Interview Wirtschaftsminister Zeil - partnering

21/11
persönlich gestaltet ist. Aber Vorsicht: Auch
für das Unternehmen unerwünschte, negative
Botschaften werden durch Netze effektiv
weitergegeben.
Hilfreich ist die Netzwerkanalyse auch
für eine automatisierte, computergestützte
Betrugserkennung, die vor allem für solche
Unternehmen unabdingbar ist, die im Massengeschäft
tätig sind. Ausgehend von einem
erkannten Betrugsfall lässt sich zum Beispiel
das Netzwerk eines entlarvten Betrügers
nach weiteren Auffälligkeiten durchsuchen.
So wird der Suchraum erheblich eingeschränkt,
und die Chancen, bislang unentdeckte
Fälle zufinden, steigen kräftig. Auch
die Mustererkennung in Netzwerken (Graph
Mining) kann helfen, Betrugsversuche aufzudecken.
Dabei werden Muster in der
Struktur des Kundennetzes genutzt, um Verdachtsfälle
aufzuspüren.
Die Risikosteuerung kann ebenfalls von
Netzanalysen profitieren. Das bekannte
Konzept des Gesamtengagements eines
Kunden lässt sich beispielsweise auf Familienverbünde
erweitern. Da Familien oft
eine wirtschaftliche Einheit bilden, muss
das Kreditengagement beziehungsweise das
daraus resultierende Risiko im Gesamten
betrachtet werden.
Analyse des Kreditrisikos
Vergleichbares gilt für finanzielle Beziehungen
und Abhängigkeiten zwischen Unternehmen
und die daraus resultierenden
Abhängigkeiten der Kreditrisiken. Die
Struktur des Netzwerks eines Unternehmens
hat großen Einfluss auf die Anfälligkeit
für extern verursachte Risiken. Im
Extremfall kann bei hochvernetzten Unternehmen
das ganze Netzwerk zusammenbrechen,
wenn nur ein Unternehmen in
Schwierigkeiten gerät. Man spricht dabei
auch von „credit contagion“, also der „An-
steckung“ von Krediten. Die Bewertung der
Verbindungen zwischen Firmenkunden
sollte deshalb immer Bestandteil der Risikosteuerung
sein.
Doch wie bei jeder Form der Kundendatenverarbeitung
spielt das Thema Datenschutz
auch bei der Analyse und Nutzung
von Daten über die Beziehungen zwischen
Kunden eine große Rolle. Das deutsche Datenschutzrecht
schränkt die Möglichkeiten
der Verarbeitung personenbezogener Daten
in Unternehmen zum Teil erheblich ein.
Das Datenschutzrecht
Zweck des Datenschutzrechts ist es, das
vom Bundesverfassungsgericht im so genannten
Volkszählungsurteil von 1983 aus
dem Grundgesetz abgeleitete „Recht auf
Communities
statt einzelne Kunden
betrachten.
informationelle Selbstbestimmung“ einzuhalten.
Dieses Recht ermöglicht es grundsätzlich
jedem Bürger, für sich selbst zu
bestimmen, welche persönlichen Informationen
über ihn gespeichert, verarbeitet und
genutzt werden –sei es von Behörden oder
privatwirtschaftlichen Unternehmen. Die
wesentliche Rechtsgrundlage in Deutschland
ist das Bundesdatenschutzgesetz
(BDSG), das seit seiner Erstfassung von1977
mehrmals novelliert wurde, zuletzt im Jahr
2009.
Das BDSG regelt ausschließlich den Umgang
mit personenbezogenen Daten. Das
bedeutet zum einen, dass nur Privatpersonen
gesetzlichen Schutz vor der unkon-
Tools zur Darstellung und Analyse sozialer Kundenvernetzungen
Quelle: Gerngross
Produkte & Praxis 27
trollierten Verarbeitung ihrer Daten genießen.
Für juristische Personen, das heißt
unter anderem für Unternehmen, gilt dieser
Schutz nicht. Im Firmenkundengeschäft hat
der Datenschutz also eine untergeordnete
Bedeutung und spielt beispielsweise dann
eine Rolle, wenn Daten über Geschäftsführer,
persönliche Gesellschafter oder Beschäftigte,
also über beteiligte Personen,
gespeichert werden. Unkritisch im Sinne
des Datenschutzes dagegen ist das Speichern
und Verarbeiten von Daten über das
Unternehmen selbst.
Damit lassen sich zum einen die oben
genannten Anwendungen der Netzanalyse
zur Risikosteuerung des Firmenkundengeschäfts
problemlos anwenden. Zum anderen
wird nur der Umgang mit Daten geregelt,
die eine bestimmte, identifizierbare
Person betreffen. Im Sinne des BDSG ist
also die Verarbeitung von anonymen Daten,
die eine Person betreffen, dann erlaubt,
wenn keinerlei Rückschlüsse auf die Identität
der Person möglich sind.
Oft ist es machbar,durch Anonymisierung
oder Pseudonymisierung Daten so zu modifizieren,
dass ihre Nutzung zulässig ist.
Bei der Anonymisierung werden alle Informationen
aus den zu speichernden Daten
dauerhaft entfernt, die zur Identifizierung
der dahinterstehenden Person notwendig
sind. Rückschlüsse auf die Person sind
dann nicht mehr möglich, und der Verwendung
der Daten steht aus rechtlicher Sicht
nichts mehr im Wege.
Pseudonym erlaubt Rückschlüsse
Pseudonymisierte Daten enthalten ebenfalls
keine Merkmale mehr,aus denen die Identität
der Person erkennbar wäre, jedoch
kann über ein Pseudonym (zum Beispiel
einen künstlichen Referenzschlüssel) der
Bezug auf die betreffende Person u
Produkt Hersteller Beschreibung Lizenz
Idiro SNA Plus Idiro Technologies spezialisiert auf Telekommunikation kommerziell
InFlow Valdis Krebs Analyse und Visualisierung von Netzen kommerziell
KXEN Social Networks KXEN Data-Mining-Anwendungen für Netze kommerziell
Netminer Cyram Analyse und Visualisierung von Netzen kommerziell
NetReveal Detica Betrugserkennung in sozialen Netzen kommerziell
NodeXL Social Media Research Excel-Add-in zur Analyse von Netzen frei
Pajek (akademisch) Analyse und Visualisierung von Netzen frei
SAS Social Network Analyzer SAS Institute Betrugserkennung in sozialen Netzen kommerziell
Social Networks Visualizer Dimitris Kalamaras Visualisierung von Netzdaten frei
Sonamine Sonamine Analyse und Speicherung sehr großer Netze kommerziell