Wynikające z tego problemy dotyczące dużych zbiorów danych i prywatności

Big data jest zjawiskiem od około dekady. Analityka dużych zbiorów danych ma wiele zastosowań w życiu codziennym, ale jej najbardziej znaczącym zastosowaniem była poprawa biznesu. Na przykład analiza dużych zbiorów danych może pomóc firmom detalicznym przewidywać najpopularniejsze produkty w każdym sezonie, a także przewidywać, które przedmioty będą popularne w jakich miejscach. Pomaga to firmom zwiększyć sprzedaż i zadowolenie klientów. Potęga dużych zbiorów danych jest wykorzystywana przez kilka branż. Ale z ogromną mocą rodzą się problemy związane z prywatnością. Chociaż analizy dużych zbiorów danych okazują się pomocne na wiele sposobów, ułatwiają także naruszanie prywatności na następujące sposoby.


Wynikające z tego problemy dotyczące dużych zbiorów danych i prywatności

Wynikające z tego problemy dotyczące dużych zbiorów danych i prywatności

Naruszenia prywatności

Niektóre zastosowania analityki dużych zbiorów danych powodują naruszenie prywatności. Na przykład firmy detaliczne często wykorzystują analitykę dużych zbiorów danych do przewidywania danych klientów. Dane te często mają charakter osobisty, a ich ujawnienie może prowadzić do utraty pracy lub niewygodnych sytuacji. Organizacje, sprzedawcy detaliczni lub jakiekolwiek inne firmy nie powinny podejmować działań naruszających prywatność ludzi.

Niemożliwa anonimowość

Dzięki analityce dużych zbiorów danych anonimowe pliki danych mogą stać się niemożliwe. W dobie inteligentnych gadżetów trudno jest zrobić coś, co utrzyma Twoją tożsamość w tajemnicy. Nawet gdy pliki danych są anonimowe, można je łączyć z innymi plikami w celu identyfikacji osób. Oznacza to, że nikt nie jest już całkowicie anonimowy.

Dyskryminacja

Chociaż dyskryminacja zawsze istniała w każdym sektorze, dzięki analizom predykcyjnym stała się ona bardziej powszechna i nie jest tak naprawdę obiektywna. Na przykład organizacja finansowa może nie być w stanie określić rasy danej osoby na podstawie wniosku o pożyczkę, ale może to zrobić przy pomocy kilku innych danych zebranych za pomocą analizy dużych zbiorów danych i Internetu przedmiotów (IoT). Wtedy prośba o pożyczkę może zostać odrzucona. Ten rodzaj „automatycznej dyskryminacji” w większości przypadków może przynieść skutek odwrotny.

Błąd maskowania danych

Wiele organizacji stosuje maskowanie danych, ale jeśli nie zostanie ono właściwie wykorzystane, analiza dużych zbiorów danych może łatwo ujawnić tożsamość poszczególnych osób. Duże zbiory danych są wciąż bardzo nowe, a większość organizacji nie dba o ryzyko, które może prowadzić do naruszenia prywatności. Powinny istnieć odpowiednie zasady określające zasady maskowania danych, aby zapewnić maksymalną prywatność osób.

Brak pełnej dokładności

Mimo że analiza dużych zbiorów danych jest wydajna, nie jest w pełni dokładna. Istnieją wadliwe algorytmy, nieprawidłowe modele danych i niedokładne dane o osobach. Może to ułatwić podejmowanie złych decyzji, jeśli poprawność danych nie zostanie potwierdzona. Niedokładne dane mogą wyrządzić szkodę osobom fizycznym i spowodować utratę pracy, błędną diagnozę i odmowę świadczenia niezbędnych usług. Jeśli ślepo zaufana jest analiza dużych zbiorów danych bez jakiejkolwiek weryfikacji danych, może to prowadzić do wielu problemów i narażać wiele osób na ryzyko.

Nieistotność rodziców i prawa autorskie

Duże zbiory danych mogą utrudnić uzyskanie patentów, ponieważ weryfikacja wyjątkowości patentu zajęłaby dużo czasu, dzięki ogromnej bazie danych do przejrzenia. Sprawiłoby to również, że prawa autorskie byłyby nieistotne, ponieważ duże zbiory danych ułatwiają manipulowanie i ukrywanie danych. W rezultacie opłaty licencyjne związane z opatentowanymi lub chronionymi prawem autorskim informacjami mogą stać się przeszłością. Nie byłoby to dobrze, biorąc pod uwagę, że ciężko pracujemy nad wynalezieniem czegoś nowego. Jeśli chcesz zobaczyć doskonały film na ten temat, zobacz produkt kuchenny, który wynalazła ta młoda kobieta w filmie Radość. Jej własna rodzina również była skandaliczna!

Jak rozwiązywać problemy dotyczące prywatności dużych zbiorów danych

Podczas gdy analiza dużych zbiorów danych jest bardzo obiecująca dla firm i inspiruje znaczące zmiany w różnych organizacjach, troska o prywatność jest główną konsekwencją. Przed użyciem analizy dużych zbiorów danych organizacje muszą zawsze pamiętać o kilku kwestiach. Niektóre z nich to:

  • Przed zastosowaniem analizy dużych zbiorów danych organizacje muszą wziąć pod uwagę co najmniej dziesięć zagrożeń prywatności związanych ze strategią.
  • Powinny istnieć jasne zasady, zasady i wytyczne dla zastosowań analizy dużych zbiorów danych, które chronią prywatność osób fizycznych.
  • Przed uruchomieniem muszą być włączone zabezpieczenia i prywatność.

Końcowe przemyślenia

Technologia jest niezbędnym narzędziem dla każdego nowoczesnego biznesu, a duże zbiory danych to najpotężniejsza innowacja technologiczna w ostatnich czasach. Jak każda technologia, istnieje dobra i ciemna strona analizy dużych zbiorów danych – pomagając organizacjom w ich procesach biznesowych, duże zbiory danych również regularnie naruszają prywatność i bezpieczeństwo danych. Posiadanie odpowiednich wytycznych i zasad w poszczególnych miejscach powinno pomóc w lepszym wykorzystaniu analizy dużych zbiorów danych bez narażania prywatności.

Kim Martin Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map