{"id":46432,"date":"2021-05-27T10:31:21","date_gmt":"2021-05-27T08:31:21","guid":{"rendered":"https:\/\/zfl-lernen.de\/?page_id=46432"},"modified":"2025-03-20T12:28:37","modified_gmt":"2025-03-20T11:28:37","slug":"bigdata","status":"publish","type":"online-kurs","link":"https:\/\/zfl-lernen.de\/en\/online-kurs\/big-data-literacy\/bigdata\/","title":{"rendered":"Was ist &#8222;Big Data&#8220;?"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><div class=\"vc_row wpb_row vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-12\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<h2>Was ist &#8222;Big Data&#8220;?<\/h2>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 32px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div><div class=\"vc_row wpb_row vc_inner vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-3\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div  class=\"wpb_single_image wpb_content_element vc_align_right wpb_content_element\">\n\t\t\n\t\t<figure class=\"wpb_wrapper vc_figure\">\n\t\t\t<div class=\"vc_single_image-wrapper vc_box_circle  vc_box_border_grey\"><img decoding=\"async\" class=\"vc_single_image-img\" src=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/BigData_2_Visual-282x282.png\" width=\"282\" height=\"282\" alt=\"Hintergrundbild zum Online-Kurs Big Data Literacy\" title=\"BigData_2_Visual\" loading=\"lazy\" \/><\/div>\n\t\t<\/figure>\n\t<\/div>\n\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><em><sup class=\"sup\">Foto: RAEng_Publications, Pixabay<\/sup><\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-9\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p>Eine eindeutige und feststehende <strong>Definition des Begriffs &#8222;Big Data&#8220;<\/strong>\u00a0gibt es nicht, wohl aber teilen sich viele Begriffskl\u00e4rungen eine oder mehrere Aussagen in Bezug auf die Menge, die Strukturiertheit und die angewendeten Technologien zur Auswertung digitaler Daten.<sup>1<\/sup><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-12\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 20px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p>Big Data setzt leistungsf\u00e4hige Speichermedien voraus, um kontinuierlich digitale Daten zu sammeln und mithilfe von Algorithmen und Maschinen Lernen auszuwerten. Big Data und dadurch m\u00f6glichen Analysen (Big Data Analytics) sind eine Folge der digitalen Transformation unserer Gesellschaft, der exponentiell gestiegenen Kapazit\u00e4t von Speichertechnologien und der ebenfalls gestiegenen Leistungsf\u00e4higkeit von Prozessoren und Algorithmen.<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 40px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div><div class=\"vc_row wpb_row vc_inner vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-2\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><div class=\"vc_icon_element vc_icon_element-outer vc_do_icon vc_icon_element-align-right vc_icon_element-have-style\"><div class=\"vc_icon_element-inner vc_icon_element-color-white vc_icon_element-have-style-inner vc_icon_element-size-md vc_icon_element-style-rounded vc_icon_element-background vc_icon_element-background-color-black\" ><span class=\"vc_icon_element-icon fas fa-sort-alpha-down\" ><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-10\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.bigdataliteracy.net\/glossar\/?rdp_we_resource=https%3A%2F%2Fwww.ds-glossar.de%2Fwiki%2FBig_Data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong><em>Big Data aus einer medienwissenschaftlichen Sicht<\/em><\/strong><\/a><em> &#8211; Sammelbegriff f\u00fcr technische Verfahren zur Erfassung, Speicherung und Analyse vielf\u00e4ltiger und sehr gro\u00dfer digitaler Datenmengen. Verweist au\u00dferdem auf utopische sowie dystopische Rhetoriken zur Auswertung gro\u00dfer Datens\u00e4tze.<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"vc_row wpb_row vc_inner vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-2\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><div class=\"vc_icon_element vc_icon_element-outer vc_do_icon vc_icon_element-align-right vc_icon_element-have-style\"><div class=\"vc_icon_element-inner vc_icon_element-color-white vc_icon_element-have-style-inner vc_icon_element-size-md vc_icon_element-style-rounded vc_icon_element-background vc_icon_element-background-color-black\" ><span class=\"vc_icon_element-icon fas fa-external-link-alt\" ><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-10\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><strong>Weitere Informationen zu Big Data aus einer informatischen Sicht:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/gi.de\/informatiklexikon\/big-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Big Data<\/strong><\/a> (Lexikoneintrag)<\/li>\n<\/ul>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 40px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<h3 id=\"magicdomid72\" class=\"ace-line\"><strong><span class=\"author-a-z87zz81zz78zz66zkhk2mz90zto1z73znz86z\">1. &#8222;V&#8220;-Begriffe<\/span><\/strong><\/h3>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 20px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p>H\u00e4ufig in der Literatur zitiert wird die Charakterisierung von Big Data \u00fcber englischsprachige <strong>&#8222;<\/strong><strong>V&#8220;-Begriffe<\/strong>.<sup>2, 3<\/sup><\/p>\n<p>Demnach zeichnet sich Big Data aus durch: <strong>&#8222;Volume&#8220;, &#8222;Velocity&#8220; und &#8222;Variety&#8220;<\/strong>.<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_row wpb_row vc_inner vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-2\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-8\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t\n<style>\n\t#hotspot-82978 .hotspots-image-container,\n\t#hotspot-82978 .leaflet-container {\n\t\tbackground: #efefef\t}\n\n\t#hotspot-82978 .hotspots-placeholder,\n\t.featherlight .featherlight-content.lightbox-82978 {\n\t\tbackground: #ffffff;\n\t\tborder: 0 #ffffff solid;\n\t\tcolor: 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Volumen\"\n\t\t\t\t\tdata-action=\"\"\n\t\t\t\t\tdata-color-scheme=\"\"\n\t\t\t\t\tdata-id=\"area-hotspot-82978-0\"\n\t\t\t\t\ttarget=\"\"\n\t\t\t\t\tclass=\"more-info-area\"\n\t\t\t\t\t>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<area\n\t\t\t\t\tshape=\"polygon\"\n\t\t\t\t\tcoords=\"492,580,502,569,506,556,514,547,524,544,532,542,543,541,556,536,568,528,577,528,578,509,572,503,563,486,567,485,575,493,572,398,576,390,582,396,583,492,589,484,593,485,595,489,579,509,580,516,579,527,586,528,596,532,603,535,608,539,614,540,619,541,627,542,634,543,640,545,645,549,649,555,652,559,655,565,659,571,661,575,665,579,668,583,672,586,677,590,681,595,684,599,685,604,684,611,683,617,682,624,681,631,681,637,683,645,684,651,685,658,683,665,681,671,677,675,674,679,670,682,666,685,663,688,660,691,658,695,657,699,654,704,652,708,649,712,646,716,642,719,638,721,632,722,628,723,623,725,618,725,612,726,608,728,601,731,596,733,591,735,586,737,582,738,577,739,571,738,567,735,564,734,559,732,554,730,551,728,546,727,538,726,533,725,526,723,518,721,514,718,509,714,506,709,504,705,501,700,499,696,497,693,494,688,489,684,486,679,481,676,478,672,476,668,475,663,473,658,474,653,475,649,476,644,476,639,477,636,477,632,477,628,476,623,475,618,474,613,474,609,474,604,475,600,477,595,481,592,484,588\"\n\t\t\t\t\thref=\"#hotspot-hotspot-82978-1\"\n\t\t\t\t\trel=\"\"\n\t\t\t\t\ttitle=\"Data Variety\"\n\t\t\t\t\talt=\"Data 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Velocity\"\n\t\t\t\t\talt=\"Data Velocity\"\n\t\t\t\t\tdata-action=\"\"\n\t\t\t\t\tdata-color-scheme=\"\"\n\t\t\t\t\tdata-id=\"area-hotspot-82978-2\"\n\t\t\t\t\ttarget=\"\"\n\t\t\t\t\tclass=\"more-info-area\"\n\t\t\t\t\t>\n\t\t\t\t\t<\/map>\n\n\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"hotspot-info\" id=\"hotspot-hotspot-82978-0\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<h2 class=\"hotspot-title\">Data Volumen<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"hotspot-content\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"squares-element sq-col-lg-12\">\n<h3 id=\"\" class=\"\">Data Volume<\/h3>\n<\/div>\n<div class=\"squares-element sq-col-lg-12\">\n<h3 id=\"\" class=\"\">Die Menge an Daten, zu deren Bearbeitung konventionelle Datenbanksysteme nicht mehr ausreichen und verteilte, parallele Systeme eingesetzt werden.<\/h3>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"hotspot-info\" id=\"hotspot-hotspot-82978-1\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<h2 class=\"hotspot-title\">Data Variety<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"hotspot-content\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"squares-element sq-col-lg-12\">\n<h3 id=\"\" class=\"\">Data Variety<\/h3>\n<\/div>\n<div class=\"squares-element sq-col-lg-12\">\n<h3 id=\"\" class=\"\">Die unstrukturierte Beschaffenheit der Daten jedweden Formats (Text\u2011, Bild\u2011, Audio- und Videodaten, Metadaten usw.) im Unterschied zu den strukturierten, traditionellen Datenbanksystemen.<\/h3>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"hotspot-info\" id=\"hotspot-hotspot-82978-2\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<h2 class=\"hotspot-title\">Data Velocity<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"hotspot-content\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"squares-element sq-col-lg-12\">\n<h3 id=\"\" class=\"\">Data Velocity<\/h3>\n<\/div>\n<div class=\"squares-element sq-col-lg-12\">\n<h3 id=\"\" class=\"\">Die Geschwindigkeit bzw. Beschleunigung des Datenverkehrs und die Analyse der Daten in Echtzeit.<\/h3>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\n\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-2\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><\/div><\/div><\/div><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p style=\"text-align: left;\"><em><sup class=\"sup\">Grafische Aufarbeitung des V-Modell f\u00fcr Big Data nach Klein, Tran-Gia &amp; Hartmann (2013)<sup>4<\/sup>: I Team Digitale Lehre des ZfL der Universit\u00e4t zu K\u00f6ln (https:\/\/zfl.uni-koeln.de\/) I CC BY-SA 4.0 (<a href=\"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/\">https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by- sa\/4.0\/<\/a>)<\/sup><\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 40px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div><div class=\"vc_row wpb_row vc_inner vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-2\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><div class=\"vc_icon_element vc_icon_element-outer vc_do_icon vc_icon_element-align-right vc_icon_element-have-style\"><div class=\"vc_icon_element-inner vc_icon_element-color-white vc_icon_element-have-style-inner vc_icon_element-size-md vc_icon_element-style-rounded vc_icon_element-background vc_icon_element-background-color-black\" ><span class=\"vc_icon_element-icon fas fa-magic\" ><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-6\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><i><a href=\"https:\/\/www.bigdataliteracy.net\/2022\/04\/27\/big-data-erklarfilm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Big Data \u2013 Erkl\u00e4rfilm<\/strong><\/a> <\/i><em>\u2013 <\/em><i>Das knapp drei Minuten lange Erkl\u00e4rvideo von explain-it zu Big Data aus dem Jahr 2014 erl\u00e4utert den Begriff, die Entstehung von Daten sowie Anwendungsbeispiele.\u00a0\u00a0<\/i><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 20px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-4\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div  class=\"wpb_single_image wpb_content_element vc_align_left wpb_content_element\">\n\t\t\n\t\t<figure class=\"wpb_wrapper vc_figure\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.bigdataliteracy.net\/2022\/04\/27\/big-data-erklarfilm\/\" target=\"_blank\" class=\"vc_single_image-wrapper   vc_box_border_grey\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"200\" src=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-spiske-Skf7HxARcoc-unsplash-scaled-300x200.jpg\" class=\"vc_single_image-img attachment-medium\" alt=\"\" title=\"BiDaLL_BigData&amp;Warumverbergen_Erkl\u00e4rfilm\" srcset=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-spiske-Skf7HxARcoc-unsplash-scaled-300x200.jpg 300w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-spiske-Skf7HxARcoc-unsplash-scaled-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-spiske-Skf7HxARcoc-unsplash-768x512.jpg 768w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-spiske-Skf7HxARcoc-unsplash-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-spiske-Skf7HxARcoc-unsplash-2048x1365.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a>\n\t\t<\/figure>\n\t<\/div>\n\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><em><sup class=\"sup\">Foto: Markus Spiske von Unsplash<\/sup><\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"vc_row wpb_row vc_inner vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-2\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><div class=\"vc_icon_element vc_icon_element-outer vc_do_icon vc_icon_element-align-right vc_icon_element-have-style\"><div class=\"vc_icon_element-inner vc_icon_element-color-white vc_icon_element-have-style-inner vc_icon_element-size-md vc_icon_element-style-rounded vc_icon_element-background vc_icon_element-background-color-black\" ><span class=\"vc_icon_element-icon fas fa-magic\" ><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-6\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><em><a href=\"https:\/\/www.bigdataliteracy.net\/2021\/05\/17\/unterrichtseinheit-was-ist-big-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Unterrichtseinheit &#8222;Was ist Big Data?&#8220;<\/strong><\/a>\u00a0 &#8211; Diese Einheit nimmt 45 Minuten in Anspruch und richtet sich an Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler im Alter von 12 bis 16 Jahren an Gymnasien, Real- und Hauptschulen. Es wird der Begriff &#8222;Big Data&#8220; eingef\u00fchrt und erkl\u00e4rt, wie und welche Mengen an Daten im Alltag produziert werden. Die Materialien stehen zum Download zur Verf\u00fcgung. Die &#8222;Digitale Lernwerkstatt&#8220; ist ein Projekt der Accenture Dienstleistungen GmbH.<\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-4\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div  class=\"wpb_single_image wpb_content_element vc_align_left wpb_content_element\">\n\t\t\n\t\t<figure class=\"wpb_wrapper vc_figure\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.bigdataliteracy.net\/2021\/05\/17\/unterrichtseinheit-was-ist-big-data\/\" target=\"_blank\" class=\"vc_single_image-wrapper   vc_box_border_grey\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"216\" src=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/stephen-dawson-qwtCeJ5cLYs-unsplash-scaled-300x216.jpg\" class=\"vc_single_image-img attachment-medium\" alt=\"\" title=\"BiDaLL_BigData_Unterrichtseinheit\" srcset=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/stephen-dawson-qwtCeJ5cLYs-unsplash-scaled-300x216.jpg 300w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/stephen-dawson-qwtCeJ5cLYs-unsplash-scaled-1024x737.jpg 1024w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/stephen-dawson-qwtCeJ5cLYs-unsplash-768x553.jpg 768w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/stephen-dawson-qwtCeJ5cLYs-unsplash-1536x1105.jpg 1536w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/stephen-dawson-qwtCeJ5cLYs-unsplash-2048x1474.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a>\n\t\t<\/figure>\n\t<\/div>\n\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><em><sup class=\"sup\">Foto: Stephen Dawson auf Unsplash<\/sup><\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 40px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<h3><span class=\"author-a-z87zz81zz78zz66zkhk2mz90zto1z73znz86z\"><strong>2. Arbeitsdefinition des Deutschen Ethikrats<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 20px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<div id=\"magicdomid74\" class=\"ace-line\">\n<p>In seiner im November 2017 ver\u00f6ffentlichten Stellungnahme zu Big Data im Gesundheitswesen legt der Deutsche Ethikrat folgende Arbeitsdefinition zugrunde:<\/p>\n<\/div>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 20px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<blockquote>\n<div class=\"ace-line\"><em><span class=\"author-a-z87zz81zz78zz66zkhk2mz90zto1z73znz86z\">&#8222;Big Data ist der Umgang mit gro\u00dfen Datenmengen, der darauf abzielt, Muster zu erkennen und daraus neue Einsichten zu gewinnen, und der hierzu angesichts der F\u00fclle und Vielfalt der Daten sowie der Geschwindigkeit, mit der sie erfasst, analysiert und neu verkn\u00fcpft werden, innovative, kontinuierlich weiterentwickelte informationstechnologische Ans\u00e4tze nutzt.&#8220; <\/span><\/em><sup>5<\/sup><\/div>\n<\/blockquote>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 20px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p>Im Folgenden stehen nicht die informatisch-technischen Bearbeitungen von Big Data im Vordergrund, sondern die gesellschaftlich-kulturellen Auswirkungen und sozialen Folgen, die sich durch die Auswertung von Big Data ergeben. Big Data bezeichnet nicht nur das blo\u00dfe Vorhandensein gigantischer und heterogener Datenbest\u00e4nde, sondern schlie\u00dft auch ihre Auswertung mit Hilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz und <em>Maschinelles Lernen<\/em> ein.<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 40px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div><div class=\"vc_row wpb_row vc_inner vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-2\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><div class=\"vc_icon_element vc_icon_element-outer vc_do_icon vc_icon_element-align-right vc_icon_element-have-style\"><div class=\"vc_icon_element-inner vc_icon_element-color-white vc_icon_element-have-style-inner vc_icon_element-size-md vc_icon_element-style-rounded vc_icon_element-background vc_icon_element-background-color-black\" ><span class=\"vc_icon_element-icon fas fa-magic\" ><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-6\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><em>Die <a href=\"https:\/\/www.bigdataliteracy.net\/2022\/05\/13\/visuelle-einfuhrung-ins-maschinelle-lernen-r2d3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>visuelle Einf\u00fchrung ins Maschinelle Lernen<\/strong><\/a> von R2D3 zeigt, wie Computer statistische Lernverfahren anwenden, um automatisch Muster in Daten zu erkennen. Dies erm\u00f6glicht sehr genaue Vorhersagen zu treffen. Beispielhaft werden diese Verfahren anhand von Daten aus dem Immobilienmarkt dynamisch veranschaulicht.<\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-4\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div  class=\"wpb_single_image wpb_content_element vc_align_left wpb_content_element\">\n\t\t\n\t\t<figure class=\"wpb_wrapper vc_figure\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.bigdataliteracy.net\/2022\/05\/13\/visuelle-einfuhrung-ins-maschinelle-lernen-r2d3\/\" target=\"_blank\" class=\"vc_single_image-wrapper   vc_box_border_grey\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"200\" src=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-winkler-f57lx37DCM4-unsplash-scaled-300x200.jpg\" class=\"vc_single_image-img attachment-medium\" alt=\"\" title=\"BiDaLL_BigData_MachineLearning\" srcset=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-winkler-f57lx37DCM4-unsplash-scaled-300x200.jpg 300w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-winkler-f57lx37DCM4-unsplash-scaled-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-winkler-f57lx37DCM4-unsplash-768x512.jpg 768w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-winkler-f57lx37DCM4-unsplash-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/markus-winkler-f57lx37DCM4-unsplash-2048x1365.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a>\n\t\t<\/figure>\n\t<\/div>\n\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><em><sup class=\"sup\">Foto: Markus Winkler von Unsplash<\/sup><\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 40px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<h3><strong>3. Muster und Vorhersagen im Daten\u00fcberschuss<\/strong><\/h3>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 20px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p>Big Data (Analytics) erweitert die M\u00f6glichkeiten zur Erzeugung und Auswertung von Daten \u00fcber die Welt. F\u00fcr Viktor Mayer-Sch\u00f6nberger ist Big Data &#8222;weniger eine neue Technologie denn eine neue oder jedenfalls signifikant verbesserte Methode der Erkenntnisgewinnung&#8220;.<sup>6<\/sup> Es geht bei Big Data &#8222;nicht um die absolute Zahl an Daten&#8220;, sondern um die Vorgehensweise relativ zum Ph\u00e4nomen bzw. zur Frage, die beantwortet werden soll, &#8222;deutlich mehr Daten&#8220; zu sammeln und auszuwerten.<sup>7<\/sup><\/p>\n<p>Dieser Daten\u00fcberschuss bietet M\u00f6glichkeiten, bislang unerkannte Muster und statistische Korrelationen als Antworten auf Fragen zuk\u00fcnftigen Handelns zu erzeugen. Je nach Fragestellung wurden verschiedene Anwendungen entwickelt, die auch &#8222;pr\u00e4diktive Analytik&#8220; bezeichnet werden:<\/p>\n<ul>\n<li>Welche Mitarbeiterin steht kurz davor, selbst zu k\u00fcndigen? \u2013 <em>People Analytics<\/em><\/li>\n<li>Wo k\u00f6nnte die n\u00e4chste Straftat passieren? \u2013 <em>Predictive Policing<\/em><\/li>\n<li>Welches Produkt wird die Kundin als n\u00e4chstes kaufen? \u2013 <em>Predictive Marketing<\/em><\/li>\n<li>Welches Bauteil wird in den kommenden Tagen kaputtgehen und muss jetzt ausgetauscht werden? \u2013 <em>Predictive Maintainance<\/em><\/li>\n<li>Welches Kind ist durch Gewalt in der Familie akut gef\u00e4hrdet? \u2013 <em>Risk Scoring<\/em><\/li>\n<li>Welche Studentin wird die Pr\u00fcfung nicht bestehen? \u2013 <em>Learning Analytics<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<p>Zur Beantwortung derartiger Fragestellungen werden Big Data Technologien eingesetzt, um vermeintlich &#8222;neutrale&#8220; Antworten auf\u00a0 Basis &#8222;objektiver Daten&#8220; zu liefern. Die Zuschreibungen von Neutralit\u00e4t, Objektivit\u00e4t und somit Rationalit\u00e4t mit Blick auf die sozialen Folgen wurden indes wiederholt in Frage gestellt.<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 40px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<details class=\"dropdown-content-details\">\n<summary class=\"dropdown-content-div\">\n<div class=\"dropdown-content-div\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"dropdown-content-img-course\" src=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/ico_nerd.png\" alt=\"Smiley-Icon f\u00fcr vertiefende Informationen\" width=\"250\" height=\"250\" \/>Was ist &#8222;pr\u00e4diktive Analytik&#8220;?<\/div>\n<\/summary>\n<blockquote><p>\n<em>&#8222;In der &#8218;pr\u00e4diktiven Analytik&#8216; m\u00f6chte man also anhand leicht zug\u00e4nglicher Daten schwer zug\u00e4ngliche Daten \u00fcber Individuen absch\u00e4tzen. Pr\u00e4diktive Analytik entsteht \u00fcberall dort, wo durch allt\u00e4glich verwendete digitale Medien massenweise Verhaltens- und Nutzungsdaten anfallen. Das liegt daran, dass pr\u00e4diktive Modelle den einzelnen Fall anhand von &#8218;pattern matching&#8216; [dt. Musterabgleich oder musterbasierte Suche] mit Millionen anderer F\u00e4lle abgleichen, ihn einer algorithmisch bestimmten Gruppe besonders \u00e4hnlicher F\u00e4lle zuordnen und daraus eine Sch\u00e4tzung der unbekannten Zielvariable ableiten.<\/em><\/p>\n<p><em>In den meisten F\u00e4llen werden solche Modelle mit Verfahren des \u00fcberwachten Lernens trainiert: Dazu wird eine gro\u00dfe Menge sog. &#8218;Trainingsdaten&#8216; ben\u00f6tigt, ein Datensatz, in dem f\u00fcr eine Kohorte von Individuen beide Datenfelder, also sowohl die Hilfsdaten als auch die sensiblen Zieldaten, erfasst sind. Solche Datens\u00e4tze fallen regelm\u00e4\u00dfig im Kontext sozialer Alltagsmedien an, zum Beispiel produziert die Teilmenge aller Facebook-Nutzer*innen, die in ihrem Profil explizit Angaben \u00fcber ihre sexuelle Orientierung machen, einen Trainingsdatensatz zur Absch\u00e4tzung der sexuellen Identit\u00e4t; und die Gruppe der Individuen, von denen man gleichzeitig Zugriff auf ihren Browserverlauf und die Daten einer Gesundheits-App hat, produzieren Trainingsdaten f\u00fcr eine KI, die anhand von Browserverl\u00e4ufen Krankheitsdispositionen abzusch\u00e4tzen lernen kann.<\/em><\/p>\n<p><em>Sobald eine Gruppe von einigen Tausend Individuen freiwillig oder unwissentlich zugleich Hilfsdaten und sensible Daten preisgibt, kann ein Machine-Learning-Modell trainiert werden, welches Korrelationen zwischen den Hilfsdaten und den sensiblen Daten ermittelt. Solche Modelle werden anschlie\u00dfend dazu verwendet, die sensible Zielvariable auch f\u00fcr Individuen abzusch\u00e4tzen, \u00fcber die nur die Hilfsdaten bekannt sind und die selbst keine sensiblen Daten \u00fcber sich preisgeben w\u00fcrden.&#8220;<sup>8<\/sup><\/em>\n<\/p><\/blockquote>\n<\/details>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 20px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div>\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<details class=\"dropdown-content-details\">\n<summary class=\"dropdown-content-div\">\n<div class=\"dropdown-content-div\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"dropdown-content-img-course\" src=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/wp-content\/uploads\/ico_literatur.png\" alt=\"Icon Literatur\" width=\"250\" height=\"250\" \/>Quellen<\/div>\n<\/summary>\n<p><span class=\"literatur\"><sup>1<\/sup> Vgl. Ward, J. S. &amp; Barker, A. (2013, 20 September). <em>Undefined By Data: A Survey of Big Data Definitions<\/em>.\u00a0Abgerufen am 17. Mai 2022, von <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1309.5821\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1309.5821<\/a>.<\/span><br \/>\n<span class=\"literatur\"><sup>2<\/sup> Vgl. Laney, D. (2001, 6. Februar). <em>3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety<\/em>.\u00a0Abgerufen am 17. Mai 2022, von <a href=\"https:\/\/idoc.pub\/documents\/3d-data-management-controlling-data-volume-velocity-and-variety-546g5mg3ywn8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/idoc.pub\/documents\/3d-data-management-controlling-data-volume-velocity-and-variety-546g5mg3ywn8<\/a>.<\/span><br \/>\n<span class=\"literatur\"><sup>3<\/sup> Vgl. Isitor, E. &amp; Stanier, C. (2016). Defining Big Data. In D. E. Boubiche, H. Hamdan &amp; A. Bounceur (Hrsg.), <em>BDAW 2016. Proceedings of the International Conference on Big Data and Advanced Wireless Technologies<\/em>. New York: ACM, 5.\u00a0<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1145\/3010089.3010090\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1145\/3010089.3010090<\/a>.<\/span><br \/>\n<span class=\"literatur\"><sup>4<\/sup> Vgl. Klein, D., Tran-Gia, P.\u00a0 &amp; Hartmann M. (2013, 1. Juli). <em>Big Data<\/em>. Abgerufen am 17. Mai 2022, von\u00a0<a href=\"https:\/\/gi.de\/informatiklexikon\/big-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/gi.de\/informatiklexikon\/big-data\/<\/a>.<\/span><br \/>\n<span class=\"literatur\"><sup>5<\/sup>\u00a0Deutscher Ethikrat (2017, 30. November). <em>Big Data und Gesundheit \u2013 Datensouver\u00e4nit\u00e4t als informationelle Freiheitsgestaltung <\/em>[Stellungnahme], hier: S. 36, i.O. kursiv.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.ethikrat.org\/fileadmin\/Publikationen\/Stellungnahmen\/deutsch\/stellungnahme-big-data-und-gesundheit.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.ethikrat.org\/fileadmin\/Publikationen\/Stellungnahmen\/deutsch\/stellungnahme-big-data-und-gesundheit.pdf<\/a>.<\/span><br \/>\n<span class=\"literatur\"><sup>6<\/sup>\u00a0Mayer-Sch\u00f6nberger, V. (2015). Was ist Big Data? Zur Beschleunigung des menschlichen Erkenntnisprozesses. <em>Aus Politik und Zeitgeschichte,<\/em> 65(11\u201312), 14\u201319, hier\u00a0S. 15.<\/span><br \/>\n<span class=\"literatur\"><sup>7<\/sup> Ebd.<\/span><br \/>\n<span class=\"literatur\"><sup>8<\/sup>\u00a0M\u00fchlhoff, R. (2020). Pr\u00e4diktive Privatheit. Warum wir alle \u201eetwas zu verbergen haben\u201c. In Interdisziplin\u00e4re Arbeitsgruppe Verantwortung: Maschinelles Lernen und K\u00fcnstliche Intelligenz der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (Hrsg.),<em> KI als Laboratorium? Ethik als Aufgabe <\/em>(S. 37-44). Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften, hier S. 44. <a href=\"https:\/\/www.bbaw.de\/files-bbaw\/user_upload\/publikationen\/BBAW_Verantwortung-KI-3-2020_PDF-A-1b.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.bbaw.de\/files-bbaw\/user_upload\/publikationen\/BBAW_Verantwortung-KI\u20113\u20132020_PDF-A-1b.pdf<\/a>.<\/span><\/p>\n<\/details>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<div class=\"vc_empty_space\"   style=\"height: 20px\"><span class=\"vc_empty_space_inner\"><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div data-vc-full-width=\"true\" data-vc-full-width-init=\"false\" class=\"vc_row wpb_row vc_row-fluid vc_row-o-content-top vc_row-flex\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-3\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-3\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><div class=\"vc_btn3-container vc_btn3-center vc_do_btn\" ><a class=\"vc_general vc_btn3 vc_btn3-size-md vc_btn3-shape-rounded vc_btn3-style-flat vc_btn3-block vc_btn3-color-black\" href=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/en\/big-data-literacy\/datengesellschaft\/wechselwirkungen\/\" title=\"Wechselwirkungen zwischen Mensch, Digitaltechnologie und sozialer Welt\">zur\u00fcck<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-3\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><div class=\"vc_btn3-container vc_btn3-center vc_do_btn\" ><a class=\"vc_general vc_btn3 vc_btn3-size-md vc_btn3-shape-rounded vc_btn3-style-flat vc_btn3-block vc_btn3-color-black\" href=\"https:\/\/zfl-lernen.de\/en\/big-data-literacy\/datenrationalitaet\/\" title=\"Datenrationalit\u00e4t, Glaube und Diskriminierung\">weiter<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-3\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"vc_row-full-width vc_clearfix\"><\/div><div class=\"vc_row wpb_row vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-12\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Was ist \"Big Data\"? 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