Ethik und Datenintegration

Ich sammle Artikel über Datenintegration. Ich tue dies, um mich weiterzubilden und um neue und interessante Perspektiven auf eine Technologie zu gewinnen, mit der ich mich seit den frühen 90er Jahren beschäftige.

Einer der zum Nachdenken anregenden Artikel war ein kürzlich erschienener Artikel von Anne Buff, in dem sie die Ethik hinter Daten, einschließlich big data und Datenintegration, erörtert. "Um die Einführung von social media und big data in die Welt der Datenintegration und des Datenmanagement ist ein großer Hype entstanden. Sind mehr Daten, die uns helfen, unsere Kunden besser zu identifizieren und zu verstehen, nicht von unschätzbarem Wert für unser Unternehmen? Vielleicht, aber mit dem unendlichen Wert dieser Daten könnten auch unerwartete, umfangreiche Kosten und Verbindlichkeiten einhergehen, wenn sie nicht angemessen behandelt werden."

Wie Anne betont, müssen wir bei der Integration externer Datenquellen mit anderen Datenquellen die geltenden Gesetze und Vorschriften für den Umgang mit diesen Daten beachten. Was jedoch fehlt, ist ein Verständnis für die Verantwortung des Datenmanagement im Hinblick auf die Ethik. Wir dürfen keinen Schaden anrichten, wenn wir Daten aus vielen verschiedenen Quellen, einschließlich unserer eigenen, speichern und nutzen. "Wir sehen immer mehr Nachrichtenberichte über markenschädigende Situationen, mit denen sich Unternehmen konfrontiert sehen, weil die ethischen Implikationen ihres Handelns einfach nicht bedacht wurden."

Die meisten von uns machen sich keine Gedanken über die ethische Verantwortung im Zusammenhang mit der Datenintegration und der allgemeinen Nutzung von Daten. Heutzutage bedeutet Daten zu haben, zu verstehen, und zu verstehen, Macht zu haben, und Macht zu haben, birgt die Gefahr des Missbrauchs.

Die Datenintegration war schon immer ein leistungsfähiges Instrument zur Förderung des Verständnisses, in der Regel innerhalb eines Unternehmens. Durch Anwendungen und Datenbanken, die Daten gemeinsam nutzen, können Unternehmen auf nahezu perfekte Informationen reagieren.

So kann beispielsweise ein Auftragssystem die Kreditwürdigkeit eines Kunden prüfen und den Preis dynamisch an das Risiko eines Zahlungsausfalls anpassen. Darüber hinaus können die Verkaufsinformationen automatisch die Produktionssysteme informieren, damit diese mit der Herstellung und Auslieferung eines Produkts beginnen. All dies geschieht innerhalb von Sekunden. Früher nannten wir dies das "Echtzeit-Unternehmen".

Heute gibt es einige neue Konzepte, die Daten noch leistungsfähiger machen, darunter:

• Das Aufkommen von big data , die eine einfache Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten mit kurzen Reaktionszeiten ermöglichen.
• Bessere und skalierbar Datenintegrationstechnologie, die in der Lage ist, Daten über Systeme und Datenbanken hinweg zu replizieren.
• Der Anstieg der Cloud Daten aus vielen verschiedenen Quellen, darunter social media, Behörden und kommerzielle Organisationen.
• Ein zunehmender Wunsch, diese Informationen zur Steigerung der Einnahmen zu nutzen.

Ein gut integriertes Unternehmen kann also Zugang zu vielen verschiedenen Datenpunkten haben, sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmens. Die Möglichkeit, diese Daten zu sehen und in einen Kontext zu stellen, bietet Einblicke, die in der Vergangenheit nicht verfügbar waren, wie z. B. die Möglichkeit, menschliche Eigenschaften zu bestimmen, selbst wenn die direkten Daten nicht vorhanden sind, wie z. B. Familienstand, sexuelle Orientierung, Einkommen, Strafregister, politische Neigungen, Kreditwürdigkeit, Hobbys, Zugehörigkeit usw..

Viele dieser Daten stammen aus scheinbar harmlosen Angaben, wie dem Posten eines Bildes von Ihrem neuen Motorrad auf Facebook oder der Befürwortung der Homo-Ehe auf Twitter. Selbst wenn Sie diese Informationen nicht in sozialen Netzwerken veröffentlichen, können bestimmte Schlussfolgerungen daraus gezogen werden, wen Sie in Ihre virtuellen sozialen Kreise einlassen, oder durch die Überwachung Ihres Smartphones. Die Fähigkeit, diese Schlüsse aus Daten zu ziehen, ist das Kernkonzept der data science, die eine aufstrebende Disziplin ist.

Auch andere, eher geschäftsorientierte, anspruchsvolle Datenanalysen können durchgeführt werden. Ein Beispiel wäre die Fähigkeit zu bestimmen, ob ein Unternehmen seine Quartalszahlen auf der Grundlage von Tausenden von nicht zusammenhängenden Datenpunkten kennenlernen , und mit diesen Informationen zu handeln. Ein anderes Beispiel sind staatliche Stellen, die mit GPS-Systemen gesammelte Daten von Autofahrern nutzen, um Strafzettel für Geschwindigkeitsüberschreitungen auszustellen. Die Liste ließe sich fortsetzen.

Wie steht es also um die Ethik bei der Nutzung von Daten und der Erfassung von Daten mithilfe von Datenintegrationstechnologien und -ansätzen? Wie wir oben erörtert haben, kommt mit Daten Wissen, und mit Wissen kommt Macht, und mit Macht kommt Verantwortung.

Wenn wir lernen, wie wir Daten nutzen können, um mehr über die von uns verwalten Daten zu erfahren, und wie wir andere externe Daten nutzen können, um einen besseren Kontext zu definieren, müssen wir uns tatsächlich die Frage stellen: Was müssen wir wirklich verstehen, um das Geschäft zu unterstützen? Welche Informationen sind relevant? Was sind die rechtlichen Aspekte der Verwaltung bestimmter Daten? Welche Informationen sind zu invasiv?

Das bedeutet nicht, dass wir das Unternehmen nur vor Kritik schützen oder PR-Probleme vermeiden wollen. Es geht um ein grundlegendes Regelwerk, das die Nutzung von Informationen regelt, die heute viel vollständiger und detaillierter sind als noch vor einigen Jahren. Es geht um die ethische Nutzung von Daten und um die Fähigkeit, Datenintegrationsansätze und -technologien zum Wohle des Unternehmens zu nutzen.

Über Actian Corporation

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