Chancen aus Business Intelligence und Big Data nutzen
Business Intelligence (BI) und Business Analytics sind Themen mit viel Potential, versprechen sie doch Unternehmen perfekte Entscheidungen auf der Basis gründlicher Analysen und treffsicherer Prognosen. Big Data mit einer riesigen Datenvielfalt und neuen Technologien bringt die Unternehmen diesem Ziel noch näher. Innovative Ideen und Anwendungsszenarien in diesem Umfeld beschäftigen Vorstände, IT-Abteilungen und Fachbereiche. Doch es lauern jenseits technischer Herausforderungen der Implementierungen auch Hürden im Bereich Datenschutz und Datensicherheit, die es frühzeitig zu identifizieren und zu adressieren gilt. Die canacoon setzt mit Ihren Beratungsleistungen genau hier an.
Bedeutung von Sicherheit und Datenschutz für Big Data und Business Intelligence
Beide Aspekte Datenschutz und IT-Sicherheit spielen beispielsweise im Bereich von HR Analytics, aber auch für viele Kundendatenanalysen eine fundamentale Rolle. Hinsichtlich Datenschutz dominieren Fragen wie: Was ist erlaubt? Was ist durchsetzbar und vertretbar? Welchen Rahmen stecken geltende und zukünftige, nationale und internationale rechtliche, Regelungen wie z.B. das BDSG, die EU Datenschutzverordnung (EU-DSGVO) oder im speziellen der CoC Datenschutz für die Versicherungswirtschaft, etc.? Welche zusätzlichen Maßnahmen müssen für die technische und organisatorische Sicherheit der benötigten Daten geschaffen werden? Viele Unternehmen weichen diesen Fragen heute noch aus und verzichten auf die erforderlichen Analysen oder akzeptieren zumeist noch unterschätzte Risiken. Sie lassen damit das Potential für Verbesserungen zum Wohl von gleichermaßen Mitarbeitern und Unternehmen ungenutzt. Diejenigen, die sich den Herausforderungen solcher Analysen und daraus resultierender Maßnahmen jedoch heute stellen und ihren Weg zu akzeptablen Lösungen finden, gewinnen hierdurch einen Wettbewerbsvorteil. Das Motto lautet also „mit Sicherheit und Datenschutz zum Erfolg“.
Auch jenseits von personenbezogenen Daten kann der Schaden durch zum Beispiel abhanden kommende Daten gewaltig sein. Big Data bietet hier zum einen viele neue Kategorien von Daten und zum anderen neue Risikopotentiale: Wie viel Wissen über die Produkte eines Unternehmens steckt beispielsweise in den Service- und Sensordaten, die Fahrzeuge und Maschinen sammeln? Wie viel Wissen lässt sich zum Beispiel von Konkurrenten oder Kriminellen automatisiert aus E-Mails, sozialen Netzwerken oder anderen Datenquellen herauslesen?
Die Sicherheit von Daten kann durchaus geschäftskritische Bedeutung annehmen. Liegen beispielsweise viele wichtige Daten in Risk-Analytics-Systemen zentral zusammengefasst, gelangen bei einem Angriff unter Umständen Risikobewertungen und echte Risiken an Unbefugte oder die Öffentlichkeit, mit manchmal schwerwiegenden Folgen wie Kursstürzen oder Umsatzeinbrüchen. Wie sind solche komplexer werdenden Systeme bzw. ganze Architekturen vor Angriffen effektiv zu schützen? Berechtigungskonzepte sind ein Anfang, doch sie adressieren nur einen sehr kleinen Teil der Möglichkeiten nicht berechtigter Zugriffe bzw. Angriffe. Sollten die darunterliegenden Systeme leicht angreifbar sein – was in vielen Fällen der Fall ist – und nicht auf Manipulationsversuche und Angriffe hin überwacht werden, droht der unbemerkte Abfluss an zumeist sehr kritischen Daten.
Wenn darüber hinaus Daten sogar manipuliert und daraufhin falsche Risikoentscheidungen getroffen werden, sind mannigfaltige Horrorszenarien denkbar. Die Zahl an erkannten und auch veröffentlichten Angriffe ist derzeitig zwar noch relativ gering und die Dunkelziffer mutmaßlich hoch, Unternehmen sind jedoch zunehmend bereit, mit den Herausforderungen in diesem Umfeld offensiv und transparent umzugehen.