Big Data- en privaatheidskwessies wat daaruit voortspruit

Groot data is die afgelope dekade of so ‘n verskynsel. Groot data-analise het ‘n aantal gebruike in die alledaagse lewe, maar die belangrikste gebruik daarvan is om ondernemings te verbeter. Big analytics kan byvoorbeeld kleinhandelondernemings help om die gewildste items elke seisoen te voorspel en ook te voorspel watter items gewild sal wees op watter plekke. Dit help ondernemings om verkope en klanttevredenheid te verbeter. Die krag van groot data word deur verskillende bedrywe benut. Maar met groot mag kom die kommer oor privaatheidskwessies. Hoewel groot data-analise op baie maniere nuttig blyk te wees, maak hulle dit ook maklik om op die volgende maniere privaatheid binne te val.


Big Data- en privaatheidskwessies wat daaruit voortspruit

Big Data- en privaatheidskwessies wat daaruit voortspruit

Privaatheidskending

Sommige gebruik van groot data-ontleding lei tot die inbreuk op privaatheid. Kleinhandelsondernemings gebruik byvoorbeeld groot data-analise om kliënte se besonderhede te voorspel. Hierdie besonderhede is dikwels persoonlik van aard, en die openbaarmaking daarvan kan lei tot verlore werk of ongemaklike situasies. Organisasies, kleinhandelaars of enige ander soort onderneming moet nie stappe doen wat die privaatheid van mense belemmer nie.

Onmoontlike anonimiteit

Met analise van groot data kan dit onmoontlik raak om anonieme datalêers te hê. In die tyd van slim gadgets is dit moeilik om iets te doen om u identiteit geheim te hou. Selfs wanneer datalêers anoniem is, kan dit met ander lêers gekombineer word om individue te identifiseer. Dit beteken niemand is meer anoniem nie.

diskriminasie

Alhoewel daar altyd in elke sektor diskriminasie bestaan ​​het, het voorspellingsanalise dit net meer alledaags gemaak en op ‘n manier wat nie werklik objektief is nie. ‘N Finansiële organisasie kan byvoorbeeld nie ‘n persoon se wedloop vanaf ‘n leningsaansoek bepaal nie, maar kan dit doen met behulp van verskeie ander data wat ingesamel is deur middel van big data-analise en die Internet of Things (IoT). Dan kan die aansoeker se leningsversoek afgekeur word. Hierdie soort ‘outomatiese diskriminasie’ kan in die meeste gevalle terugbrand.

Mislukking van data-maskering

Data-maskering word deur baie organisasies gebruik, maar as dit nie korrek gebruik word nie, kan big data-ontleding maklik die identiteit van die individue onthul. Groot data is nog baie nuut, en die meeste organisasies stel nie belang in die risiko’s wat tot privaatheidskending kan lei nie. Daar moet ‘n behoorlike beleid in plek wees wat reëls vir maskering van data bevat om die maksimum privaatheid van individue te verseker.

Geen volledige akkuraatheid nie

Alhoewel groot data-analise kragtig is, is dit nie heeltemal akkuraat nie. Daar is foutiewe algoritmes, verkeerde datamodelle en onakkurate data oor individue. Dit kan slegte besluite vergemaklik as die akkuraatheid van die data nie bekragtig word nie. Onakkurate data kan individue benadeel en werk verloor, verkeerde diagnose en ontkenning van noodsaaklike dienste veroorsaak. As groot data-ontleding blindelings vertrou word sonder dat die data verifieer word, kan dit tot ‘n menigte probleme lei en baie mense in gevaar stel.

Die irrelevansie van ouers en outeursreg

Groot data kan dit moeiliker maak om patente te bekom, omdat dit ‘n lang tydjie neem om die uniekheid van die patent te verifieer, danksy die groot databasis van inligting om deur te kyk. Dit sou ook outeursregte irrelevant maak, want groot data maak dit maklik om data te manipuleer en te verberg. Gevolglik kan tantieme wat met gepatenteerde of outeursregtelike inligting verband hou, ‘n saak van die verlede word. Dit sal nie goed wees as daar baie hard gewerk word om iets nuuts uit te vind nie. As u ‘n uitstekende film hieroor wil sien, kyk na die kombuisproduk wat daardie jong vrou in die film Joy uitgevind het. Haar eie familie was ook skandalig!

Hoe u Big Data-privaatheidskwessies aanpak

Hoewel groot-data-analise baie belowend is vir ondernemings en belangrike ontwikkelings in verskillende organisasies inspireer, is die kommer vir privaatheid ‘n groot gevolg. Voordat u big data-analise gebruik, moet organisasies altyd ‘n paar dinge in gedagte hou. Sommige hiervan is:

  • Voordat groot-data-ontleding gebruik word, moet organisasies ten minste tien privaatheidsrisiko’s oorweeg wat met die strategie verband hou.
  • Daar moet duidelike reëls, beleide en riglyne wees vir die gebruik van groot data-analise wat die privaatheid van individue beskerm.
  • Daar moet sekerheids- en privaatheidskontroles by die stelsel wees, voordat dit in gebruik geneem word.

Finale gedagtes

Tegnologie is ‘n noodsaaklike instrument vir elke moderne onderneming, en big data is die kragtigste tegnologiese innovasie in die afgelope tyd. Soos met elke tegnologie, is daar ‘n goeie en ‘n donker kant van analise van groot data – terwyl organisasies help met hul sakeproses, skend dit ook gereeld privaatheid en datasekerheid. As u regte plekke en reëls op plekke het, moet dit help om die ontleding van groot data beter te benut sonder om privaatheid op die spel te plaas.

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