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主动出击战略管理大数据隐私

来源:TechTarget中国   
2013/8/1 10:56:29
似乎所有人都在关注大数据,甚至包括美国联邦政府。美国联邦贸易委员会(FTC)去年年底向数据经纪行业的9家公司发出命令,要求他们提供对客户数据收集和使用情况的信息。FTC的行动明确表明,虽然大数据的兴起提供了很多商业利益,但也带来重大的隐私问题。

本文关键字: 大数据 战略管理


  大数据隐私的最佳做法

  企业处理大数据的最佳做法仍然还没有确定,但已经有一些经验可供我们借鉴,确保在不牺牲个人数据隐私的情况下,推动大数据创新。

  有效使用大数据的第一步是正确地采购和管理云服务,这是使大数据符合成本效益的先决条件:大多数企业不能或者不会投资于支持大数据计划所需要的IT基础设施,而是依赖云计算应用、基础设施和处理能力。此外,即使是那些愿意投资的企业也会发现,没有云计算提供的灵活性,他们将举步维艰。这也暴露了很多企业的薄弱环节,即普遍不能确保云计算中数据的安全性和隐私性。企业执行标准的一般安全合同条款并不够。对于特定数据隐私控制,云服务供应商和云服务用户明确各自必须承担的责任。还必须对云服务进行持续的检测和审计,同时通过相关指标来显示数据完整、保密和可用。使用云计算服务的完美的数据保护资源是云安全联盟(Cloud Security Alliance),其官网上有很多指导性文件可供参考。

  从过往的经验来看,在部署云服务时,最好在公共云执行大数据原型,然后转移到私有云。为什么?公共云部署,顾名思义,是在第三方环境内,并可能受到“不信任”各方的访问。而私有云部署直接受组织或者企业的控制和管理,即使数据计算设施可能位于企业外部,但私有云部署只能由受信任的各方来访问。

  更好地利用大数据的下一个战略是部署融合存储。融合存储更有效,并能够降低错误的可能性,而这些错误可能影响数据质量或准确性。融合存储与数据质量和准确性相关的关键特征是重复数据删除,它还具有成本效益的优势。

  另一种最佳做法是正确地清洗数据,以帮助避免一些上述隐私问题。Emory University数据仓库专家Amy Dean表示:“在尽可能早的时候,对数据进行过滤、清理、删减、一致化、匹配、连接和诊断。”鉴于数据质量对分析的影响,Dean建议对多样的不同的数据进行衡量或者评估。Dean还建议,为了查询,数据来源应该有链接或可用,这样有问题的任何数据元素都可以追溯到其源头。

  最终,确保个人数据准确性(进而确保更好的数据隐私)的最好办法是鼓励和要求消费者查看、审查和纠正收集到的有关自己的信息,而不只是企业自己动手。此外,消费者审查过程要易用,而且不需要消费者花钱的。对于早期大数据使用者,这是很艰巨的工作,因为他们通常收集大量甚至他们从未使用的数据,操作起来会很复杂。并且,企业可能也担心消费者看到他们收集了如此详细的个人信息。但这种透明度是让消费者决定采用大数据,建立信心的最佳方式。信誉报告实体一直以来让消费者访问、审查和纠正数据,这是长期有效的做法,这也是美国监管部门对该行业的要求。同样,隐私提示、网站声明(其中包含回答问题的详细联系方式)能够实现更好的透明度,也是处理错误数据的方法。

责编:Rosaww
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