derungen in Zukunft endlich umgesetzt und die Erfahrungen meiner Dienststelle ernstgenommen werden. Das
Vertrauen der Bürgerinnen und Bürger in die IT-Systeme des Bundes - in die IT-Sicherheit insgesamt - muss
wieder gestärkt werden.
2.2
Big Data
Das Verarbeiten immer größerer Datenmengen ist durch bessere Speichertechnologien in neue Dimensionen
gerückt. Heutzutage stehen die nötigen Speicherkapazitäten und Rechenleistungen zur Verfügung, um sehr
große, aus unterschiedlichsten Quellen stammende Datenbestände miteinander zu verknüpfen und auszuwerten.
Für diese, als „Big Data“ bezeichneten Datenmengen werden immer neue Einsatzfelder in unterschiedlichsten
Bereichen gefunden.
2.2.1 Big Data – Chancen und Risiken
Es heißt, dass sich das weltweite Datenvolumen durch die Digitalisierung des Alltags und den Drang, soweit
möglich alles zu erfassen, alle zwei Jahre verdoppelt. Immer neuere Verfahren und Technologien werden ge nutzt, um weitere Anwendungsfelder beim Rechnen über große Datenmengen zu erschließen. Sowohl die Wirt schaft, als auch staatliche Institutionen sehen große Chancen bei der Verwendung von „Big Data“. Hierdurch
entstehen aber auch Risiken für das informationelle Selbstbestimmungsrecht.
Die gängigste Erklärung von Big Data umschreibt den Begriff als das Rechnen mit und Analysieren von großen
komplexen oder auch sich dynamisch verändernden Datenmengen. Die Daten können unstrukturiert oder bereits
teilweise strukturiert vorliegen und aus Verknüpfungen vielfältiger Datenbeständen zusammengeführt sein. Die
Weiterentwicklung der Speicher-Technologien, die stetige Erhöhung der Rechenleistung und die Optimierung
von Verfahren und Algorithmen ermöglicht es, derart große Datenvolumina oftmals nahezu in Echtzeit auszuwerten.
Die Daten stammen dabei aus vielfältigen Bereichen, seien es etwa die Anfragen bei einer Suchmaschine, Ver bindungs- und Kundendaten aus Mobilfunkunternehmen, Daten aus sozialen Netzen wie Facebook, aus Blogs
oder E-Mails, oder Daten der Energieversorger über den Energieverbrauch. Dabei beschränkt sich die Zusammenführung der Daten nicht auf die jeweiligen Bereiche. Vielmehr werden Datenbestände unterschiedlichster
Herkunft miteinander verknüpft, um auf diese Weise umfassendere und genauere Analysen durchführen zu können. Mittlerweile gibt es zahlreiche Anwendungsfälle für Big Data:
In der medizinischen Forschung und Früherkennung etwa wird mit Big Data versucht herauszufinden, welche
Behandlungsmethoden für den Patienten am besten sind. Die Auswertung großer Datenmengen soll dabei helfen
zu ermitteln, welches Medikament das bestmögliche ist und es wird angestrebt, eine auf jeden Patienten zugeschnittene individuelle Therapie zu entwickeln.
In den Rechenzentren fallen an vielen Stellen umfassende Logdaten an. Diese werden zusammengeführt und
ausgewertet, um Erkenntnisse über Anomalien, wie etwa Angriffe oder unrechtmäßige Datenbankabfragen,
Veränderungen von Systemen oder Manipulationen zu gewinnen.
Die Echtzeitanalyse von Anfragen bei Suchmaschinen ist ein Positivbeispiel für Big-Data-Anwendungen. So
kann z. B. eine auffällig hohe Zahl von Suchanfragen von Menschen einer Region, welche ein Krankenhaus
oder Grippemittel suchen, auf eine bevorstehende Grippewelle schließen lassen.
Die Energieversorger bekommen durch die Einführung von Smart-Meter (vgl. auch 24. TB Nr. 10.1) eine Flut
von Daten, welche sie zur Auswertung und Steuerung der Energieverteilung nutzen können. Big-Data-Techno-
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BfDI 25. Tätigkeitsbericht 2013-2014