Велики подаци и подаци о приватности који произилазе из тога

Велики подаци су феномен последње деценије или тако нешто. Аналитика великих података има бројне користи у свакодневном животу, али њена најзначајнија употреба била је у унапређењу пословања. На пример, аналитика великих података може помоћи малопродајним предузећима да предвиде најпопуларније артикле сваке сезоне, а такође могу предвидјети који ће производи бити популарни на којим местима. Ово помаже предузећима да побољшају продају и задовољство купаца. Моћ великих података користи неколико индустрија. Али са великом моћи долази до бриге о приватности. Иако се аналитика великих података показује на многе начине корисна, она такође олакшава нарушавање приватности на следеће начине.


Велики подаци и подаци о приватности који произилазе из тога

Велики подаци и подаци о приватности који произилазе из тога

Кршења приватности

Неке употребе аналитике великих података резултирају кршењем приватности. На пример, малопродајна предузећа често користе аналитику великих података да би предвидели детаље купаца. Ови детаљи су често личне природе, а њихово откривање може довести до изгубљених послова или неугодних ситуација. Организације, трговци на мало или било која друга врста пословања не би требало да предузима акције које нарушавају приватност људи.

Немогућа анонимност

Уз велику аналитику података, немогуће је имати анонимне датотеке података. У доба паметних направа тешко је учинити било шта што би чувало вашу идентификацију у тајности. Чак и када су датотеке података анонимне, могу се комбиновати са другим датотекама за идентификацију појединаца. То значи да више нико није потпуно анониман.

Дискриминација

Иако је дискриминација одувијек постојала у сваком сектору, предиктивна аналитика само је учинила то уобичајенијим и на начин који није заиста објективан. На пример, финансијска организација можда неће моћи да утврди расу неке особе из апликације за кредит, али то може учинити уз помоћ неколико других података прикупљених анализом великих података и Интернета ствари (ИоТ). Тада захтев за подносиоца захтева може бити одбијен. Оваква врста „аутоматизоване дискриминације“ у већини случајева може имати потпору.

Неуспјех маскирања података

Маскирање података користи много организација, али ако се не користи правилно, онда би велика анализа података лако открила идентитет појединаца. Велики подаци су и даље веома нови и већина организација не мари за ризике који могу довести до нарушавања приватности. Требало би постојати одговарајућа политика која утврђује правила за маскирање података, како би се осигурала максимална приватност појединаца.

Нема потпуне тачности

Иако је велика анализа података снажна, није у потпуности тачна. Постоје погрешни алгоритми, погрешни модели података и нетачни подаци о појединцима. Ово би могло олакшати лоше одлуке ако тачност података није потврђена. Нетачни подаци могу наштетити појединцима и проузроковати губитак посла, лажне погрешне дијагнозе и ускраћивање основних услуга. Ако се слепо верује великој анализи података, без било какве верификације података, то може довести до мноштва проблема и изложити многим људима ризике.

Небитност родитеља и ауторског права

Велики подаци могу отежати добијање патената, јер би било потребно дуго времена да се верификује јединственост патента, захваљујући огромној бази података које треба разгледати. Такође би ауторска права била неважна, јер велики подаци олакшавају манипулирање и скривање података. Као посљедица тога, тантијеме повезане са патентираним или заштићеним ауторским правима информацијама могу постати прошлост. То не би било добро с обзиром на то да постоји много труда у проналаску нечег новог. Ако желите да погледате одличан филм о овоме, погледајте кухињски производ који је та млада жена измислила у филму Радост. Скандалозна је била и њена породица!

Како решити проблеме приватности великих података

Иако је аналитика великих података веома обећавајућа за предузећа и инспирише значајна дешавања у разним организацијама, забринутост за приватност је главна последица. Пре употребе аналитике великих података, организације морају увек имати на уму неколико ствари. Неки од њих су:

  • Пре употребе аналитике великих података на коришћење, организације морају размотрити најмање десет ризика приватности повезаних са стратегијом.
  • Требало би постојати јасна правила, политике и смернице за коришћење аналитике великих података које штите приватност појединаца.
  • Прије пуштања у употребу морају бити уграђене контроле сигурности и приватности у систем.

Последње мисли

Технологија је неопходно средство за свако модерно пословање, а велики подаци су најмоћнија технолошка иновација у новије време. Као и свака технологија, постоји добра и мрачна страна аналитике великих података – док помажу организацијама у њиховом пословном процесу, велики подаци такође редовно крше приватност и сигурност података. Имајући одговарајуће смернице и правила на местима требало би да помогне бољој употреби аналитике великих података без угрожавања приватности.

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