Wem gehören die erfassten Daten?

Eine zentrale Frage ist die des Eigentums. Jedes über das Internet verbundene Gerät produziert Daten. Doch wem gehören diese Daten? Nicht immer ist eine Abgrenzung möglich. Ein Beispiel aus der digitalen Transformation des Automobils (Quelle: www.car-it.com) macht es deutlich: "Über eine Onboard-Unit verlässt künftig ein stetiger Datenstrom das Fahrzeug. Die Blackbox sammelt fortlaufend Informationen aus Steuergeräten und Sensoren, aus Internetanwendungen und Apps. Sie meldet unter anderem Position, Temperatur, Tempo, Verbrauch et cetera und lässt mit dieser Fülle an Informationen auch Rückschlüsse auf das Verhalten des Fahrers zu.

Das Gegenstück ist - mindestens - ein Rechenzentrum, das gleichzeitig zehntausende Datenströme entgegennimmt, bündelt und auswertet. In den Rechenzentren arbeiten die Big-Data-Anwendungen an der Auswertung der Daten. Doch wem gehören diese Daten? Dem Hersteller? Dem Fahrer? Dem Provider?"

Zum einen findet sich an gleicher Stelle die Aussage "Es gibt kein zivilrechtliches Eigentum an Daten. Das ist (...) die zentrale Aussage und die große Lücke in unserer Rechtsordnung", zu anderen haben erst kürzlich die europäischen Datenschützer in einer Stellungnahme ihre Ansicht bekräftigt, dass auch bei intelligenten und vernetzten Geräten die Anforderungen an das geltende Datenschutzrecht uneingeschränkt gelten.

Es besteht also dringender Handlungsbedarf: Es fehlt Rechtssicherheit, die öffentliche Verwaltung ist gefordert.

Und es gibt bereits erste, vielbeachtete Ansätze dazu. So wurde im Dezember 2014 ein vielbeachteter Bericht mit dem Titel The Internet of Things: making the most of the Second Digital Revolution (vom UK Government Chief Scientific Adviser Sir Mark Walport) veröffentlicht, der eine Liste von 10 genau spezifizierten Aufgabenstellungen enthält, wie sie im Umfeld des IoT als relevant gesehen werden - und welche Aufgabenstellungen für die öffentliche Verwaltung daraus abzuleiten sind.

IoT und Big Data

Mit der steigenden Anzahl der ständig mit dem Internet verbundenen und Daten liefernden Sensoren entsteht eine riesige Menge an Daten: Big Data, die geradezu auf neue Analysefunktionen warten. So generiert jedes Triebwerk eines Boeing Verkehrsflugzeuges in 30 Minuten 30 TB Sensordaten. Hochgerechnet ergeben sich damit Daten im Pentabyte-Bereich - und dies Tag für Tag nur durch die kommerziellen Flüge in den USA.

Eine sehr weit verbreitete Darstellung des erwarteten Mengenwachstums stammt von Cisco, die auf Basis aktueller Mengen (Februar 2015) von etwa 14,8 Milliarden "verbundenen Dingen" für das Jahr 2020 etwa 50 Milliarden vorhersagen - und dies wären dann immer noch weniger als 3% der "Dinge" insgesamt:

Auch diese - im Vergleich noch eher zurückhaltende Prognose - zeigt auf, wie hoch die Anforderungen aus IoT an BigData werden.

Big Data kann heute durch die vier "V" charakterisiert werden: Volume, Variety, Velocity und Veracity. Big Data ist es also immer dann, wenn wir von großen Mengen (Volume), einer Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten (Variety), der schellen und kontinuierlichen Bereitstellung, oft in "Echtzeit" (Velocity) und unklarer Herkunft (Veracity) sprechen. IoT liefert BigData.

Unter der Überschrift "Self-organising technology" ist die Entwicklung (selbst-) lernender Softwaresysteme bereits weit fortgeschritten: Ähnlichkeiten in den Datenbeständen werden erkannt, bewertet und Handlungsoptionen abgeleitet. Vollautomatisch.