סוגיות ביג נתונים ופרטיות הנובעות מכך

נתונים גדולים היו תופעה בעשור האחרון בערך. לניתוח נתונים גדולים יש מספר שימושים בחיי היומיום, אך השימוש המשמעותי ביותר שלה היה בשיפור העסקים. לדוגמה, ניתוח נתונים גדולים יכול לעזור לעסקים קמעונאים לחזות את הפריטים הפופולריים ביותר בכל עונה, וגם לחזות אילו פריטים יהיו פופולריים באילו מקומות. זה עוזר לעסקים לשפר את המכירות ואת שביעות רצון הלקוחות. הכוח של נתונים גדולים מנוצל על ידי כמה תעשיות. אבל עם כוח מאסיבי מגיע הדאגה לנושאי פרטיות. אמנם ניתוח נתונים גדולים מתגלה כמועיל בהרבה דרכים, אך הם גם מקלים על פלישה לפרטיות בדרכים הבאות.


סוגיות ביג נתונים ופרטיות הנובעות מכך

סוגיות ביג נתונים ופרטיות הנובעות מכך

הפרות פרטיות

שימושים מסוימים בניתוח נתונים גדולים מביאים לפגיעה בפרטיות. לדוגמה, עסקים קמעונאיים משתמשים לרוב בניתוח נתונים גדולים כדי לחזות את פרטי הלקוחות. פרטים אלה הם לרוב אישיים, וחשיפתם עלולה להוביל לעבודות אבודות או למצבים לא נוחים. ארגונים, קמעונאים או כל סוג אחר של עסק אינם צריכים לנקוט בפעולות המפרות את פרטיותם של אנשים.

אנונימיות בלתי אפשרית

בעזרת ניתוח נתונים גדולים, ייתכן שיהיה בלתי אפשרי לקבצי נתונים אנונימיים. בעידן הגאדג’טים החכמים, קשה לעשות דבר כדי לשמור על הסודיות שלך. אפילו כשקובצי נתונים הם אנונימיים, ניתן היה לשלב אותם עם קבצים אחרים כדי לזהות אנשים. המשמעות היא שאיש כבר אינו אנונימי לחלוטין.

אפליה

אמנם אפליה הייתה קיימת מאז ומתמיד בכל מגזר, אולם ניתוח חזוי רק הפך אותה לשכיחה יותר ובצורה שאינה ממש אובייקטיבית. לדוגמה, ארגון פיננסי אולי לא יוכל לקבוע את המירוץ של אדם מבקשת הלוואה, אך יוכל לעשות זאת בעזרת מספר נתונים אחרים שנאספו באמצעות ניתוח נתונים גדולים ו- Internet of Things (IoT). ואז ניתן היה לדחות את בקשת ההלוואה של מבקש. ברוב המקרים, סוג זה של ‘אפליה אוטומטית’ יכול להחמיא.

כישלון מיסוך נתונים

מיסוך נתונים משמש הרבה ארגונים, אך אם הוא לא משמש כראוי, ניתוח נתונים גדולים יכול בקלות לחשוף את זהותם של האנשים. נתונים גדולים הם עדיין חדשים מאוד, ולרוב הארגונים לא אכפת מהסיכונים שעלולים להוביל לפגיעה בפרטיות. צריכה להיות קיימת מדיניות נאותה שקובעת כללים למיסוך נתונים, כדי להבטיח את הפרטיות המרבית של אנשים.

אין דיוק מלא

למרות שניתוח נתונים גדולים הוא רב עוצמה, הוא אינו מדויק לחלוטין. ישנם אלגוריתמים פגומים, מודלים של נתונים שגויים ונתונים לא מדויקים על פרטים. זה יכול להקל על החלטות גרועות, אם אין דיוק בנתונים. נתונים לא מדויקים עלולים לפגוע באנשים, ולגרום לאובדן עבודה, אבחון שגוי ושיבוש של שירותים חיוניים. אם ניתן לסמוך באופן עיוור על ניתוח נתונים גדולים ללא אימות הנתונים, הדבר עלול להוביל לשפע של בעיות ולהעמיד אנשים רבים בסיכון.

אי רלוונטיות של הורים וזכויות יוצרים

נתונים גדולים עשויים להקשות על קבלת פטנטים מכיוון שייקח זמן רב לאמת את ייחודו של הפטנט, בזכות מאגר המידע העצום שעומד לרשותו. זה גם יהפוך את זכויות היוצרים ללא רלוונטיות, מכיוון שהנתונים הגדולים מקלים על מניפולציה והסתרת נתונים. כתוצאה מכך, תמלוגים הקשורים למידע המוגן כפטנט או זכויות יוצרים עשויים להפוך לנחלת העבר. זה לא יהיה טוב בהתחשב בכך שיש הרבה עבודה קשה בהמצאת משהו חדש. אם אתה רוצה לראות סרט מצוין בנושא זה, ראה את המוצר למטבח שהצעירה אותה הצעירה בסרט ג’וי. גם משפחתה שלה הייתה שערורייתית!

כיצד להתמודד עם סוגיות פרטיות של Big Data

אמנם ניתוח נתונים גדולים הוא מבטיח מאוד לעסקים ומעניק השראה להתפתחויות משמעותיות בארגונים שונים, אך הדאגה לפרטיות היא תוצאה מרכזית. לפני השימוש בניתוח נתונים גדולים, ארגונים חייבים תמיד לזכור כמה דברים. חלק מאלה הם:

  • לפני שתשתמש בניתוח נתונים גדולים, ארגונים צריכים לקחת בחשבון לפחות עשרה סיכוני פרטיות הקשורים לאסטרטגיה.
  • צריכים להיות כללים ברורים, מדיניות והנחיות לשימושים בניתוח נתונים גדולים שמגנים על פרטיותם של אנשים.
  • חייבים להיות משולבים בקרות אבטחה ופרטיות במערכת לפני השימוש בהם.

מחשבות אחרונות

טכנולוגיה היא כלי הכרחי לכל עסק מודרני, ונתונים גדולים הם החידוש הטכנולוגי החזק ביותר בתקופה האחרונה. כמו כל טכנולוגיה, יש צד טוב ואפל של ניתוח נתונים גדולים – תוך כדי עזרה לארגונים בתהליך העסקי שלהם, נתונים גדולים גם פוגעים באופן קבוע בפרטיות ובאבטחת מידע. קביעת הנחיות וכללים נאותים במקומות אמור לסייע בשימוש טוב יותר בניתוח נתונים גדולים מבלי להעמיד על הפרטיות את הפרטיות.

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