Business Intelligence und Big Data Behörden können Stimmungslagen erkennen & Daten sicher analysieren

Die Zeiten, als die Kennzahlen einer Öffentlichen Verwaltung noch mit einer Tabellen­kalkulation wie Excel in den Griff zu bekommen waren, sind inzwischen jedenfalls endgültig vorbei. Auch M­icrosoft macht „Big-Data- und Business-Intelligence-Szenarien für die Öffentliche Verwaltung“ zum Thema.

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Im Public Sector Blog des Unternehmens benennt der Software­riese in „Beispielszenarien von Big Data“ diverse Einsatzmöglichkeiten: „In der Öffentlichen Verwaltung gibt es vielfältige Einsatzmöglichkeiten von Big Data. Die frühzeitige Erkennung von Staus und Gefahren im Straßenverkehr kann als erstes Beispiel angeführt werden. Hierzu wurden Daten unterschiedlicher Formate verschiedener Datenquellen, wie Unfallhistorien, analysiert und in ein Vorhersagemodell integriert, welches wiederum in Echtzeit Vorhersagen zu den Gegebenheiten im Straßenverkehr ermöglicht.

Lassen Sie uns zudem auf den Einsatzbereich der öffentlichen und nationalen Sicherheit eingehen. Die möglichen Datenquellen sind vielfältig. Diese reichen von technischen Sensoren, wie installierten Kameras an öffentlichen Orten oder Gesichtserkennung, über sogenannte Community-Sensoren, wie die diversen Social-Media-Plattformen, als auch Open Data, wie Informationen zu dem Angebot von Schulen oder Lokationen diverser öffentlicher Einrichtungen als auch geschützten internen Informationen, wie Fallakten bei der Polizei.

So können zum Beispiel Auswertungen der Social-Media-Beiträge bei Protesten und Großveranstaltungen und durch die Visualisierung und Verknüpfung mit weiteren Daten Einblicke in die aktuelle Stimmungslage geben und somit kann ein vorbeugendes Agieren der Einsatzkräfte ermöglicht werden.“

BI-Spezialist SAS bringt anlässlich der aktuellen Steuerhinterziehungsfälle den neuen „Kollegen vom Steuerfahnder“ ins Spiel: Den Datenfahnder. „Datenanalyse, Analytik und Mustererkennung sind die Schlüsselwörter der effizienten Steuerfahnung:

Die Aufdeckung der Steuerhinterziehung wird zukünftig ein noch stärker daten- und analysegetriebener Prozessschritt sein, Auffälligkeiten werden erkannt, Muster werden identifiziert und Steuerbetrüger werden schneller und effizienter entdeckt. Ein wesentlicher Teil des Erfolgs der Aufdeckung von Steuerhinterziehung ist ein effizienter Ermittlungsprozess.

Dieser Ansatz der Datenanalyse kann den Ertrag je Steuerfahnder um Faktoren erhöhen, bedarf aber auch eines neuen Erkennungs- und Nachverfolgungsprozesses. Versicherungen und Banken gehen diese Wege bereits und die öffentliche Hand kann und muss folgen. Diese Zukunft ist genau was wir von unseren Steuerbehörden erwarten, oder vielleicht doch nicht?“, schreibt Klaus Fabits im SAS-Blog.

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