Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Artikelserie

Als ich vor zwölf Jahren in die Niederlande zog und anfing, bei lokalen Supermarktketten wie Albert Heijn einzukaufen, habe ich mich zunächst gegen die Bonuskarte (Treuekarte für Rabatte) gewehrt, da ich nicht wollte, dass das Unternehmen meine Einkäufe nachverfolgen konnte. Ich verstand, dass die Verwendung dieser Informationen ihnen helfen könnte, mich zu manipulieren, indem sie Produkte anwerben oder so arrangieren würden, dass ich mehr kaufen würde, als mir lieb war. Es fühlte sich einfach falsch an.

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Privacy, Security and Ethics in Process Mining – Article Series

Fakt ist aber, dass keine Datenanalyse-Technik intrinsisch gut oder schlecht ist. Es liegt allein in den Händen der Menschen, ob sie die Technologie so einsetzen, dass dabei etwas Produktives und Konstruktives entsteht. Während Supermärkte die Informationen ihrer Kunden aufgrund der Treue-Karten benutzen könnten, um sicherzustellen, dass sie den längsten Weg im Geschäft haben, wenn sie ihre gewöhnlichen Produkte einkaufen (und dadurch an soviel anderen Produkten wie möglich vorbeikommen), können sie auf der anderen Seite die Informationen verwenden, um den Einkauf angenehmer zu gestalten und mehr Produkte anzubieten, die wir mögen.

Die meisten Unternehmen haben mit der Anwendung von Datenanalysetechniken begonnen, mit welchen sie ihre Daten auf die eine oder andere Weise analysieren. Diese Datenanalysen können Unternehmen und ihren Kunden gewaltige Chancen einräumen, doch mit der zunehmenden Nutzung der Data-Science-Techniken drängt sich auch die Frage der Ethik und die einer verantwortungsvollen Anwendung in den Vordergrund. Initiativen, wie die Seminarreihe ‘Responsible Data Science [1]’, beschäftigen sich mit dem Thema insofern, als ein Bewusstsein geschaffen wird und die Forscher ermutigt werden, Algorithmen zu entwickeln, die sich auf Konzepte wie Fairness, Genauigkeit, Vertraulichkeit und Transparenz stützen [2].

Process Mining kann Ihnen erstaunlichen Einblicke in Ihre Prozesse verschaffen und Ihre Verbesserungsinitiativen mit Inspiration und Enthusiasmus bereichern, wenn Sie es richtig anwenden. Aber wie können Sie sicherstellen, dass Sie Process Mining verantwortungsvoll anwenden? Was sollten Sie beachten, wenn Sie Process Mining in Ihre eigene Organisation integrieren?

In dieser Artikelserie stellen wir Ihnen vier Richtlinien vor, die Sie befolgen können, um Ihre Process Minining-Analyse verantwortungsvoll vorzubereiten:

Teil 1 von 4: Klarstellung des Analyseziels

Teil 2 von 4: Verantwortungsvoller Umgang mit Daten

Teil 3 von 4: Anonymisierung in Betracht ziehen

Teil 4 von 4: Schaffung einer Kooperationskultur

Danksagung

Wir danken Frank van Geffen und Léonard Studer, der die ersten Diskussionen in der Arbeitsgruppe rund um das verantwortungsvolle Process Mining im Jahr 2015 initiiert haben. Wir danken ausserdem Moe Wynn, Felix Mannhardt und Wil van der Aalst für ihr Feedback zu früheren Versionen dieses Artikels.

 

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  1. […] Anne Rozinat und Christian Günther im Data Science Blog. Gerade haben sie den Abschluss einer vierteiligen Artikelserie geliefert, in der sie Richtlinien für verantwortungsvolles „Process Minining“ (Symbolbild) […]

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  5. […] Dieser Artikel ist Teil 4 von 4 aus der Reihe Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining. […]

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