Big Data dan Masalah Privasi Timbul

Big data telah menjadi fenomena selama dekade terakhir ini. Analitik data besar memiliki sejumlah kegunaan dalam kehidupan sehari-hari, tetapi penggunaannya yang paling signifikan adalah dalam meningkatkan bisnis. Misalnya, analisis big data dapat membantu bisnis ritel memprediksi item paling populer setiap musim, dan juga memprediksi item mana yang akan populer di tempat mana. Ini membantu bisnis meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Kekuatan big data sedang digunakan oleh beberapa industri. Tetapi dengan kekuatan besar muncul kekhawatiran masalah privasi. Meskipun analitik data besar terbukti bermanfaat dalam banyak hal, mereka juga memudahkan untuk menyerang privasi dengan cara-cara berikut.


Big Data dan Masalah Privasi Timbul

Big Data dan Masalah Privasi Timbul

Pelanggaran Privasi

Beberapa penggunaan analitik data besar menghasilkan pelanggaran privasi. Misalnya, bisnis ritel sering menggunakan analitik data besar untuk memprediksi detail pelanggan. Detail-detail ini seringkali bersifat pribadi, dan mengungkapkannya dapat menyebabkan kehilangan pekerjaan atau situasi yang tidak nyaman. Organisasi, pengecer, atau jenis bisnis lainnya tidak boleh mengambil tindakan yang melanggar privasi orang.

Anonimitas yang Tidak Mungkin

Dengan analitik data besar, tidak mungkin memiliki file data yang dianonimkan. Di zaman gadget cerdas, sulit untuk melakukan apa pun yang menjaga rahasia identitas Anda. Bahkan ketika file data dianonimkan, mereka dapat digabungkan dengan file lain untuk mengidentifikasi individu. Ini berarti tidak ada lagi yang sepenuhnya anonim.

Diskriminasi

Sementara diskriminasi selalu ada di setiap sektor, analitik prediktif hanya membuatnya lebih umum dan dengan cara yang tidak benar-benar objektif. Misalnya, organisasi keuangan mungkin tidak dapat menentukan ras seseorang dari aplikasi pinjaman, tetapi dapat melakukannya dengan bantuan beberapa data lain yang dikumpulkan melalui analitik data besar dan Internet of Things (IoT). Maka permintaan pinjaman pemohon dapat ditolak. ‘Diskriminasi otomatis’ semacam ini dapat menjadi bumerang dalam banyak kasus.

Kegagalan Masking Data

Penyembunyian data digunakan oleh banyak organisasi, tetapi jika itu tidak digunakan dengan benar, maka analisis data besar dapat dengan mudah mengungkapkan identitas individu. Data besar masih sangat baru, dan sebagian besar organisasi tidak peduli dengan risiko yang dapat menyebabkan pelanggaran privasi. Harus ada kebijakan yang tepat yang menetapkan aturan untuk penyembunyian data, untuk memastikan privasi maksimum individu.

Tidak Akurasi Lengkap

Meskipun analisis data besar sangat kuat, itu tidak sepenuhnya akurat. Ada algoritma yang cacat, model data yang salah, dan data yang tidak akurat tentang individu. Ini dapat memfasilitasi keputusan yang buruk, jika keakuratan data tidak divalidasi. Data yang tidak akurat dapat membahayakan individu, dan menyebabkan hilangnya pekerjaan, kesalahan diagnosis, dan penolakan layanan penting. Jika analisis big data dipercaya secara membabi buta tanpa verifikasi data, itu dapat menyebabkan banyak masalah dan menempatkan banyak orang dalam risiko.

Ketidakrelevanan Orangtua dan Hak Cipta

Data besar dapat mempersulit memperoleh paten karena akan membutuhkan waktu lama untuk memverifikasi keunikan paten, berkat database informasi yang sangat besar untuk ditelaah. Itu juga akan membuat hak cipta tidak relevan, karena data besar membuatnya mudah untuk memanipulasi dan menyembunyikan data. Sebagai akibatnya, royalti yang terkait dengan informasi yang dipatenkan atau dilindungi hak cipta dapat menjadi sesuatu di masa lalu. Itu tidak akan baik mengingat ada banyak kerja keras dalam menciptakan sesuatu yang baru. Jika Anda ingin melihat film yang bagus tentang ini, lihat produk dapur yang diciptakan oleh wanita muda itu dalam film Joy. Keluarganya sendiri juga skandal!

Cara Menangani Masalah Privasi Data Besar

Sementara analitik data besar sangat menjanjikan untuk bisnis dan menginspirasi perkembangan signifikan di berbagai organisasi, kepedulian terhadap privasi adalah konsekuensi utama. Sebelum menggunakan analitik data besar, organisasi harus selalu mengingat beberapa hal. Beberapa di antaranya adalah:

  • Sebelum menggunakan analisis big data, organisasi harus mempertimbangkan setidaknya sepuluh risiko privasi yang terkait dengan strategi.
  • Harus ada aturan, kebijakan, dan pedoman yang jelas untuk penggunaan analitik data besar yang melindungi privasi individu.
  • Harus ada kontrol keamanan dan privasi yang dimasukkan ke dalam sistem sebelum digunakan.

Pikiran terakhir

Teknologi adalah alat yang diperlukan untuk setiap bisnis modern, dan data besar adalah inovasi teknologi yang paling kuat di zaman sekarang. Seperti setiap teknologi, ada sisi baik dan sisi gelap dari analisis data besar — ​​sembari membantu organisasi dalam proses bisnis mereka, data besar juga secara teratur melanggar privasi dan keamanan data. Memiliki pedoman dan aturan yang tepat di tempat akan membantu untuk memanfaatkan analitik data besar dengan lebih baik tanpa membahayakan privasi.

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