Christoph Heitz: Wichtig zu wissen ist, dass die Kundendaten nur ­einen Teil der verfügbaren Daten ausmachen. Es gibt Unternehmensdaten oder Prozessdaten, die gerade im Zusammenhang mit dem ­Begriff «Industrie 4.0» eine grosse Rolle spielen. Da geht es beispielsweise um die optimierte Wartung von Maschinen unter dem Begriff «predictive maintenance».

Michael Klaas: Es ist zu beobachten, dass der Begriff «personenbezogene Daten» immer weiter gefasst wird. Er betrifft also nicht nur die Kundendaten, welche ein Unternehmen selber sammeln kann, sondern noch eine Vielzahl von Daten, die ausserhalb des Unternehmens liegen, die aber auch Informationen über mich liefern können.

Klaas: Hier gilt es vor allem die Schweizer Datenschutzbestimmun­gen zu beachten. Grundsätzlich besteht ein grosser Bedarf, zum Beispiel das Einkaufsverhalten der Kunden transparent zu machen. Dies gelingt oft besser über die Kombination von unternehmens­eigenen Daten, etwa welche Produkte wo durch welche Zielgruppe gekauft werden, und externen Daten, etwa  Wetterdaten. Speziell die extern zu beschaffenden Daten stellen Unternehmen vor Herausforderungen. Hier fehlt oft die Transparenz, wie die Daten ermittelt werden.

Klaas: In den Medien werden oft die grossen sozialen Netzwerke wie ­Facebook und Google, die Anwendungsmuster analysieren können, als Datensammler dargestellt. Diese Unternehmen nutzen die Daten aber innerhalb der eigenen Unternehmen und verkaufen diese nicht.

Klaas: Genau, der Handel mit Adress­daten war schon früher ein sehr etabliertes Geschäft. Heute sind die Daten nur aktueller und schneller verfügbar. Heute kann das Nutzerverhalten besser nachvollzogen werden, zum Beispiel was der Kunde auf der firmeneigenen Website macht. Zusätzlich können diese Daten durch neue Verfahren viel besser analysiert und ausgewertet werden. Das heisst aber nicht, dass jedes Unternehmen jeden einzelnen Nutzer analysiert, vielmehr geht es um ein Gesamtbild von Kundengruppen oder um Trends und Fehler in den Abläufen zu identifizieren.

Klaas: Die Kunst besteht darin, in einer grossen Menge von Daten Muster zu erkennen, die dem Unternehmen oder dem Analysten so nicht bekannt waren und einen Mehrwert für Kunden oder Unternehmen liefern. Die Herausforderungen liegen vor allem in den Fragen: Welche Daten sind für die Analyse relevant? Wie kann ich diese «Datentöpfe» sinnvoll miteinander verbinden? Und was bedeuten diese Datenmuster oder Algorithmen für das Unternehmen auf geschäftlicher Ebene? Die grösste Herausforderung aus meiner Sicht ist es aber, die richtigen Menschen im Unternehmen zu haben, die auch in der Lage sind, solche Analysen und die «Übersetzung» in das unternehmerische Umfeld zu leisten.

Klaas: Es gibt da nationale Unterschiede. Deutschland ist bestimmt restriktiver als die Schweiz. Die Schweiz ist zwar nicht das restriktivste Land, aber unser Datenschutzgesetz ist gut. Neu gibt es eine gesamteuropäische Datenschutzverordnung, die gegenüber dem deutschen Datenschutz etwas lockerer ist. Die Schweiz ist daran, zu prüfen, inwieweit eine Anpassung nötig ist.

Heitz: Schauen wir das technisch an. Welche digitale Spur hinterlassen wir? Wir laufen mit dem Handy rum, da sind Positionssensoren drin. Unser Internetprovider weiss genau, wo wir sind. Wir machen Bankgeschäfte auf dem Internet. WhatsApp, Skype und Facebook wissen, mit wem wir wann über was kommunizieren. Wir verraten Google und Amazon, welche Themen uns gerade interessieren. Wir hinterlassen ständig Spuren, und jemand kennt immer einen bestimmten Teil dieser Spur. Technisch wär’s nur eine Fleissarbeit, diese Spurenabschnitte zu einer einzigen Spur zu vereinen. So würde man doch sehr umfassend überwacht.

Heitz: Es gibt Regeln, die das verhindern, und die Players sind segmentiert.  Aber wir können politische Entwicklungen hin zu dominierenden Regimen nicht ausschliessen, die versuchen werden, diese Barrieren zu durchbrechen.  Auch wirtschaftlich entstünden dadurch riesige Potenziale. Und «bad guys» hat es zu allen Zeiten gegeben. Natürlich sind wir heute weit weg davon, dass wir uns überwacht fühlen müssten. Aber technisch wär’s möglich. Die gesellschaftlich relevante Herausforderung ist deshalb, wie wir mit diesen technischen Möglichkeiten umgehen.

Klaas: Rein technisch betrachtet ist der Datenschutz eine Illusion. Man könnte heute jeden Menschen der westlichen Welt gut überwachen, wenn man bestehende Gesetze ignoriert. Auf der Basis unserer westlichen Ethik besteht allerdings politisch der Wille, die Bevölkerung vor der Überwachung zu schützen.

Gespräch: Markus Gisler

studierte Physik und ist Professor für Operations Management. Er ist Schwerpunktleiter und Mitglied der Institutsleitung des ZHAW-Instituts für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP). Zudem ist er Präsident der Swiss Alliance for Data-Intensive Services, eines schweizweiten Innovationsnetzwerks aus Firmen und Hochschulen. Hier leitet er auch die Fachgruppe Data-Ethics.

leitet an der School of Management and Law die Fachstelle für integrierte Kommunikation und die CAS-Studiengänge für digitales Marketing und Marketing Analytics. Zuvor war er fünf Jahre bei Hilti AG, Schaan, Head of New Media sowie drei Jahre Leiter Kompetenzzentren am Institut für Wirtschaftsinformatik an der Uni SG mit den Schwerpunkten Customer Relationship Management und Design Thinking, welches er noch heute als Dozent an der HSG lehrt.