Unter Big Data bzw Big Data Analysen wird der Einsatz großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen mit einer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens verstanden. Vier wesentliche Kriterien zeichnen Big Data Analysen aus: 

1. Große Datenmenge (Volume)

2. Datenvielfalt, d.h. aus unterschiedlichen Datenquellen (Variety)

3. Geschwindigkeit der Datenanalyse (Velocity)

4. Analyse (Analytics) beschreibt die Methode zur möglichst automatisierten Erkennung und Nutzung von Mustern, Zusammenhängen und Bedeutungen (BITKOM, Big Data im Praxiseinsatz, Seite 21).

Aus rechtlicher Sicht ist entscheidend, ob bei Big Data-Analysen personenbezogene Daten (§ 3 Abs. 1 BDSG) verarbeitet werden, da in diesem Fall grundsätzlich die Einwilligung der jeweiligen betroffenen natürlichen Person vorliegen müsste. Schwierig ist hierbei zu bestimmen, ob aufgrund von Verkettung von Daten eine Person bestimmbar wird. Umgehen kann derjenige, der Big Data-Analysen vornehmen möchte, die datenschutzrechtliche Problematik indem er die Daten anonymisiert (§ 3 Abs. 6 BDSG).

die EU-Datenschutzgrundverordnung stellt hierfür einen anderen Rechtsrahmen und daher müssen sich Unternehmen auf diese geänderten Regelung einstellen.

Weiterführende Literatur: Schefzig, Big Data = Personal Data?, K&R 2015, 772;

Nohr, "Big Data im Lichte der EU-Datenschutz-Grundverordnung", JurPC Web-Dok. 111/2017, Abs. 1 - 86