此内容是《基本指南》的一部分: GDPR,AI加强了隐私和数据保护合规需求
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数据丰富的组织将焦点转向道德数据挖掘

随着数据分析越来越成为组织策略的核心组成部分,围绕数据如何开采令人满意。专家提供提示。

鉴于吞噬Facebook,Equifax等的数据漏洞丑闻,更多的公司开始对道德的谈话数据挖掘。虽然大部分谈话仍然处于高水平,但组织需要对培训用户进行积极性,并制定最佳实践,以便留在道德数据驱动业务运营中的右侧。

作为数量网络入侵升级近年来,企业大幅加强了数据安全措施,以减轻此类高调入侵带来的财务和声誉风险。然而,与此同时,他们却很少关注围绕这些事件的道德问题,以及大数据的持续使用,包括未经授权的数据共享、转售客户信息和创建展示某种偏见的算法

“如果你不花时间和金钱可能需要获得道德的伦理,你可能会有一个可怕的公共关系噩梦,”露西C. erickson说道:美国科学进步协会由国家科学基金会主办的科学技术政策研究员。

围绕道德数据挖掘最佳实践的审查增加了中央数据和数据分析已成为到公司的核心商务宪章。据最近TDWI报告,82%的企业正在优先考虑分析和BI作为其技术预算的一部分。来自NewVantage Partners的研究发现,91.6%的财富1000家公司正在推动他们的对大数据的投资和ai为了保持敏捷和竞争力。

能够存储几乎无限量的数据,与企业转移相结合将数据视为资产和实践算法决策,正在推动当前关于道德数据挖掘的担忧。“传统上担心道德的职业是医学和法律,而且随着计算机科学的影响越来越多地以类似的方式影响人们的生活,我们也会看到这一领域的伦理更加重视,”Erickson说。“对计算机程序员需要越来越大的欣赏,以努力如何与新的方式与人类的生活相交,特别是在数据隐私和算法决策等领域。”

律法的精神

公司对其数据的关注义务远远大得多,而是对所有法律的想法到完美T.
大卫·托马斯。首席执行官,明显标识

公司可以在遵守法律条文的同时仍然跨越道德底线数据挖掘工作,警告David Thomas,即智能ID首席执行官,提供在线身份验证服务。美国个人数据没有一致的法律定义,这意味着如何处理数据有很多纬度;相比之下,欧盟已经关闭了差距一般数据保护规范托马斯说。尽管如此,托马斯争夺了这么多的清晰度规则,这反过来又将负担转移到企业。

“公司对他们的数据的关怀义务比在遵循所有法律到完美的方式更广泛T.“托马斯说。”遵循法律法规的精神以及遵循法律函件之间存在差异。有很多方法可以滥用数据,公司必须开始考虑他们的责任,以关心他们被委托的资产。“

首先,托马斯表示,公司不应专注于尽可能多地收集个人信息,而是在开发路线图他们为什么要收集数据以及它与他们的特定商业议程一致。此外,注意治理实践 - 例如,谁强制执行数据隐私政策,并决定如何利用数据 - 也应该对整个组织进行编纂和透明。对透明度的需求也会过滤为客户提供清晰度,准确地将使用它们的数据。

“每个人都在努力提供无摩擦的用户体验;他们想要做的最后一件事就是令人难以置信的详细审计日志,他们的数据如何使用,”他解释道。“公司总结了高层的使用政策,因为它是off of of offers,但是用户没有Clue他们正在签名。”

gdpr个人数据的定义
虽然美国目前没有一致的个人数据的法律定义,但欧洲联盟已将参数设定在一般数据保护规范中。

涡轮增压道德数据挖掘辩论的一种方法是在大学级专业生活之前开始谈话。巴尔的摩县马里兰州大学信息系统部副教授Vandana Janeja已经开始在她的数据科学课上开始做。Janeja作为学生了解的伦理相关教学数据管理实践针对数据生命周期的每个阶段进行调优。她说:“每当学生提出有关数据或如何操纵数据的问题时,我们都会从伦理的角度来看待它,并鼓励伦理批判性思维。”

技术的狂热节奏可能最终成为最大的障碍健全的道德数据挖掘实践。为此,公司需要考虑从他们的举止开始的数据设计和隐私,包括应考虑哪些子组,谁可能受到数据使用的影响,以及潜在培训数据是否将算法施加反映和放大偏差的风险。

“所有这些方法都意味着加速并以这种快速速度向前移动,”Erickson说。“然而,常规问题需要减缓过程。”

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