Goldstaub

7.6.2019 | Von:
Markus Spiekermann

Chancen und Herausforderungen in der Datenökonomie

Rechtliche Herausforderungen

Was die rechtliche Seite angeht, bewegt sich die Datenökonomie mit all ihren datengetriebenen Geschäftsmodellen noch in einem Ordnungsrahmen aus dem analogen Zeitalter. Eine zentrale rechtliche Frage im digitalen Umfeld ist die nach dem Eigentum und Besitz der Daten. Sie ist aktuell nicht abschließend geklärt und beschäftigt Wissenschaftlerinnen genauso wie Rechtsanwälte in Unternehmen. Je nach Kontext und Branche gelten für verschiedene Datenarten unterschiedliche Verfügungsrechte.[10] Die Frage nach dem Eigentum beziehungsweise den Verfügungsrechten ist für die Unternehmen in der Datenökonomie nicht nur wichtig, um die rechtlich einwandfreie Verwendung interner und externer Daten für neue Geschäftsmodelle sicherzustellen. Sie ist auch entscheidend für die Aufnahme der Datenressourcen in die Bilanz der Unternehmen und der damit verbundenen "Materialisierung" des Vermögensgegenstandes.

Dies gilt sowohl für personenbezogene Daten als auch für nicht personenbezogene Daten. Während die DSGVO weitgehend regelt, was und vor allem was nicht mit personenbezogenen Daten geschehen darf, ist dies für nicht personenbezogene Daten aktuell unklar. Im Falle der personenbezogenen Daten drohen Unternehmen bei Nichtbeachtung der Regelungen erhebliche Strafzahlungen. Im Falle der nicht personenbezogenen Daten wird derzeit in mehreren Initiativen unter Beteiligung von Ministerien, Unternehmen und Forschungseinrichtungen an Lösungen geforscht, die einen unternehmensübergreifenden Datenaustausch unter Wahrung der sogenannten Datensouveränität ermöglichen.[11] Datensouveränität ist dabei als die Fähigkeit einer natürlichen oder juristischen Person zur ausschließlichen Selbstbestimmung hinsichtlich des Wirtschaftsguts Daten zu verstehen. Dies bedeutet, dass ein Unternehmen oder eine Person selbst bestimmen kann, wer, wann und wofür die zur Verfügung gestellten Daten nutzen darf.

Im Kontext der voranschreitenden Entwicklung und vermehrten Nutzung von künstlicher Intelligenz ergeben sich darüber hinaus auch Haftungsfragen: Wer trägt die Verantwortung beziehungsweise wer sollte haften, wenn ein autonomes System Schäden verursacht? Gerade bei dem oft zitierten Anwendungsfall des autonomen Fahrens spielen maschinelle Entscheidungen und die Haftung dafür eine entscheidende Rolle, was als rechtliche Herausforderung der nächsten Zeit anzusehen ist.

Technische Herausforderungen

Die Datenerfassung erfolgt durch immer mehr technische Systeme und Endgeräte. Neben entsprechenden Geräten bei den Verbraucherinnen und Verbrauchern – Smartphones, Smart Watches oder auch Heimassistenzsysteme wie Amazon Alexa oder Google Home – sind dies vor allem Sensoren an den unterschiedlichsten Maschinen und Systemen des Internets der Dinge. Die daraus resultierende Fülle an Daten, oft unter dem Begriff "Big Data" zusammengefasst, verlangt letztendlich ständig neue Speicherlösungen.

Daneben müssen die großen Datenmengen verwaltet und gesichert werden, was leistungsstarke Architekturen erforderlich macht, um einen schnellen, agilen und anwendungsorientierten Zugriff zu ermöglichen. Mit den neuen Zugriffsmöglichkeiten und der Bereitstellung der Daten für immer mehr interne und externe Nutzerinnen und Nutzer und Systeme steigt auch die Notwendigkeit, sich vor Cyberangriffen, Datenverlust und Systemausfällen zu schützen.

Eine weitere zentrale Herausforderung ist die Standardisierung, sowohl in Bezug auf Datenmodelle als auch auf Datenaustauschformate. Ohne diese Standards kann das Potenzial der verfügbaren Daten für die neu aufkommenden datengetriebenen Geschäftsmodelle nicht abgerufen werden. Und letztendlich gehört auch das Thema der Datenqualität zu den technischen Herausforderungen. Denn eine hohe Qualität der Daten ist die Voraussetzung dafür, dass sie überhaupt sinnvoll analysiert werden können.

Fazit

Die Datenrevolution ist in vollem Gange und verändert unser aller Leben. Neben den gewaltigen Potenzialen für die wirtschaftliche Nutzung von Daten für neue Geschäftsmodelle, effizientere Prozesse und neue Kundenservices gibt es gleichermaßen Herausforderungen in wirtschaftlicher, technischer und rechtlicher Hinsicht.

Wie meine Ausführungen gezeigt haben, wird das Potenzial bislang jedoch bei Weitem nicht ausgeschöpft, und auch mit Blick auf die verschiedenen Herausforderungen gibt es noch viel zu tun, möchte man mit der internationalen Entwicklung Schritt halten. Der Vergleich mit anderen Ländern verdeutlicht zudem, dass die deutsche Wirtschaft hier zu Lösungen kommen und Themen wie Datensicherheit und Datenschutz, Datensouveränität, Bewertung von Daten und Bildung von Ökosystemen aktiv vorantreiben sollte, um in der Datenökonomie eine gewichtige Rolle spielen und sich gegen die internationale Konkurrenz behaupten zu können.

Fußnoten

10.
Vgl. Nicola Jentzsch, Dateneigentum – Eine gute Idee für die Datenökonomie?, 30.1.2018, http://www.stiftung-nv.de/de/publikation/dateneigentum-eine-gute-idee-fuer-die-datenoekonomie«; Christian Rusche/Marc Scheufen, On (Intellectual) Property and Other Legal Frameworks in the Digital Economy, Institut der deutschen Wirtschaft Köln, IW-Report 48/2018.
11.
Vgl. etwa Boris Otto et al., Industrial Data Space: Digitale Souveränität über Daten, Whitepaper, München 2016.
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