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Der Trend zur Auswertung aller nur möglichen Datenbestände für kommerzielle Zwecke ist eine nicht mehr aufzuhaltende Entwicklung. Auch für die Kreditwürdigkeitsprüfung wird überlegt, Daten aus Sozialen Netzwerken einzusetzen. Die Forschungsfrage entsteht, wie die Nutzer dieser Netzwerke reagieren, wenn Banken ihre privaten Profile durchsuchen. Mit Hilfe einer Befragung von 271 Probanden wurde dieses Problem erforscht. Die Ergebnisse sind wie folgt: Die betroffenen Bürger sehen die Entwicklung mit Sorge. Sie begreifen ganz rational die neuen Geschäftsmodelle und ihre Logik und erkennen die Vorteile. Sie stehen dem Big-Data-Ansatz nicht vollkommen ablehnend gegenüber. Abgelehnt wird es aber, wenn sich Daten aus sozialen Medien negativ für eine Person auswirken. Wenn man schon sein Facebook-Profil einer Bank öffnet, dann will man einen Vorteil davon haben, keinen Nachteil. Ein Teil der Gesellschaft lehnt das Schnüffeln in privaten Daten strikt ab. Insgesamt sind die Antworten deutlich linksschief verteilt mit einem sehr dicken Ende im ablehnenden Bereich. Das Schnüffeln in privaten Daten wird als unethisch und unfair empfunden. Die Menschen fühlen sich im Gegenzug berechtigt, ihre Facebook-Daten zu manipulieren. Eine wie-Du-mir-so-ich-Dir-Mentalität ist festzustellen. Wer kommerziell ausgeschnüffelt wird, der antwortet kommerziell mit Manipulationen seiner Daten. Insgesamt ist Banken zu raten, nicht Vorreiter der Entwicklung zu sein, sondern abzuwarten, welche Erfahrungen Fintechs machen. Banken haben zu hohe Opportunitätskosten in Form des Verlustes von Kundenvertrauen. The trend to analyze all conceivable data sets for commercial purposes is unstoppable. Banks and fintechs try to use social media data to assess the creditworthiness of potential customers. The research question is how social media users react when they realize that their bank evaluates personal social media profiles. An inquiry among 271 test persons has been performed to analyze this problem. The results are as follows: The persons are able to rationally reflect the reasons for the development and the logic behind big data analyses. They realize the advantages, but also see risks. Opening social media profiles to banks should not lead to individual disadvantages. Instead, people expect an advantage from opening their profiles voluntarily. This is a moral attitude. An important minority of 20 to 30 % argues strictly against the commercial use of social media data. When people realize that they cannot prevent the commercial use of private data, they start to manipulate them. Manipulation becomes more extensive when test persons learn about critical details of big data analyses. Those who realize that their private data are used commercially think it would be fair to answer in the same style. So the whole society moves into a commercial direction. To sum up, banks should be reluctant and careful in analyzing private client big data. Instead, banks should give the lead to fintechs as they have fewer opportunity costs, because they do not depend on good customer relations for related products.

In der heutigen Welt wird die Verarbeitung großer Mengen von Daten immer wichtiger. Dabei wird eine Vielzahl von Technologien, Frameworks und Software-Lösungen eingesetzt, die explizit für den Big-Data-Bereich konzipiert wurden oder aber auf Big-Data-Systeme portiert werden können. Ziel dieser Projektgruppe (PG) ist der Erwerb von Expertenwissen hinsichtlich aktueller Tools und Systeme im Big-Data-Bereich anhand einer realen, wissenschaftlichen Problemstellung. Vom Wintersemester 2015/2016 bis zum Ende des Sommersemesters 2016 beschäftigte sich diese Projektgruppe mit der Verarbeitung und Analyse der Daten des durch den Fachbereich Physik auf der Insel La Palma betriebenen First G-APD Cherenkov Telescope (FACT). Dieses liefert täglich Daten im Terabyte- Bereich, die mit Hilfe des Clusters des Sonderforschungsbereiches 876 zunächst indiziert und dann auf effiziente Weise verarbeitet werden müssen, sodass diese Projektgruppe im besten Falle die Tätigkeit der Physiker mit ihren Ergebnissen unterstützen kann. Wie genau dies geschehen soll, sei auf den nachfolgenden Seiten genauer beleuchtet - begonnen mit dem dezidierten Anwendungsfall, unter Berücksichtigung der notwendigen fachlichen sowie technischen Grundlagen, bis hin zu den finalen Ergebnissen.