BIG DATA (Die „Vs” und wei­te­re Definitionen)

Grund­la­gen: Gro­be taxo­no­mi­sche Ein­sor­tie­rung: ” Was ist big data? Die Vs; Volu­me, Varie­ty, Velo­ci­ty, Ver­a­ci­ty (Unsi­cher­heit in Bezug auf  Wahr­haf­tig­keit, Daten­mo­dell), Value, Varia­bi­li­ty, u.a.m.
 
Eine ein­deu­ti­ge Defi­ni­ti­on des Begriffs „Big Data” liegt bis­lang nicht vor, wohl aber tei­len sich vie­le Begriffs­klä­run­gen eine oder meh­re­re Aus­sa­gen in Bezug auf die Men­ge, die Struk­tu­riert­heit und die ange­wen­de­ten Tech­no­lo­gien zur Aus­wer­tung der digi­ta­len Daten (Ward und Bar­ker 2013). Aus einer enge­ren wirt­schaft­li­chen Per­spek­ti­ve bezeich­net Big Data laut Bun­des­ver­band Infor­ma­ti­ons­wirt­schaft, Tele­kom­mu­ni­ka­ti­on und neue Medi­en (Bit­kom) „die Ana­ly­se gro­ßer Daten­men­gen aus viel­fäl­ti­gen Quel­len in hoher Geschwin­dig­keit mit dem Ziel, wirt­schaft­li­chen Nut­zen zu erzeu­gen“ (Bit­kom 2012, S. 7). 
In sei­ner im Novem­ber 2017 ver­öf­fent­lich­ten Stel­lung­nah­me zu Big Data im Gesund­heits­we­sen legt der Deut­sche Ethik­rat fol­gen­de Arbeits­de­fi­ni­ti­on zugrunde: 
„Big Data ist der Umgang mit gro­ßen Daten­men­gen, der dar­auf abzielt, Mus­ter zu erken­nen und dar­aus neue Ein­sich­ten zu gewin­nen, und der hier­zu ange­sichts der Fül­le und Viel­falt der Daten sowie der Geschwin­dig­keit, mit der sie erfasst, ana­ly­siert und neu ver­knüpft wer­den, inno­va­ti­ve, kon­ti­nu­ier­lich wei­ter­ent­wi­ckel­te infor­ma­ti­ons­tech­no­lo­gi­sche Ansät­ze nutzt.” (Deut­scher Ethik­rat 2017, S. 36, i.O. kursiv)
Häu­fig in der Lite­ra­tur zitiert wird die Cha­rak­te­ri­sie­rung von Big Data über eng­lisch­spra­chi­ge „V“-Begriffe (Laney 2001; Isi­tor und Sta­nier 2016). Dem­nach zeich­net sich Big Data aus durch:
●        „Volu­me“: die Men­ge an Daten, zu deren Bear­bei­tung kon­ven­tio­nel­le Daten­bank­sys­te­me nicht mehr aus­rei­chen und ver­teil­te, par­al­le­le Sys­te­me ein­ge­setzt wer­den (z. B. Hado­op und MapReduce). 
●        „Velo­ci­ty“: die Geschwin­dig­keit bzw. Beschleu­ni­gung des Daten­ver­kehrs und die Ana­ly­se der Daten in Echtzeit. 
●        „Varie­ty“: die unstruk­tu­rier­te und hete­ro­ge­ne Beschaf­fen­heit der Daten jed­we­den For­mats (Text‑, Bild‑, Audio- und Video­da­ten, Meta­da­ten usw.) im Unter­schied zu den struk­tu­rier­ten, tra­di­tio­nel­len Datenbanksystemen. 
https://gi.de/informatiklexikon/big-data/
Im Fol­gen­den steht nicht die infor­ma­tisch-tech­ni­sche Umset­zung von Big Data im Vor­der­grund, son­dern die gesell­schaft­lich-kul­tu­rel­len Aus­wir­kun­gen, die sich durch die fort­schrei­ten­den Com­pu­te­ri­sie­rung und Data­fi­zie­rung erge­ben. Big Data kann so als eine Erwei­te­rung der Beob­ach­tungs- und Ver­ar­bei­tungs­mög­lich­kei­ten ver­stan­den wer­den; sie ist „weni­ger eine neue Tech­no­lo­gie denn eine neue oder jeden­falls signi­fi­kant ver­bes­ser­te Metho­de der Erkennt­nis­ge­win­nung” (May­er-Schön­ber­ger 2015, S. 14).
Die US-ame­ri­ka­ni­sche For­sche­rin­nen Boyd und Craw­ford (2013, S. 188 f.) begrei­fen Big Data als Zusam­men­spiel von Tech­nik, Ana­ly­se und „Mytho­lo­gie“: „Damit ein­her geht der weit­ver­brei­te­te Glau­be, dass gro­ße Daten­sät­ze uns Zugang zu einer höhe­ren Form der Intel­li­genz und des Wis­sens ver­schaf­fen, die neue, bis­lang unmög­li­che Ein­sich­ten gene­rie­ren, Ein­sich­ten, die eine Aura der Wahr­heit, der Objek­ti­vi­tät und der Genau­ig­keit umgibt.“
Auch der Deut­sche Ethik­rat (2017, S. 47) spricht von einem „Miss­ver­ständ­nis zu glau­ben, dass mehr Daten auch auto­ma­tisch zu mehr Wis­sen über kau­sa­le Effek­te füh­ren. Es wäre zudem ein Kate­go­ri­en­feh­ler, Kor­re­la­ti­ons­aus­sa­gen mit Kau­sal­aus­sa­gen zu ver­wech­seln”. So las­sen sich anhand von Big Data Ana­ly­sen sta­tis­ti­sche Zusam­men­hän­ge auf­zei­gen, die aber nicht unbe­dingt etwas über Wir­kungs­zu­sam­men­hän­ge aus­sa­gen. Ein „Ver­spre­chen der All­wis­sen­heit“ (Gei­sel­ber­ger & Moor­stedt 2013) durch Big Data und die Gren­zen der Anwend­bar­keit von Big Data Ana­ly­tics im sozia­len Berei­chen muss zum Gegen­stand einer kri­ti­schen Medi­en­bil­dung wer­den. Es stellt sich aller­dings die Fra­ge, wie tief ein grund­le­gen­des Ver­ständ­nis über Big Data rei­chen muss, damit infor­mier­te und selbst­be­stimm­te Ent­schei­dun­gen über die­se Sys­te­me mög­lich sind.

»Volu­me«
Die Men­ge an Daten, zu deren Bear­bei­tung kon­ven­tio­nel­le Daten­bank­sys­te­me nicht mehr aus­rei­chen und ver­teil­te, par­al­le­le Sys­te­me ein­ge­setzt wer­den (z. B. Hado­op und MapReduce).

»Velo­ci­ty«
Die Geschwin­dig­keit bzw. Beschleu­ni­gung des Daten­ver­kehrs und die Ana­ly­se der Daten in Echtzeit.
»Varie­ty«
Die unstruk­tu­rier­te Beschaf­fen­heit der Daten jed­we­den For­mats (Text‑, Bild‑, Audio- und Video­da­ten, Meta­da­ten usw.) im Unter­schied zu den struk­tu­rier­ten, tra­di­tio-nel­len Datenbanksystemen.

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