Big-Data-Projekte: Vorgehensmodell mit acht Phasen
Der Leitfaden konzentriert sich auf Planung und Umsetzung von Big-Data-Projekten in Unternehmen. Das verwendete Vorgehensmodell fasst alle Aktivitäten in acht Phasen zusammen, was die Komplexität von Big-Data-Projekten deutlich verringert. Das Phasenmodell beginnt bei der Erfassung der Möglichkeiten für das Unternehmen durch Big Data, geht über die konkrete Planung und endet mit der Umsetzung und weiteren Optimierung. Eine Übersicht über Architekturen und Basis-Technologien und Tipps zum Aufbau der Big-Data-Kompetenz bei den eigenen Mitarbeitern runden den Leitfaden ab. Eine gründliche Planung ist die Basis für die Nutzung von Big Data, denn oft wird die Komplexität unterschätzt.
Datenschutz spielt wichtige Rolle bei Big-Data-Projekten mit personenbezogenen Daten
Der Datenschutz spielt bei Big-Data-Projekten, bei denen personenbezogene Daten verarbeitet werden, eine wichtige Rolle. Der Leitfaden beinhaltet zwei Punkte dazu. Er gibt Tipps zum Privacy Impact Assessment, das unter anderem im Entwurf zur EU-Datenschutzverordnung enthalten ist. Eine konkrete Checkliste ist im Leitfaden enthalten. Und er erklärt, wie anonymisierte und pseudonymisierte Daten in einem höheren Datenschutz im Sinne des Bundesdatenschutzgesetzes resultieren können. In beiden Fällen sollen die erhobenen Daten nicht mehr direkt einer Person zuzuordnen sein. Der Datenschutz muss in der Planung eines Big-Data-Projekts früh berücksichtigt werden.