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大数据与法律

  1. 分析大 数据:危险与机遇
  1. 大数据的风险

与任何业务一样 首先,大数据项目涉及风险因素。任何项目都可以 失败的原因有很多:管理不善,预算不足或缺乏 相关技能。但是,大数据项目会带来自身的特定风险。的 大数据的主要风险是:

  • 数据安全: 在考虑数据收集和分析的物流时,这种风险是显而易见的,并且通常是我们最想知道的。数据盗窃是一个猖ramp且不断增长的犯罪领域-攻击正变得越来越大,更具破坏性。您的数据越多,使用窃取和出售工具的犯罪目标就越大。[2]
  • 资料私隐: 与安全性问题密切相关的是隐私。但是,除了要确保人们的个人数据不受犯罪分子的侵害外,您还需要确保不会因不那么恶意而对自己或与您相处的人的滥用造成损害,从而泄露了您存储和收集的敏感信息。委托负责分析和报告。[3]
  • 费用: 数据收集,汇总,存储,分析和报告全部花费金钱。最重要的是,将有合规成本–以避免对我在上一点提出的问题造成犯规。通过在计划阶段进行仔细的预算,可以减少这些成本,但是在这一点上弄错了,可能会导致成本螺旋上升,从而有可能使数据驱动型计划带来的任何附加值无法实现。这就是为什么“从战略开始”如此重要的原因。制定完善的策略将明确列出您打算实现的目标以及可以获取的收益,以便可以与分配给项目的资源相平衡。我曾与之合作的一家银行担心存储和维护其收集的所有数据的成本,以至于它正考虑取消某个特定分析项目的费用,因为该成本可能超过任何潜在的节省。通过从项目中识别并消除不相关的数据,银行能够将成本重新控制并实现其目标。[4]
  • 不良分析: 又名“弄错了”。误解数据显示的模式并绘制实际上只是随机巧合的因果联系是一个明显的陷阱。在重大体育赛事之后,销售数据可能显示出上升趋势,提示您在体育迷与您的产品或服务之间建立联系,而事实上,上升的原因是城镇中有更多的人,而上升的趋势在之后也同样如此大型现场音乐盛会。此外,必须小心避免确认偏差–当分析师带着对他们所要寻找的东西有预先确定的想法而进入项目并且对与这些先入之见背道而驰的数据视而不见时,很容易采取这种做法。防止这种情况的唯一方法是确保在整个项目中从上到下实施所有最佳实践过程。
  • 错误数据: 大数据淘金热导致许多组织采用“收集所有信息并考虑以后进行分析”的方法。这不仅增加了存储数据和确保合规性的成本,而且导致大量数据很快过时。这里真正的危险是落后于您的竞争对手。如果您没有分析正确的数据,那么您将不会汲取正确的见识来提供价值。[5]

[1] 甲骨文大数据, 马路 to 大数据: The Foundation for Data Innovation, available at <//www.oracle.com/big-data/index.html> (最后访问于2017年6月20日)

[2] 文森特·格兰维尔 为什么是 大数据如此危险吗?,2016年9月14日,请访问:<http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/why-is-big-data-so-dangerous> (2017年6月20日访问)

[3] 文森特·格兰维尔 为什么是 大数据如此危险吗?,2016年9月14日,请访问:<http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/why-is-big-data-so-dangerous> (2017年6月20日访问)

[4] 黄坚 大巴塔: 风险与机遇,2015年,请访问:< //www.slideshare.net/huangksh/big-data-opportunities> (在20/7/2017访问)

[5] 伯纳德·马尔, 5大数据的最大风险,2015年6月24日,网址:< http://data-informed.com/the-5-biggest-risks-of-big-data/>(2015年7月20日访问)

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