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2018 | Buch

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Big Data

Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen

herausgegeben von: Christian König, Dr. Jette Schröder, Erich Wiegand

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Buchreihe : Schriftenreihe der ASI – Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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Über dieses Buch

Das Buch gibt einen Überblick über die aktuelle Nutzung von Big Data in verschiedenen Bereichen sowie die damit verbundenen Chancen und Risiken, stellt neue Studiengänge vor, die zum Umgang mit Big Data befähigen, und behandelt Datenschutzanforderungen und Normen, die bei der Nutzung von Big Data relevant sind. Big Data, also große, komplexe und schnelllebige Datenmengen, werden in der akademischen Sozialforschung, der Marktforschung und der amtlichen Statistik zunehmend analysiert, um relevante Fragestellungen zu beantworten.
Die HerausgeberChristian König ist Referent im Institut für Forschung und Entwicklung in der Bundesstatistik des Statistischen Bundesamtes, Wiesbaden und Dozent für das Fach Wirtschaftsmathematik an der Verwaltungs- und Wirtschaftsakademie Wiesbaden e. V.
Jette Schröder ist Projektberaterin bei GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften und Geschäftsführerin der Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute e. V. (ASI).
Erich Wiegand ist Geschäftsführer des ADM Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute e.V.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Begrüßung durch die Direktorin beim Statistischen Bundesamt

Zusammenfassung

Das Bild von der Spitze eines Eisbergs und der Titel unserer Tagung – ich glaube, Sie sehen sehr schnell die Allegorie: mit der Spitze des Daten-Eisbergs, die wir sehen, wissen wir auch, welche Chancen noch unter der Wasseroberfläche liegen – wir sehen aber auch die Risiken, die wir bei der Entwicklung bedenken müssen.

Sibylle von Oppeln-Bronikowski

Big Data - Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen

Einführung in die Tagung

Zusammenfassung

Der Titel unserer Tagung lautet „Big Data – Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen“. Dabei umreißt der Untertitel sehr gut das Spektrum der zweitägigen Veranstaltung: Die „Rohstoffe des 21. Jahrhunderts“, wie Bundeskanzlerin Angela Merkel zur Eröffnung der Cebit 2016 die Fülle der neuen digitalen Daten bezeichnete, bieten viele neue Möglichkeiten, aber auch eine beachtliche Fülle an Herausforderungen und Risiken. Nichtsdestotrotz oder gerade aus diesen Gründen entwickelt sich derzeit vieles im Bereich der Informationsproduktion, von einigen Entwicklungen werden wir heute und morgen hören.

Thomas Riede

Big Data - Anwendungen in der Marktforschung

Zusammenfassung

Marktforschung und Big Data - bei diesem Thema liegt es nahe, zuerst einmal zu googeln, und siehe da: in nur 0,33 Sekunden 116.000 Suchergebnisse. Und schon ist man mitten drin in der Thematik und seinen Problemen: Datenmenge, -qualität und -relevanz, „Repräsentativität“ und Vertrauenswürdigkeit, Fake Data, Social Bots usw. Die Erwartungen an Big Data sind hoch, seit Jahren heißt es, Daten seien „das neue Gold“ oder „das neue Öl“ und auch Kanzlerin Angela Merkel verkündete im Vorfeld der letztjährigen CEBIT in einer ihrer wöchentlichen Videobotschaften mit Blick auf die digitale Modernisierung der Wirtschaft, Daten seien „die Rohstoffe des 21. Jahrhunderts“. Bei so viel Euphorie lohnt es sich, das Thema Big Data auch einmal etwas kritischer zu beleuchten.

Bernd Wachter

International Program in Survey and Data Science

Zusammenfassung

Das International Program in Survey and Data Science (IPSDS) zielt darauf ab, den steigenden Bedarf an Fachkräften im Bereich Datenerhebung und Datenanalyse durch einen berufsbegleitenden Studiengang zu decken. Anders als viele Weiterbildungsangebote greift das Programm stark auf moderne Formen des asynchronen und synchronen Lernens zurück, um in Beschäftigung befindlichen Personen und Personen mit Familienverpflichtungen entgegen zu kommen. Der Studiengang wurde mit finanzieller Hilfe des Bundesministeriums für Bildung und Forschung im Rahmen der Ausschreibung „Aufstieg durch Bildung: offene Hochschulen“ unterstützt.

Frauke Kreuter, Florian Keusch, Evgenia Samoilova, Karin Frößinger

Neue digitale Daten in der amtlichen Statistik

Zusammenfassung

Mit der digitalen Revolution hat sich unsere Lebenswirklichkeit nachhaltig verändert. Wie die industrielle stellt auch die digitale Revolution die bestehende wirtschaftliche und soziale Ordnung in Frage und ist dabei, die gesellschaftlichen Verhältnisse in fundamentaler Weise zu verändern. Eine interessante Randnotiz ist dabei, dass mit der industriellen Revolution u.a. die individuelle Anonymität in der Gesellschaft entstanden ist.

Lara Wiengarten, Markus Zwick

Internetbasierte Erfassung offener Stellen im Statistischen Bundesamt

Zusammenfassung

Im Mai 2015 befürwortete der Ausschuss für das Europäische Statistische System (AESS) die Durchführung eines ESSnet-Projektes für den Themenbereich Big Data, welches im November 2015 von einem Konsortium von 22 Partnern aus 20 verschiedenen Ländern vertraglich vereinbart wurde.

Martina Rengers

Data Science als Studiengang

Zusammenfassung

Mit dem Beginn des Informationszeitalters und den aktuellen Big Data-Herausforderungen in Wirtschaft, Industrie, Wissenschaft und Gesellschaft ist die Nachfrage nach qualifiziert ausgebildeten Data Scientists rapide gestiegen. Viele Universitäten haben auf die Nachfrage inzwischen reagiert und bieten neue Studiengänge im Bereich Data Science an. In den nachfolgenden Ausführungen unterstützen wir diese Aktivitäten und motivieren Data Science als Kombination aus Statistik und Informatik. Exemplarisch stellen wir den neuen Elitestudiengang Data Science an der LMU München vor.1

Göran Kauermann

ISO Norm 19731 – Digital Analytics and Web Analyses

Zusammenfassung

Die inhaltliche Rechtfertigung der Einbindung der im Folgenden vorgestellten und diskutierten internationalen Qualitätsnorm ISO 19731:20171 in das Generalthema „Big Data – Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen“ der zwölften wissenschaftlichen Tagung des Statistischen Bundesamtes in Zusammenarbeit mit dem ADM Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute e.V. und der Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute e.V. (ASI) am 29. und 30. Juni 2017 in Wiesbaden ergibt sich allein schon aus der Tatsache, dass der Anwendungsbereich dieser Norm – Messung der Nutzung des Internets und Analysen der Sozialen Medien als empirische Forschung – zweifellos den Umgang mit „Big Data“ beinhaltet, unabhängig davon, ob sich die konkrete Definition des Begriffs auf drei, vier oder fünf „V“2 stützt.

Erich Wiegand

Big Data in der statistischen Methodenberatung

Zusammenfassung

Im Zeitalter der Digitalisierung scheinen Daten allgegenwärtig und endlos zu sein: Digitalisierung produziert Daten, das „Öl des 21. Jahrhunderts”, in ungeahntem Ausmaß. Das Wachstum neu entstandener Daten hat sich in gerade einmal fünf Jahren verzehnfacht, auf geschätzte knapp neun Zetabytes im Jahr 2015. Ein Ende ist nicht in Sicht – und über 90 Prozent der Daten sind unstrukturiert (Gantz; Reinsel 2012). 85 Prozent der Daten entstehen aus neuartigen Quellen wie beispielsweise Smartphones, Social Media und Sensoren (Hortonworks; SAS 2014).

Katharina Schüller

Big Data in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung

Zusammenfassung

In den letzten Jahrzehnten fand ein dramatischer Wandel im Bereich der Volkswirtschaftslehre weg von einer überwiegend theoretisch geprägten hin zu einer überwiegend empirischen Disziplin statt. So zeigt eine von Hamermesh (2013) durchgeführte Analyse der Publikationen in drei führenden ökonomischen Zeitschriften1, dass im Jahr 1983 knapp 62% aller Publikationen in diesen Zeitschriften rein theoretischer und lediglich knapp über 38% empirischer Natur waren. Dabei verwendeten 35% der publizierten Beiträge Sekundärdaten, 2,4% eigens erhobene Daten und bei lediglich 0,8% der Beiträge handelte es sich um experimentelle Studien.

Thomas K. Bauer, Phillip Breidenbach, Sandra Schaffner

Datenschutz bei Big Data Rechtliche und politische Implikationen

Zusammenfassung

Mit dem einerseits intuitiv anschlussfähigen, andererseits erheblich erklärungsbedürftigen Begriff „Big Data“ verbinden sich seit einigen Jahren enorme wirtschaftliche Hoffnungen. Zugleich birgt er Herausforderungen für verschiedene Wissenschaftsdisziplinen, beispielsweise die Informatik (Fels et al. 2015; Bitkom 2014), die Wirtschaftswissenschaften (EY 2014; McKinsey 2011; Booz & Company 2012) oder die Philosophie (Himma und Tavani 2008; Richards und King 2014). Aus rechtswissenschaftlicher Perspektive stellen sich zum einen kurzfristige, eher mit hergebrachten Instrumente zu bewältigende Fragen der (insbesondere datenschutz-)rechtlichen Zulässigkeit, wenn große Mengen personenbezogener Daten erhoben und verwendet werden sollen.

Gerrit Hornung, Constantin Herfurth

Backmatter

Titel: Big Data
herausgegeben von: Christian König
Dr. Jette Schröder
Erich Wiegand
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Electronic ISBN: 978-3-658-20083-1
Print ISBN: 978-3-658-20082-4
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-20083-1