Artificial intelligence

Tại sao bảo mật dữ liệu theo thiết kế là điều cần thiết để dẫn đầu trò chơi

GDPR của EU đã đổi mới trọng tâm của ngành dữ liệu vào quyền riêng tư của người dùng, nhưng trên thực tế, các quy định mới là một yếu tố quan trọng trong bối cảnh kỹ thuật số đang sôi động và đang trôi chảy. Mặc dù các doanh nghiệp đang tìm kiếm các quy trình mới để đáp ứng các luật bảo mật hiện hành, nhưng việc đi trước các đường cong sẽ phải trả nhiều hơn. Các quy định luôn thay đổi, do đó, để tối đa hóa thời gian và nguồn lực, các tổ chức có thể áp dụng quyền riêng tư của dữ liệu theo thiết kế (DPBD). Khuôn khổ DPBD, được xuất bản trong 2009, chủ động đảm bảo các hoạt động kinh doanh được xây dựng với lưu ý đến quyền riêng tư. Ngày nay, các công ty có thể xây dựng các hệ thống tối thiểu, minh bạch và nhất quán cho phép họ tận dụng dữ liệu trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Dưới đây là cách DPBD hợp lý hóa cách thức để tuân thủ trong tương lai, tạo ra kết quả kinh doanh và sản phẩm mạnh mẽ hơn, đồng thời tạo dựng niềm tin từ các đối tác và khách hàng. Các khối xây dựng của quyền riêng tư Người dùng trực tuyến cung cấp dữ liệu với mỗi hành động, tương tác và thậm chí không hành động. Điều này có giá trị đối với các nhà tiếp thị, chủ sở hữu phương tiện truyền thông trên web mở và – khi dữ liệu này được sử dụng với tính minh bạch và mục đích sử dụng – người tiêu dùng. Tất cả các bên đều đạt được lợi ích từ trải nghiệm quảng cáo mạnh mẽ hơn, vậy làm cách nào để DPBD cho phép các doanh nghiệp khai thác tối đa dữ liệu một cách an toàn? DPBD hỗ trợ một cách tiếp cận toàn diện đối với dữ liệu có thể được áp dụng cho các công ty trong ngành trên toàn hệ sinh thái. Các nguyên tắc của nó bao gồm: Giới hạn thu thập – Bằng cách giảm thiểu số lượng dữ liệu họ thu thập, các tổ chức có thể giảm nguy cơ vi phạm luật bảo mật. Ngoài ra, người dùng phải có lựa chọn rõ ràng để chọn không tham gia thu thập dữ liệu. Chất lượng dữ liệu – Tập trung vào chất lượng dữ liệu cho phép các doanh nghiệp xác định hiệu quả thông tin họ thực sự cần để thúc đẩy kết quả. sử dụng hợp lý và kết quả hiệu quả. Giới hạn sử dụng – Các doanh nghiệp cần hiểu rõ về cách dữ liệu có thể được sử dụng trong suốt quá trình hoạt động của họ và việc xác định rõ các giới hạn định hình các thực hành dữ liệu. Các biện pháp bảo mật – Một ví dụ về điều này là kiểm tra cách dữ liệu đã được ẩn danh, giả danh, mã hóa và đánh giá các hoạt động cũng như các biện pháp của doanh nghiệp để giảm thiểu vi phạm, rò rỉ hoặc các xâm nhập ngoài ý muốn khác. Tính cởi mở – Tính minh bạch không còn là điều tốt đẹp để có nữa; đó là một điều cần thiết. Biết được một phân đoạn dữ liệu từ trong ra ngoài sẽ hỗ trợ các doanh nghiệp tận dụng nó một cách an toàn. Sự tham gia của cá nhân – Có thể hỏi gì về dữ liệu? Cũng giống như người tiêu dùng cần kiểm soát thông tin của họ, các công ty cũng cần xem họ sử dụng dữ liệu nào. Trách nhiệm giải trình – Khi được hỏi, một công ty có thể xác định dữ liệu là gì, ở đâu và đảm bảo dữ liệu đó có thể được sửa đổi hoặc xóa không? Nhìn chung, các nguyên tắc này xác định cách một doanh nghiệp nhập, xử lý và xuất dữ liệu. Quan trọng nhất, DPBD xây dựng một kiến ​​trúc dễ uốn có thể dễ dàng điều chỉnh khi nhu cầu thay đổi theo thời gian. Những lưu ý của kiến ​​trúc hệ thống DPBD là gì? Để đưa DPBD vào thực tế và xây dựng các luồng dữ liệu bền vững, các tổ chức phải giám sát cách dữ liệu đi vào công ty của họ. Ví dụ, các doanh nghiệp nên hỏi – sản phẩm thương mại nào yêu cầu dữ liệu này? Có bất kỳ đặc điểm nào khiến dữ liệu này trở nên nhạy cảm hoặc duy nhất không? Khi xử lý dữ liệu nhạy cảm, điều quan trọng là phải triển khai các tham số bảo mật để đảm bảo dữ liệu được lưu giữ an toàn. Hơn nữa, các doanh nghiệp nên biết dữ liệu nào là thực sự cần thiết cho sản phẩm của họ và dữ liệu nào có thể hoặc không thể kết hợp để giảm bất kỳ việc sử dụng không chủ ý nào. Bằng cách trả lời những câu hỏi này, các công ty không chỉ đánh giá khả năng thương mại của sản phẩm mà còn đánh giá cách người dùng cuối đón nhận nó. Tầm quan trọng của việc kiểm chứng trong tương lai Cách tiếp cận tốt nhất để thực hiện khi tuân thủ kiểm chứng trong tương lai có thể được tóm tắt bằng câu nói nổi tiếng của Wayne Gretzky, “trượt tới nơi mà puck sẽ đến, chứ không phải nơi nó đã ở”. Nếu hệ thống của một công ty được xây dựng để bảo mật dữ liệu như ngày nay, chúng sẽ nhanh chóng trở nên thừa thãi. Tóm lại: ngành công nghiệp dữ liệu tiếp tục chuyển đổi. Ngay cả khi độc lập với những thay đổi quy định đang diễn ra, DPBD cung cấp một cách để đi trước những thay đổi này và cải thiện hệ thống khi có thay đổi. Để minh họa, nguyên tắc giảm thiểu dữ liệu có giá trị chứng minh trong tương lai. Một dấu ấn dữ liệu lớn đi kèm với nguy cơ xảy ra các vấn đề lớn, nhưng việc thu nhận càng ít thông tin càng tốt sẽ tạo ra một dấu ấn nhỏ hơn với sự tuân thủ được tích hợp sẵn. Việc cung cấp sản phẩm hiệu quả nhất với lượng dữ liệu ít nhất sẽ giảm thiểu tác động của các quy định mới, bất kể chúng có thể là gì. Với một kiến ​​trúc mạnh mẽ và nhất quán, các doanh nghiệp có thể chủ động duy trì giá trị của các dịch vụ của họ và đảm bảo các thông lệ dữ liệu nhanh, tuân thủ. Tạo dựng niềm tin cho đối tác và khách hàng Niềm tin được hình thành dựa trên các giá trị kinh doanh được chia sẻ và tất nhiên là cả kết quả. Việc xác định sớm các trường hợp sử dụng sẽ làm rõ mục đích cốt lõi của sản phẩm của công ty, cùng với cách dữ liệu nên được sử dụng để đạt được điều này. Sau đó, các tổ chức có thể mở các cuộc thảo luận xoay quanh luồng dữ liệu giữa các phòng ban, điều này tạo điều kiện cho việc ra quyết định hiệu quả hơn và đạt được kết quả tốt hơn. Chúng ta có thể xem xét biểu đồ thiết bị làm ví dụ, đây là một phương pháp được sử dụng bởi các công ty đang tìm cách kết nối các hành vi cá nhân với tất cả các thiết bị ưa thích của họ. Để tăng độ chính xác của biểu đồ, bạn có thể muốn kết hợp nhiều điểm dữ liệu, chẳng hạn như thông tin hành vi từ nhiều nguồn và gắn những hành động này với người thực, thay vì chỉ nhìn vào lưu lượng truy cập được tạo. Tuy nhiên, làm như vậy sẽ tạo ra rủi ro cao. Thay vào đó, các doanh nghiệp có thể xem xét các yếu tố chính, ở mức tối thiểu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc khớp dữ liệu mà không cần nhập hoặc mô tả thông tin bổ sung ngoài mục đích ban đầu là kết nối các hành vi. Thông qua việc tập trung rõ ràng vào mục đích của biểu đồ – trong trường hợp này là để đối sánh hành vi trên các thiết bị – các công ty có thể hỗ trợ nhắm mục tiêu quảng cáo hiệu quả theo cách an toàn cho quyền riêng tư. Các nguyên tắc của DPBD không chỉ là một hệ tư tưởng – chúng hướng dẫn các hành động hữu hình mà tất cả các doanh nghiệp có thể thực hiện để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Việc xây dựng chúng thành các quy trình hoạt động tạo ra một cách tiếp cận lâu dài, nhất quán để thiết lập sự tuân thủ đầu cuối. Các doanh nghiệp phải làm việc chăm chỉ từ trước để đạt được mức tối thiểu hóa dữ liệu, trách nhiệm giải trình và sự tin tưởng liên tục. Chỉ khi đó, họ mới có thể đi dạo và bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trong những năm tới.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button