Sensible Daten

Gleichzeitig rückt allerdings auch der Schutz sensibler Patientendaten wieder stärker in den Vordergrund – nicht nur seit die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union seit Mai vergangenen Jahres von allen Unternehmen umzusetzen ist, die personenbezogene Daten von EU-Bürgern speichern oder verarbeiten. Beispielsweise dürfen bestimmte Diagnosen nicht in die Hände Dritter fallen, etwa in die neugieriger Arbeitgeber oder Versicherungs­anbieter.

Das Berliner Start-up Statice hat deswegen ein System entwickelt, mit dem sich „synthetische Daten“ erstellen lassen, die keine Rückschlüsse auf einzelne Patienten mehr erlauben sollen. Nach Aussage von Statice-Mitgründer und CEO Sebastian Weyer ist es damit möglich, vollständig anonymisierte Daten DSGVO-konform zu generieren und zu verbreiten. Aus ihnen sollen sich dann keine Bezüge zu Einzelpersonen mehr herstellen lassen.

Aber das ist noch nicht alles. Big Data ist in immer mehr konkreten Nutzungsfällen anzutreffen. So wird die Technologie zum Beispiel im E-Commerce zunehmend genutzt, um den Kunden in einem Online-Shop immer neue Kauf­impulse zu vermitteln. Big-Data-Systeme und Empfehlungs-Analysen sollen den Händlern dabei helfen, den Besuchern ihrer Webseiten ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten.

Im Fachjargon werden diese Techniken Recommendation Engines genannt. Sie stecken beispielsweise hinter den Buchempfehlungen bei Amazon, den Filmvorschlägen auf Netflix und den Kontaktvorschlägen bei LinkedIn.

Diese „Empfehlungsmaschinen“ nutzen dazu etwa Daten aus vergangenen Einkäufen, um Vorhersagen über künftige Interessen treffen zu können. Aber auch andere Informationen wie Kaufinteressen, mobile Daten und das Klickverhalten werden für die Einschätzungen miteinbezogen.

Dabei kommt es zu einer Win-win-Situation: Der Kunde profitiert von persönlichen Empfehlungen, die sein Einkaufserlebnis individueller machen. Der Händler kann zugleich mit einer Empfehlungsanalyse seine Raten im Up- und Cross-Selling steigern sowie die Kundenloyalität verbessern.

Nach Erkenntnissen der Berater von McKinsey stammen bereits heute 35 Prozent dessen, was Kunden beim Online-Riesen Amazon kaufen, und 75 Prozent dessen, was Videofans beim Streaming-Dienst Netflix anschauen, von diesen Recommendation Engines.