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Eine wichtige Frage im Zusammenhang mit der Verwertung<br />
persönlicher digitaler Daten ist noch Gegenstand<br />
der Forschung: Wie kann ein Modell zur Verwertung<br />
persönlicher digitaler Daten aussehen, das Dateninhaber,<br />
Datenverwerter sowie Dienstleister der Datensicherung,<br />
Datenaufbereitung sowie des Datenschutzes zusammenführt<br />
Als eine mögliche Antwort auf die Herausforderungen<br />
im Umgang mit persönlichen digitalen Daten<br />
wird die Etablierung einer Deutschen Daten-Treuhand<br />
vorgestellt. Diskutiert werden auch Konzepte, durch<br />
Rollenverteilung den Personenbezug von Daten zu<br />
vermeiden. Von großem Interesse für Big-Data-Projekte<br />
sind auch Erfahrungen bei der Implementierung von<br />
Open-Data-Ansätzen.<br />
Ergänzende Informationen<br />
Ein Glossar und ein Sachwortregister helfen bei der Orientierung<br />
in diesem Leitfaden. Weitere Hilfestellung können<br />
Interessierte u.a. bei den Unternehmen und Organisationen<br />
erhalten, deren Experten diesen Leitfaden erarbeitet<br />
haben.<br />
Herausforderungen im Betrieb von Big-Data-<br />
Lösungen<br />
Im Betrieb geht es darum, Big-Data-Lösungen effizient<br />
und zuverlässig zu installieren, verwalten, erweitern und<br />
verändern. Es gilt, das Zusammenspiel der verschiedenen<br />
Technologien über alle Ebenen einer Lösung hinweg – von<br />
der physischen Infrastruktur, über die Daten-Haltung und<br />
-bereitstellung, die analytische Verarbeitung, die Visualisierung<br />
und die Daten-Integration bis hin zur Governance<br />
und Daten-Sicherheit – zu beherrschen. (Kapitel 9)<br />
Neue Qualifikationsprofile zügig herausbilden<br />
Bei der Adaption von Big-Data-Technologien und deren<br />
betriebswirtschaftlichem Einsatz wird die Verfügbarkeit<br />
von ausgebildeten Kräften mit Data-Science-Kenntnissen<br />
eine entscheidende Rolle spielen.<br />
Wissen aus Analytik, IT und dem jeweiligen Fachbereich<br />
ist gefragt. Bislang gibt es nur wenige Fachkräfte, die<br />
diese Kompetenzen kombinieren. Solche Data Scientists<br />
werden von Unternehmen dringend gesucht. Sie vereinen<br />
die Rollen als Impuls- und Ideengeber, Lösungsarchitekt,<br />
Umsetzer, Analyst, Kommunikator und Überzeuger. Es<br />
existieren bereits einige Schulungskonzepte für Data<br />
Scientists. (Kapitel 10)<br />
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