Source: https://rd.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-07289-6_3
Timestamp: 2018-02-23 19:26:00
Document Index: 197177467

Matched Legal Cases: ['§ 3', '§ 276', '§ 3', '§ 3', '§ 30', '§ 3', '§ 9', '§ 28', '§ 34', '§ 33', '§ 4', '§ 94', '§ 25', '§ 32', '§ 4', '§ 28', '§ 92', '§ 6', '§ 202', '§ 303', '§ 303', '§ 823', '§ 1004', '§ 823', '§ 28', '§ 28']

Recht | Springer for Research & Development
Praxishandbuch Big Data pp 167-254 | Cite as
Joachim DorschelEmail author
In einer Welt des Ubiquitous Computing nehmen Datenmengen und Quellen, aus denen Daten erhoben werden können, permanent und dynamisch zu (Finsterbusch und Knop 2012). Big Data-Anwendungen vermögen extrem große, ungeordnete Mengen heterogener Daten unterschiedlichster Herkunft zu strukturieren, unter verschiedensten Gesichtspunkten miteinander zu kombinieren und auszuwerten und so aus den vorhandenen Daten qualitativ neue Daten zu synthetisieren. Die Qualität der Ergebnisse steigt dabei mit der Größe der Datenmenge, die analysiert wird (Roßnagel 2013, S. 562 und 564; Weichert 2013, S. 251 f.). Von unkontrollierten Datenbeständen, die mithilfe von Big Data-Anwendungen analysiert werden, kann eine diffuse Bedrohlichkeit ausgehen: Der Einzelne weiß nicht, was welcher Big Data-Verarbeiter – gleich ob staatliche Behörde oder privates Unternehmen – über ihn weiß, weiß aber, dass der Big Data-Verarbeiter vieles, auch Höchstpersönliches über ihn wissen kann (so das BVerfG zur Vorratsdatenspeicherung: BVerfG, Urt. v. 02.03.2010, Az.: 1 BvR 256/08 u. a., RdNr. 241 f. – zitiert nach juris).
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DOI https://doi.org/10.1007/978-3-658-07289-6_3
Print ISBN 978-3-658-07288-9
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