Das Thema Big Data, vor allem in Verbindung mit dem Datenschutz, wird aktuell wieder umfassend in den Medien diskutiert. Die Verwendung von Big Data ist besonders für Unternehmen in der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken. Aber auch jede Privatperson weiß, ohne die Daten, die weltweit verfügbar gemacht werden, ist so gut wie gar nichts mehr möglich.
Mit jedem Online-Einkauf, mit jeder Eingabe in das Navigationsgerät oder auch durch die Verwendung von GPS der sog. „Smart- Phones“ können Daten verwendet und ausgewertet werden. Das Problem dabei ist jedoch, dass der Großteil der Bevölkerung nicht weiß, ob welche und wie viele Daten überhaupt von sich veröffentlicht, verwendet und verarbeitet werden. Dies wirft schließlich die Kernfrage dieser Arbeit auf: „Hat nicht jeder Mensch das Recht auf informationelle Selbstbestimmung?“ Aufgrund dieser Überlegungen ist nun das Ziel dieser Arbeit, zu verdeutlichen, wie Big Data mit den Grundsätzen des aktuellen Datenschutzrechtes verwendet werden kann, ohne die Persönlichkeitsrechte der betroffenen Personen maßlos zu verletzen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Grundlagen zu den Begriffen Big Data und Datenschutz
- Big Data
- Definition
- Potenzial
- Anwendungsbereiche
- Datenschutz
- Was ist Datenschutz überhaupt?
- Prinzipien
- Big Data
- Zusammenführung von Big Data und Datenschutz
- Problemstellung und Herausforderung
- Lösungsansätze
- Datenschutzkontrolle
- Anonymisierung
- Pseudonymisierung
- Privacy by Design
- Kritische Analyse
- Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht die Schnittstelle zwischen Big Data und Datenschutz. Ziel ist es, die Möglichkeiten der Nutzung von Big Data im Einklang mit den Prinzipien des Datenschutzes aufzuzeigen und kritisch zu beleuchten. Die Arbeit beleuchtet dabei die Herausforderungen und Lösungsansätze im Umgang mit den großen Datenmengen.
- Definition und Potenziale von Big Data
- Grundlagen des Datenschutzes und seine Prinzipien
- Konflikte und Herausforderungen bei der Kombination von Big Data und Datenschutz
- Mögliche Lösungsansätze wie Anonymisierung und Privacy by Design
- Kritische Bewertung der aktuellen Situation
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung führt in das Thema Big Data und Datenschutz ein und veranschaulicht die Relevanz der Thematik anhand des Beispiels Cambridge Analytica und der US-Wahl. Sie skizziert die Problematik des Datenschutzes im Kontext der weit verbreiteten Datennutzung und formuliert die zentrale Forschungsfrage nach dem Recht auf informationelle Selbstbestimmung. Das Ziel der Arbeit wird als die Verdeutlichung der Möglichkeiten der Nutzung von Big Data unter Wahrung der Persönlichkeitsrechte definiert.
Grundlagen zu den Begriffen Big Data und Datenschutz: Dieses Kapitel legt den theoretischen Rahmen der Arbeit dar. Im Teil zu Big Data wird der Begriff definiert, das Potenzial von Big Data erläutert und verschiedene Anwendungsbereiche vorgestellt. Der Teil zum Datenschutz beschreibt das Wesen des Datenschutzes und seine fundamentalen Prinzipien. Zusammenfassend wird ein Verständnis für die jeweiligen Konzepte geschaffen, welches für die spätere Analyse der Zusammenführung beider Bereiche unerlässlich ist.
Zusammenführung von Big Data und Datenschutz: Dieses Kapitel beleuchtet die Herausforderungen, die sich aus der Kombination von Big Data und Datenschutz ergeben. Es identifiziert die zentralen Probleme und diskutiert diverse Lösungsansätze. Dazu gehören Datenschutzkontrollen, Anonymisierung, Pseudonymisierung und "Privacy by Design". Jeder Ansatz wird einzeln erläutert und seine Vor- und Nachteile werden abgewogen. Das Kapitel bildet die Brücke zwischen den theoretischen Grundlagen und der anschließenden kritischen Analyse.
Kritische Analyse: Dieses Kapitel bietet eine kritische Auseinandersetzung mit den zuvor vorgestellten Konzepten und Lösungsansätzen. Es analysiert die Stärken und Schwächen der verschiedenen Methoden und beleuchtet die bestehenden Lücken im rechtlichen und technischen Bereich. Hier wird das zuvor erworbene Wissen auf den Prüfstand gestellt und kritisch hinterfragt.
Schlüsselwörter
Big Data, Datenschutz, informationelle Selbstbestimmung, Anonymisierung, Pseudonymisierung, Privacy by Design, Datenschutzrecht, Persönlichkeitsrechte, Herausforderungen, Lösungsansätze, kritische Analyse.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu: Big Data und Datenschutz
Was ist der Inhalt dieses Dokuments?
Dieses Dokument bietet eine umfassende Vorschau auf eine wissenschaftliche Arbeit zum Thema Big Data und Datenschutz. Es enthält ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Zusammenfassungen der einzelnen Kapitel und Schlüsselwörter. Der Fokus liegt auf der Untersuchung der Schnittstelle zwischen Big Data und Datenschutz und der Darstellung von Herausforderungen und Lösungsansätzen.
Welche Themen werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt die Definition und das Potenzial von Big Data, die Grundlagen des Datenschutzes und seine Prinzipien, die Konflikte und Herausforderungen bei der Kombination von Big Data und Datenschutz, mögliche Lösungsansätze wie Anonymisierung und Privacy by Design, sowie eine kritische Bewertung der aktuellen Situation. Die Arbeit beleuchtet auch den Zusammenhang zwischen informationeller Selbstbestimmung und dem Umgang mit großen Datenmengen.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit?
Die Arbeit gliedert sich in folgende Kapitel: Einleitung, Grundlagen zu den Begriffen Big Data und Datenschutz, Zusammenführung von Big Data und Datenschutz, Kritische Analyse und Fazit und Ausblick. Die Einleitung führt in die Thematik ein und benennt die zentrale Forschungsfrage. Die Kapitel zwei und drei bilden die theoretischen Grundlagen und die Herausforderungen. Kapitel vier bietet eine kritische Auseinandersetzung, und das letzte Kapitel fasst die Ergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick.
Welche Lösungsansätze für den Datenschutz im Kontext von Big Data werden diskutiert?
Die Arbeit diskutiert verschiedene Lösungsansätze, um den Datenschutz im Umgang mit Big Data zu gewährleisten. Dazu gehören Datenschutzkontrollen, Anonymisierung, Pseudonymisierung und "Privacy by Design". Die Vor- und Nachteile jedes Ansatzes werden abgewogen und kritisch bewertet.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt der Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Big Data, Datenschutz, informationelle Selbstbestimmung, Anonymisierung, Pseudonymisierung, Privacy by Design, Datenschutzrecht, Persönlichkeitsrechte, Herausforderungen, Lösungsansätze, kritische Analyse.
Welche konkreten Beispiele werden verwendet?
Als Beispiel für die Relevanz der Thematik wird in der Einleitung der Fall Cambridge Analytica und die US-Wahl genannt, um die Problematik des Datenschutzes im Kontext der weit verbreiteten Datennutzung zu veranschaulichen.
Was ist das Ziel der Arbeit?
Ziel der Arbeit ist es, die Möglichkeiten der Nutzung von Big Data im Einklang mit den Prinzipien des Datenschutzes aufzuzeigen und kritisch zu beleuchten. Es soll ein Verständnis für die Herausforderungen und Lösungsansätze im Umgang mit großen Datenmengen geschaffen werden.
Wer ist die Zielgruppe dieser Arbeit?
Die Zielgruppe dieser Arbeit ist ein akademisches Publikum, das sich mit den Themen Big Data und Datenschutz auseinandersetzt. Die Arbeit richtet sich an Studierende, Wissenschaftler und alle, die sich für die ethischen und rechtlichen Implikationen des Umgangs mit großen Datenmengen interessieren.
- Quote paper
- Nina Gerlt (Author), 2017, Problemstellung und Herausforderung von Big Data. Wie lässt sich Big Data mit dem Datenschutz vereinbaren?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/378138
