Der Mensch im heutigen digitalen Zeitalter hinterlässt im Internet, bei seinen Posts, Tweets und Einkäufen, eine beständige Spur an Daten.Diese Datenmengen, oder auch "Big Data" genannt, können durch den heutigen technologischen Fortschritt benutzt und analysiert werden.
Ziel dieser Ausarbeitung ist es, den Begriff Big Data ausführlich darzulegen sowie den Nutzten aber auch die Gefahren und Risiken von Big Data aufzuzeigen. Hierbei wird nicht nur die Grundlagen und Anforderungen an Big Data erläutert, sondern auch an den Beispielen "Fitbit" und "Freeletics" ein Fokus auf Big Data in der Fitnessbranche gelegt.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Big Data
2.1 Einführung
2.2 Anforderungen an Big Data
2.3 Risiken von Big Data
3. Digitalisierung der Fitnessbranche
3.1 Geschichte
3.2 Big Data in der Fitnessbranche
4. Fazit
Zielsetzung & Themen
Diese Hausarbeit analysiert den Begriff Big Data im Hinblick auf seine Definition, Potenziale und gesellschaftlichen Herausforderungen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der praktischen Anwendung datengetriebener Technologien innerhalb der Fitnessbranche.
- Grundlagen und Definitionen von Big Data
- Anforderungskriterien (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)
- Gesellschaftliche Risiken, insbesondere Datenschutz und Manipulation
- Historische Entwicklung der Fitnessbranche
- Praxisbeispiele für Big Data (Freeletics und Fitbit)
Auszug aus dem Buch
3.2 Big Data in der Fitnessbranche
Durch den stark ansteigenden Trend der Fitnessbranche im Zusammenhang mit einer technologischen Entwicklung werden im Bereich der Fitnessbranche mehr Daten produziert, gesammelt und analysiert. Insbesondere digitale Fitness Coaches, Online Sport Apps oder die zahlreichen Fitnessmesser wie das Fitbit sind hier zu nennen. Alle speichern Daten und ermöglichen so eine Big Data Analyse (Marr 2016,S.189 ff.)
Im Folgenden werden als Beispiele die Fitnessapp „Freeletics“ sowie das Fitness Armband „Fitbit“ erläutert und gezeigt wie Big Data in der Fitnessbranche genutzt wird.
Freeletics
Freeletics verspricht schnelle und intensive Trainingseinheiten mit guten Erklärungen und Hilfestellungen zu den Übungen ohne zusätzliche Hilfsmittel. Anhand von online eingetragenen Daten wie Alter, Geschlecht, Gewicht, Ziele (Muskelaufbau / Ausdauer etc.) und individuellem Trainingslevel wird ein maßgeschneidertes Profil angelegt (Lagé 2017).
Durch die gewonnenen Daten kann jeder Trainingsplan an den Kunden angepasst werden. Übungen und Erholungszeiten werden je nach Benutzer und absolvierten Trainingseinheiten in den Trainingsplan eingefügt. Freeletics ermöglicht jedem Benutzer, sei er sportlich oder auch nicht, gezielt auf seine Bedürfnisse einzugehen und eine Optimierung beim Sport zu erzielen (Böhme 2017, S.12).
Kritik an dieser Art von Training kommt zum Beispiel von den Personal Coaches, da Anfänger eigentlich Hilfestellung bei besonders anspruchsvollen Übungen benötigen um Verletzungen zu vermeiden (Lagé 2017).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die zunehmende Bedeutung datengetriebener Analysen im digitalen Zeitalter ein und umreißt die Zielsetzung der Untersuchung im Kontext der Fitnessbranche.
2. Big Data: Dieses Kapitel definiert den Begriff Big Data, erläutert die wesentlichen Anforderungen wie Volume, Velocity und Variety und setzt sich kritisch mit den daraus resultierenden Risiken wie Datenmissbrauch auseinander.
3. Digitalisierung der Fitnessbranche: Das Kapitel zeichnet die historische Entwicklung der Fitnessbranche nach und demonstriert anhand von konkreten Beispielen wie Freeletics und Fitbit die Implementierung datenbasierter Technologien.
4. Fazit: Das Fazit fasst die Chancen und Risiken zusammen und betont, dass Big Data eine fundamentale digitale Evolution darstellt, die künftig einer stärkeren gesellschaftlichen und rechtlichen Debatte bedarf.
Schlüsselwörter
Big Data, Fitnessbranche, Digitalisierung, Datenschutz, Datenanalyse, Fitness-Apps, Wearables, Algorithmen, Personenbezogene Daten, Gesundheitswesen, Profiling, Zielgruppen-Targeting, Fitnessstudios, Datensicherheit, Digitale Evolution
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Hausarbeit im Kern?
Die Arbeit untersucht das Konzept von Big Data und dessen Auswirkungen auf verschiedene Lebensbereiche, wobei ein spezieller Fokus auf die Veränderungen in der modernen Fitnessbranche gelegt wird.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Die zentralen Themen umfassen die Definition und technische Grundlagen von Big Data, die damit verbundenen gesellschaftlichen Risiken sowie die praktische Anwendung durch digitale Fitness-Angebote.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel der Arbeit ist es, den Begriff Big Data zu definieren sowie den Nutzen für Unternehmen gegenüber den Gefahren hinsichtlich Privatsphäre und Manipulation kritisch abzuwägen.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es handelt sich um eine theoretische Auseinandersetzung, die auf einer umfassenden Literaturanalyse aktueller Fachpublikationen und statistischer Berichte basiert.
Was steht im Hauptteil der Untersuchung im Fokus?
Im Hauptteil werden zunächst die theoretischen Anforderungen an Big Data erarbeitet, bevor die Übertragung dieser Prozesse auf die Fitnessbranche anhand konkreter Software- und Hardware-Beispiele detailliert analysiert wird.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren das Dokument?
Die Arbeit wird durch Begriffe wie Big Data, Datenschutz, digitale Fitness-Coaches, Fitnessarmbänder, algorithmische Entscheidungsprozesse und Datenanalyse geprägt.
Wie verändert Big Data das Geschäftsmodell in der Fitnessbranche?
Durch Big Data können Unternehmen maßgeschneiderte Trainingsprofile und personalisierte Pläne erstellen, die weit über das Angebot traditioneller Fitnessstudios hinausgehen und individuelle Optimierungen ermöglichen.
Welche Bedenken werden hinsichtlich der Nutzung von Gesundheitsdaten geäußert?
Die Arbeit thematisiert das Risiko, dass sensible Gesundheitsdaten für Versicherungsentscheidungen genutzt oder ohne explizite Zustimmung für zweckfremde Analysen verwendet werden könnten.
- Quote paper
- Linus Büttner (Author), 2016, Big Data und Digitalisierung. Chancen und Risiken für die Fitnessbranche, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/383551
