Als das soziale Nachrichtenportal Whatsapp mit 450 Mio. Nutzern k\u00fcrzlich von Facebook aufgekauft wurde, belief sich der Erl\u00f6s auf 19 Mrd. Dollar \u2013 fast eine halbe Mrd. Dollar pro Mitarbeiter. Big Data ver\u00e4ndert die Welt. Der bereits vor \u00fcber 15 Jahren gepr\u00e4gte Begriff meint Datens\u00e4tze, die so gross sind, dass sie nicht mehr mit Standardcomputerverfahren zu bew\u00e4ltigen sind. Immer \u00f6fter wird Big Data als \u00abErd\u00f6l des 21. Jahrhunderts\u00bb bezeichnet. Um davon zu profitieren, m\u00fcssen wir lernen, Daten zu \u00abf\u00f6rdern\u00bb und zu \u00abraffinieren\u00bb, also in n\u00fctzliche Informationen und in Wissen zu verwandeln. In einem Jahr fallen weltweit nun so viel Daten an wie in der gesamten Menschheitsgeschichte zusammen, und alle 1,2 Jahre verdoppelt sich die Datenmenge.Diese Datenmenge entstand durch vier technologische Innovationen: <\/p>\n
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\nInzwischen erreichen Datens\u00e4tze, wie sie bei Firmen wie Ebay, Walmart oder Facebook anfallen, die Gr\u00f6sse von Petabytes (1\u00a0Billiarden Bytes). Das ist das Hundertfache des Informationsgehalts der gr\u00f6ssten Bibliothek der Welt, der US Library of Congress<\/i>. Die Erschliessung von Big Data er\u00f6ffnet v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten der Prozessoptimierung, der Identifikation von Zusammenh\u00e4ngen und der Unterst\u00fctzung von Entscheidungen. Allerdings geht sie mit neuen Herausforderungen einher, die oft durch vier Begriffe charakterisiert werden:
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\nDaher mussten v\u00f6llig neue Algorithmen\u00a0\u2013 also Rechenverfahren \u2013 entwickelt werden. Weil es ineffizient ist, alle relevanten Daten in einen gemeinsamen Speicher zu laden, muss ihre Verarbeitung dezentral bei den Daten stattfinden, gegebenenfalls auf Tausenden von Computern. Dies wird mit parallelen Rechenverfahren \u2013 wie MapReduce<\/i> oder Hadoop<\/i> \u2013 bewerkstelligt. Big-Data-Algorithmen sp\u00fcren \u00fcberdies interessante Zusammenh\u00e4nge (Korrelationen) in den Daten auf, die oft kommerziell verwertbar sind: etwa zwischen dem Wetter und dem Kaufverhalten oder zwischen den Lebensverh\u00e4ltnissen und den Gesundheits- oder Kreditrisiken. Auch die Verfolgung von Kriminalit\u00e4t und Terrorismus st\u00fctzt sich heutzutage auf die Analyse von grossen Mengen von Verhaltensdaten.
<\/p>\nWie sehen konkrete Anwendungen aus?<\/h2>\n
\nBig-Data-Anwendungen verbreiten sich in Windeseile. Sie erm\u00f6glichen personalisierte Angebote, Dienste und Produkte. Einer der gr\u00f6ssten Erfolge von Big Data ist das automatische Sprachverstehen und -verarbeiten. Siri von Apple versteht unsere Worte, wenn wir nach einem spanischen Restaurant in der N\u00e4he suchen, Google Maps wird uns hinf\u00fchren. Google Translate \u00fcbersetzt fremdsprachige Texte durch Vergleich mit einer riesigen Sammlung von \u00fcbersetzten Texten. Der IBM-Watson-Computer versteht gesprochene Sprache und schl\u00e4gt nicht nur routinierte Quizshowgegner, sondern k\u00fcmmert sich bereits per Telefonhotlines um Kunden \u2013 oftmals besser als Menschen. IBM hat beschlossen, 1\u00a0Mrd. US-Dollar in die weitere Entwicklung und Vermarktung des Systems zu investieren.Auch im Finanzsektor spielt Big Data eine wichtige Rolle. Etwa 70 % aller Finanzmarkttransaktionen werden mittlerweile von automatisierten Handelsalgorithmen abgewickelt. Dabei wird t\u00e4glich etwa das gesamte Geldvolumen umgesetzt, das in der Welt existiert. So viel Geld zieht auch organisierte Kriminalit\u00e4t an. Daher werden Finanztransaktionen mit Big-Data-Algorithmen nach Auff\u00e4lligkeiten durchforstet, um verd\u00e4chtige Vorg\u00e4nge aufzusp\u00fcren. Mit einer \u00e4hnlichen Software namens Aladdin spekuliert die Firma Blackrock mit 15 000\u00a0Mrd. US-Dollar an Kundengeldern \u2013 mehr als dem 30-Fachen des Bruttoinlandprodukts der Schweiz.
<\/p>\nDie Potenziale sind gross \u2026<\/h2>\n
\nAllein das zus\u00e4tzliche \u00f6konomische Potenzial von Open Data \u2013 also Datensch\u00e4tzen, die f\u00fcr jedermann zug\u00e4nglich gemacht werden \u2013 wird von McKinsey weltweit auf 3000 bis 5000 Mrd. US-Dollar pro Jahr veranschlagt.[1]<\/a> Dieses Potenzial betrifft beinahe alle Sektoren der Gesellschaft. Beispielsweise k\u00f6nnen Energieproduktion und -verbrauch mit Smart Metering<\/i> besser aufeinander abgestimmt und Energiespitzen vermieden werden. Ressourcen k\u00f6nnen effizienter bewirtschaftet und die Umwelt kann geschont werden. Risiken k\u00f6nnen besser erkannt und vermieden, unbeabsichtigte Folgen von Entscheidungen reduziert und Gelegenheiten, die man fr\u00fcher verpasst h\u00e4tte, genutzt werden. Medizin l\u00e4sst sich besser auf den Patienten abstimmen, und die Gesundheitsvorsorge k\u00f6nnte wichtiger werden als die Heilung von Krankheiten.
<\/p>\n\u2026 aber auch die lauernden Gefahren<\/h2>\n
\nWie alle Technologien impliziert Big Data aber auch Gefahren. Die Sicherheit der digitalen Kommunikation wurde unterminiert. Cyberkriminalit\u00e4t \u2013 einschliesslich Daten-, Identit\u00e4ts- und finanziellen Diebstahls \u2013 nimmt schnell immer gr\u00f6ssere Dimensionen an. Kritische Infrastrukturen\u00a0\u2013 wie Energieversorgung, Finanzsystem und Kommunikation \u2013 sind ebenfalls durch Cyberangriffe bedroht. Sie k\u00f6nnten im Prinzip f\u00fcr einige Zeit ausser Funktion gesetzt werden. Dar\u00fcber hinaus decken g\u00e4ngige Big-Data-Algorithmen zwar Optimierungspotenziale auf; die gefundenen Zusammenh\u00e4nge sind aber meist unzuverl\u00e4ssig und keine Kausalbeziehungen. Daher kann die naive Anwendung von Algorithmen zu falschen Schlussfolgerungen f\u00fchren. Die Fehlerquote bei Einordnungen (z. B. bei der Unterscheidung von guten und schlechten Risiken) ist meist relevant. Auch kann unbemerkt ein ungeeignetes Verfahren gew\u00e4hlt werden. Probleme wie Fehlentscheide, Diskriminierung und Benachteiligung sind daher zu beachten. Folglich m\u00fcssen wirksame Verfahren der Qualit\u00e4tskontrolle aufgebaut werden. In diesem Zusammenhang d\u00fcrften Universit\u00e4ten eine wichtige Rolle spielen. Auch m\u00fcssen wirksame Mechanismen zum Schutz der Privatsph\u00e4re und des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung gefunden werden, etwa mittels pers\u00f6nlichen Daten-Postfachs (Personal Data Purse,<\/i> siehe Kasten 2).
<\/p>\nDie technologische Revolution schafft dringenden Handlungsbedarf<\/h2>\n
\nDie Informations- und Kommunikationstechnologien sind dabei, die meisten unserer traditionellen Institutionen zu ver\u00e4ndern: unser Erziehungssystem (personalisiertes Lernen), die Wissenschaft (Data Science), die Mobilit\u00e4t (selbstfahrende Autos), den Warentransport (Drohnen), den Konsum (Amazon und Ebay), die Produktion (3-D-Drucker), das Gesundheitssystem (personalisierte Medizin), die Politik (mehr Transparenz) und die gesamte Wirtschaft (sogenannte Prosumenten[2]<\/a>). Die Banken m\u00fcssen immer mehr Terrain an algorithmischen Handel, Bitcoins, Paypal und Google Wallet abgeben. Dar\u00fcber hinaus findet ein grosser Teil des Versicherungsgesch\u00e4fts mittlerweile in Finanzprodukten wie Credit Default Swaps statt. F\u00fcr den wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Transformationsprozess hin zur digitalen Gesellschaft werden wir vielleicht nur 20 Jahre oder sogar noch weniger Zeit haben. Das ist eine extrem kurze Zeitspanne, wenn man bedenkt, dass Planung und Bau einer Strasse oft 30 Jahre oder mehr erfordern. Daraus ergibt sich ein dringender Handlungsbedarf auf technologischer, gesetzlicher und sozio\u00f6konomischer Ebene. Bereits vor Jahren starteten die USA eine Big-Data-Forschungsinitiative im Umfang von 200 Mio. US-Dollar; daneben gibt es weitere umfangreiche Forschungsprogramme. In Europa hat das FuturICT-Projekt<\/i> (www.futurict.eu<\/i>) Konzepte f\u00fcr die digitale Gesellschaft entwickelt. Andere L\u00e4nder setzen das FuturICT-Konzept bereits um. Beispielsweise hat Japan k\u00fcrzlich am Tokyo Institute of Technology<\/i> ein 100 Mio. US-Dollar umfassendes Zehnjahresprojekt gestartet. Daneben finden noch zahlreiche weitere Projekte statt, insbesondere im milit\u00e4rischen und Sicherheitsbereich, die oft ein Vielfaches des Finanzvolumens umfassen.
<\/p>\nDie Schweiz kann zum Innovationsmotor Europas f\u00fcr das digitale Zeitalter werden<\/h2>\n
\nDie Schweiz hat gute Voraussetzungen, um vom digitalen Zeitalter zu profitieren. Daf\u00fcr ist es allerdings nicht ausreichend, bereits vorhandene Technologien auch in der Schweiz zu bauen. Es m\u00fcssen neue Erfindungen entstehen, die das digitale Zeitalter pr\u00e4gen werden. In der Schweiz wurde einst das World Wide Web erfunden. Hier existiert mit dem Cern auch die gr\u00f6sste zivile Big-Data-Kompetenz der Welt. Noch sind die USA und asiatische L\u00e4nder in der wirtschaftlichen Verwertung von Big Data f\u00fchrend. Mit dem NSA-Skandal, dem Aufkommen von drahtlos kommunizierenden Mess-Sensoren und dem Internet der Dinge werden die Karten aber neu gemischt. Durch eine gezielte F\u00f6rderung der IT-Aktivit\u00e4ten an den Hochschulen k\u00f6nnte die Schweiz die F\u00fchrungsrolle bei der Forschung und Entwicklung in Europa \u00fcbernehmen. Sie sticht mit der wissenschaftlichen Leitung von drei der sechs Finalisten im europ\u00e4ischen Flagship-Wettbewerb akademisch hervor. Derzeit werden jedoch nur die digitale Modellierung des menschlichen Gehirns und die Robotik schwerpunktm\u00e4ssig gef\u00f6rdert. Der ETH-Bereich plant, ab 2017 verst\u00e4rkt in das Gebiet Data Science zu investieren, ein im Entstehen begriffenes Forschungsgebiet rund um die wissenschaftliche Datenanalyse. Allerdings sind angesichts der schnellen Entwicklung im IT-Bereich, des grossen wirtschaftlichen Potenzials, aber auch der transformativen Kraft dieser Technologien eine fr\u00fchere, breitere und substanzielle Forschung \u00e4usserst dringlich und im nationalen Interesse der Schweiz. Mit ihren basisdemokratischen Werten, ihrem Rechtsrahmen und ihren IT-Unternehmen ist die Schweiz gut aufgestellt, der Innovationsmotor Europas f\u00fcr das digitale Zeitalter zu werden.<\/p>\n
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