数据无疑是企业创新的关键,为企业做出明智商业决策提供了巨大的机会。但是,当企业采用大数据时,他们也应该考虑大数据的阴暗面。

大数据具有巨大力量来改变企业及其经营的方式。今天,企业正在贪婪地寻找在日益激烈竞争环境中脱颖而出的方法,大数据为他们实现目标铺平了道路。如果分析得当,大数据可以揭示隐藏的模式和信息洞察力,帮助企业提高运营效率。美国53%的公司已经采用大数据分析来利用大数据力量,该统计数据表明大数据正在成为主流。虽然我们看到大多数公司都在利用大数据,但这些公司也必须考虑大数据对我们的潜在危害。我们可能很难相信,但现实是,大数据也存在阴暗面。

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探索大数据的阴暗面

1. 数据安全

互联网用户越来越多。互联网的好处之一是为用户提供便利,我们使用互联网浏览资讯、在线支付、登录社交网站以及做更多事情。我们每次上网都会留下痕迹,我们的机密信息被困在数字空间中,我们只是没有注意到。此外,在这个数字世界的某个角落里,还有“骗子”们正在热切地等待窃取我们的个人信息。我们当然不愿分享我们的细节信息,可我们花在网上的时间越多,我们就越容易被欺骗透漏我们的信息,例如,你点击“免费优惠券立即使用”的省钱信息后,登陆一个虚假网站,并透露你的敏感信息,然后就成为受害者。

2. 数据隐私

随着现代技术的出现,你不觉得你的隐私受到了损害吗?物联网连网设备的爆发也导致了窃取私人数据的严重问题。可穿戴设备、可植入设备、智能家居、智能车辆以及许多这样的日常物联网连网设备通过传感器实时收集有用数据,收集到的数据可帮助企业评估我们的行为模式,从而使他们能够改进或创新服务,以便在竞争激烈的世界中占领和扩大市场。

3. 数据质量

大数据有多种来源,企业从这些来源收集与我们有关的信息,例如,社交媒体平台、物联网数据、我们上网时的点击等。企业应该突出考虑只收集有意义和高质量的数据,为什么?如果企业更注重数据的数量而不是质量,那么他们将不得不对数据进行复杂的数据分析。数量越多,数据包含的无用信息就越多。此外,收集低质量数据也会对我们造成伤害,例如,我们都知道人工智能(AI)算法因其“不偏不倚”结果而闻名,那么,如果该企业收集的数据包含认知或性别偏见,该怎么办?当然,开发人员会用坏数据来训练人工智能模型,开发出一个“有偏见的”人工智能模型。因此,企业必须找到一种只收集有用、清晰和高质量数据的方法。

总结

企业应采用适当而严格的大数据治理策略,确保消费者数据不受损害。无论如何,有了正确的基础架构、有意义的数据和IT专家,企业可以将大数据的优势发挥到最佳水平。

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