[535]
Gola/Schomerus-Gola/Klug/Körffer § 14 BDSG Rn. 17.
von Münch/Kunig-Grubelt Art. 12 GG Rn. 49; Gola/Schomerus-Gola/Klug/Körffer § 13 Rn. 20.
Hierzu Simitis-Dammann § 14 Rn. 93 ff. m.w.N.
Gola/Schomerus-Gola/Klug/Körffer § 14 BDSG Rn. 24.
Siehe zu deren Voraussetzungen insb. Art. 9 Rn. 33 sowie Rn. 97 zu § 22 BDSG n.F.
Simitis/Hornung/Spiecker gen. Döhmann-Roßnagel Art. 6 Rn. 29.
Gesetzesbegründung zum DSAnpUG-EU, BT-Drucks. 18/11325, S. 96.
Siehe dazu oben Rn. 274.
Richtlinie (EU) 2016/680 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 27. April 2016 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch die zuständigen Behörden zum Zwecke der Verhütung, Ermittlung, Aufdeckung oder Verfolgung von Straftaten oder der Strafvollstreckung sowie zum freien Datenverkehr und zur Aufhebung des Rahmenbeschlusses 2008/977/JI des Rates.
Ähnlich Härting CR 2014, 528 f.; Hoeren/Sieber/Holznagel-Hackenberg Multimedia-Recht, 42. Ergänzungslieferung 2015, Teil 16.7 Big Data, Rn. 1.
Siehe beispielhaft BITKOM „Leitfaden Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte“ (2012), S. 7, abrufbar unter https://www.bitkom.org/sites/default/files/pdf/noindex/Publikationen/2012/Leitfaden/Leitfaden-Big-Data-im-Praxiseinsatz-Szenarien-Beispiele-Effekte/BITKOM-LF-big-data-2012-online1.pdf, zuletzt abgerufen am 21.4.2020.
Helbing K&R 2015, 145; Hoeren/Sieber/Holznagel-Hackenberg Multimedia-Recht, 42. Ergänzungslieferung 2015, Teil 16.7 Big Data, Rn. 1.
Vgl. Weichert ZD 2013, 251, 253, der unter Nennung der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten die Frage nach Big Data als „Baum der Erkenntnis“ aufwirft. Trotz des großen Potentials wird auch kritisch darauf hingewiesen, dass Big Data „zunächst einmal nur Korrelationen, aber keine Kausalitäten aufzeigt“, vgl. Gutachten der Datenethikkommission der Bundesregierung, Oktober 2019, S. 53, abrufbar unter https://www.bmi.bund.de/SharedDocs/downloads/DE/publikationen/themen/it-digitalpolitik/gutachten-datenethikkommission.pdf?__blob=publicationFile&v=5, zuletzt abgerufen am 21.4.2020.
Z.B. „Google Flu Trends“, wo Suchanfragen zu Grippeerkrankungen analysiert wurden, dazu Budras „Big Data: Google weiß, wo die Grippe lauert“, faz.net v. 15.11.2014, abrufbar unter https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/netzwirtschaft/google-flu-trends-big-data-kann-helfen-uns-gegen-krankheiten-zu-wappnen-13268389.html, zuletzt abgerufen am 21.4.2020.
Positionspapier der Projektgruppe Smart Data Leitlinien für den Big-Data-Einsatz im Überblick v. 25.11.2015, S. 6.
Scheppach „Und jetzt: Ihr Wetter“, Technology Review vom 6.5.2015, abrufbar unter https://www.heise.de/tr/artikel/Und-jetzt-Ihr-Wetter-2599595.html, zuletzt abgerufen am 21.4.2020.
Positionspapier der Projektgruppe Smart Data Leitlinien für den Big-Data-Einsatz im Überblick v. 25.11.2015, S. 8.
Vgl. dazu Positionspapier der Projektgruppe Smart Data Leitlinien für den Big-Data-Einsatz im Überblick v. 25.11.2015, S. 5 f.
Dazu Schwartmann/Jacquemain RDV 5/2018, 247, ff.; Positionspapier der Projektgruppe Smart Data Leitlinien für den Big-Data-Einsatz im Überblick v. 25.11.2015, S. 9 f.
So prognostizierte eine vom BITKOM in Auftrag gegebene Studie allein für den Big Data-Analysis-Markt im Jahr 2014 ein Wachstum von 59 Prozent auf 6,1 Milliarden Euro und bis zum Jahr 2016 eine Umsatzverdopplung mit Big-Data-Lösungen auf 13,6 Milliarden Euro, BITKOM-Pressemitteilung vom 5.3.2014, „Großes Wachstum bei Big Data“, abrufbar unter http://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Grosses-Wachstum-bei-Big-Data.html, zuletzt abgerufen am 21.4.2020.
