverwendung durch Dritte freizugeben Förderung der Aus- und Weiterbildung von Datenspezialisten Förderung der Forschung im Bereich künstliche Intelligenz Förderung der Sekundärnutzung von Daten innerhalb der öffentlichen Verwaltung Förderung der Sekundärnutzung von Daten in der Forschung Förderung der Sekundärnutzung von Daten durch die Privatwirtschaft Bereitstellung der technischen Infrastruktur für die Bereitstellung und Archivierung von sehr grossen Datenmengen 100 50 0 50 100 Prozent kein Hand- lungsbedarf sehr grosser Handlungsbedarf Kollektiver Handlungsbedarf, um sicherzustellen, dass die positiven Seiten von Big Data zum Tragen kommen Privater Sektor 61%
  22. 22. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut 25% 27% 28% 36% 39% 44% 45% 47% 50% 60% 65% 75% 73% 72% 64% 61% 56% 55% 53% 50% 40% 35% Definition von neuen Eigentums- oder Nutzungsrechten im Bereich der personenbezogenen Daten Verschärfung der Datenschutzregeln für die Privatwirtschaft Verschärfung der Datenschutzregeln für die Forschung Verschärfung der Datenschutzregeln für Behörden Zertifizierung von Unternehmen; Vergabe von Datenschutzlabels zur Durchsetzung höherer Datenschutzstandards am Markt Verbesserung des Schutzes von Whistleblowern / Förderung des des investigativen Journalismus Erweiterte Kompetenzen für Datenschutzbeauftragte Verstärkte wettbewerbsrechtliche Kontrolle von (Quasi-) Monopolisten im Internet-Bereich Förderung der Entwicklung von technischen Lösungen zur Sicherstellung des Datenschutzes Förderung der Entwicklung von Lösungen zur Verbesserung der Human-Data-Interaction Aufklärungs- und Sensibilisierungsmassnahmen 100 50 0 50 100 Prozent sehr grosser Handlungsbedarf Kollektiver Handlungsbedarf, um die Risiken von Big Data zu minimieren kein Hand- lungsbedarf
  23. 23. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut 31% 32% 32% 33% 34% 36% 39% 42% 45% 46% 47% 52% 59% 67% 78% 69% 68% 68% 67% 66% 64% 61% 58% 55% 54% 53% 48% 41% 33% 22% 100 50 0 50 100 Prozent Kein Hand- lungsbedarf sehr grosser Handlungsbedarf ▶ Beispiel: Verbesserung der rechtlichen Rahmenbedingungen für sichere Datenzentren Zuständigkeit / Koordinationsbedarf
  24. 24. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Handlungsprioritäten Bund Zustim- mungsrate Lead Massnahme 75% Bund Definition von neuen Eigentums- oder Nutzungsrechten im Bereich der personen- bezogenen Daten 72% Bund Aufklärungs- und Sensibilisierungsmassnahmen 68% Bund Verbesserung der rechtlichen Rahmenbedingungen für sichere Datenzentren 64% Bund / international Verstärkte wettbewerbsrechtliche Kontrolle von (Quasi-)Monopolisten im Internet-Bereich 61% Bund Verschärfung der Datenschutzregeln für die Privatwirtschaft 61% Bund Konsequente Umsetzung des “Open Data”-Prinzips in der öffentlichen Verwaltung 55% (privater Sektor: 61%) Bund Konsequente Umsetzung des “Open Data”-Prinzips mit Blick auf sämtliche Daten, welche im Rahmen der politischen oder behördlichen Entscheidungs- findung eine Rolle spielen (inklusive Daten aus dem privaten Sektor)
  25. 25. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Handlungsprioritäten Bund und Schweizer Privatwirtschaft Zustim- mungsrate Lead Massnahme 73% Private Förderung der Entwicklung von technischen Lösungen zur Sicherstellung des Datenschutzes 69% Private (international) Standardisierung von technischen Schnittstellen 68% Bund Schaffen von Mechanismen, welche es dem Einzelnen erlauben, seine personen- bezogenen Daten – unter Beibehaltung grösstmöglicher Kontrolle – für die Weiterverwendung durch Dritte freizugeben 67% Bund / Private Bereitstellung von Diensten, die es den Einzelnen erlauben, ihre datenbezogenen Interessen effektiv wahrzunehmen 66% Bund Konsequente Umsetzung des “Open Data”-Prinzips im Bereich der Forschung 64% Private Förderung der Aus- und Weiterbildung von Datenspezialisten (Data Scientists, Data Journalists o.ä.)
  26. 26. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Fazit und Ausblick
  27. 27. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Empfehlung: Drei-Punkte-Strategie Aufbau und Pflege einer nationalen Dateninfrastruktur Bereitstellung von Daten als Infrastrukturressource zur freien Weiterverwendung (national koordiniert, international vernetzt): - Open-Data-Prinzip - Standardisierung von technischen Schnittstellen - Aus- und Weiterbildung von Datenspezialisten Förderung des Potentials Big Data Abwehr von Gefahren Längerfristige Vision Massnahmen zum Schutz vor Missbräuchen - Verschärfte Datenschutzregeln für die Privatwirtschaft - Verstärkte wettbewerbsrechtliche Kontrolle von (Quasi-)Monopolisten im Internetbereich - Aufklärungs- und Sensibilisierungsmassnahmen - Verbesserung der rechtlichen Rahmenbedingungen für sichere Datenzentren - Entwicklung von technischen Lösungen zur Sicherstellung des Datenschutzes Umsetzung des Prinzips der persönlichen Datenhoheit - Neue Eigentums- und Nutzungsrechte im Bereich der personenbezogenen Daten - Schaffen von Mechanismen und Diensten, die es den Einzelnen erlauben, ihre personenbezogenen Daten – unter grösstmöglicher Kontrolle – für die Weiterverwendung durch Dritte freizugeben
  28. 28. Berner Fachhochschule | Fachbereich Wirtschaft | E-Government-Institut Wassily Kandinsky (1866-1944) Komposition 8 (1923), Guggenheim Museum, New York, Public Domain Besten Dank für eure Aufmerksamkeit! Thomas Jarchow (thomas.jarchow@bfh.ch) Beat Estermann (beat.estermann@bfh.ch) Download des Studien-Berichts: http://tinyurl.com/BDStudie

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