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Although reports on big data success stories have been accumulating in the media, most organizations dealing with high-volume, high-velocity and high-variety information assets still face challenges. Only a thorough understanding of these challenges puts organizations into a position in which they can make an informed decision for or against big data, and, if the decision is positive, overcome the challenges smoothly. The combination of a series of interviews with leading experts from enterprises, associations and research institutions, and focused literature reviews allowed not only identifying and describing eight key challenges but also characterizing their impact, outlining potential responses to them and proposing directions for future research. The challenges faced were found to be not only technological in nature. Organizational and people-related matters as well as the legislative framework are also relevant. For large enterprises and startups specialized in big data, it is typically easier to overcome the challenges than it is for other enterprises and public administration bodies.

Der Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) in der Genomforschung und Biomedizin hat sich in den letzten Jahren weltweit sowohl in der akademischen Welt als auch in der Wirtschaft rasant entwickelt. Die Potenziale und die damit verknüpften Erwartungen betreffen erstens die Grundlagenforschung, in der KI-basierte Methoden entscheidend dazu beitragen können, mögliche ursächliche Veränderungen im Erbgut und molekulare Mechanismen für Krankheiten schnell und umfänglich zu erkennen, zweitens die gezieltere und schnellere Entwicklung von Medikamenten und drittens die differenziertere Krankheits-diagnose und Prognose von Erkrankungsrisiken, Therapiemöglichkeiten und -verläufen. Handlungsbedarfe für die öffentliche Forschungs- und Innovationspolitik bestehen insbesondere im Auf- oder Umbau von Forschungs- und Dateninfrastrukturen für die Gewinnung und den sicheren Austausch von qualitativ hochwertigen Genom- und Gesundheitsdaten über Grenzen und verschiedene Regulierungsbedingungen hinweg; außer-dem in der Förderung von Forschung und Start-up-Unternehmen sowie in der Berücksichtigung soziokultureller und ethischer Aspekte wie Vertrauen der Anwender*innen oder den Schutz besonders sensibler Daten. Weil sich das Feld und seine wirtschaftliche Nutzung sehr dynamisch entwickelt und zurzeit von den USA und China geprägt wird, wird empfohlen, einen stakeholderbasierten, forschungs- und innovationspolitischen Strategieprozess aufzusetzen. Dieser sollte reflektieren, wie Deutschland und Europa ihre Position bei der verantwortungsbewussten und werteorientierten Entwicklung von KI-Innovationen in der genomischen Medizin und ihre Attraktivität für internationale Kooperationen, Talente und Investitionen stärken können, und darauf aufbauend auf die Umsetzung von Maßnahmen hinwirken, die über die bereits laufenden oder geplanten forschungs- und innovationspolitischen Aktivitäten hinausgehen.

The increasing availability of extensive and complex data has made human genomics and its applications in (bio)medicine an at­ tractive domain for artificial intelligence (AI) in the form of advanced machine learning (ML) methods. These methods are linked not only to the hope of improving diagnosis and drug development. Rather, they may also advance key issues in biomedicine, e. g. understanding how individual differences in the human genome may cause specific traits or diseases. We analyze the increasing convergence of AI and genom­ics, the emergence of a corresponding innovation system, and how these associative AI methods relate to the need for causal knowledge in biomedical research and development (R&D) and in medical prac­tice. Finally, we look at the opportunities and challenges for clinical practice and the implications for governance issues arising from this convergence.

This white paper assesses privacy-preserving technologies taking ethical and societal issues into account. The assessment consists of two parts: a technology-specific assessment of selected classes of technologies and a more general assessment of the technologies. Among the assessed technologies are technologies for anonymisation and sanitisation, encryption, multi-party computation, access control, policy enforcement, accountability and transparency, data provenance, and access, portability and user control. With respect to the issues, the focus is on privacy but issues and values such as self-determination, welfare interdependency, trustworthiness, accountability, fairness and legislation are also taken into account.

[Zusammenfassung .] Deutschland gehört zu den innovationsstärksten Ländern der Welt und belegt unverändert Rang vier im Innovationsindikator - allerdings erreicht das deutsche Innovationssystem in keinem der Teilbereiche Wirtschaft, Wissenschaft, Bildung, Staat und Gesellschaft eine Topplatzierung. [.] Gemessen am Digitalisierungsindikator, der für diese Ausgabe des Innovationsindikators erstellt wurde, liegt Deutschland deutlich hinter anderen Industrienationen zurück (Rang 17). Das gilt besonders für die Bereiche Forschung/Technologie (Rang 16), Bildung (Rang 17) und Infrastruktur/Staat (Rang 19).

Cloud Computing and Social Network Services (SNS) are some of the most controversially discussed IT developments in recent years. Huge expectations exist for Cloud Computing, providing lower costs of computing while increasing employment. However, Cloud Computing as well as Social Network Services may come with a substantial risk of losing data privacy. The project conducted on Cloud Computing Services and Social Network Sites addressed the potential and impacts of these technologies. The project report showed that (1) adequate data security and privacy are critical but difficult to achieve, that (2) more consumer protection is needed and that (3) the market for Cloud Computing is not growing as fast as initially forecast, resulting in a lower than expected increase of employment and lower contribution to GDP growth. The study was carried out between 2012 and 2013 on behalf of the European Parliament's Science and Technology Options Assessment Panel (STOA) by the Danish Board of Technology (DBT), the Fraunhofer Institute for Systems and Innovation Research (ISI), the Institute of Technology Assessment of the Austrian Academy of Sciences (ITA), the Irish Centre for Cloud Computing and Commerce at Dublin City University (DCU/IC4), and ITAS. In this article, we highlight findings from interviews, literature reviews, and case studies. In addition, selected contributions from a project workshop under the auspices of the 5th European Innovation Summit are presented, conclusions drawn, and finally key policy options presented.