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探索大數(shù)據(jù)的陰暗面

2023年11月21日 11:48 千家網(wǎng) 點擊量:325

  毫無疑問,數(shù)據(jù)是企業(yè)創(chuàng)新的關鍵,為企業(yè)做出明智的商業(yè)決策提供了巨大機會。雖然大多數(shù)企業(yè)以積極的方式采用大數(shù)據(jù),但也應該考慮到大數(shù)據(jù)的陰暗面。
 
  大數(shù)據(jù)在改變企業(yè)及其經(jīng)營方式方面有著巨大的力量。如今,企業(yè)正貪婪地尋找在日益激烈的競爭環(huán)境中脫穎而出的方法,大數(shù)據(jù)為其實現(xiàn)目標鋪平了道路。如果分析得當,大數(shù)據(jù)可以揭示隱藏的模式和信息洞察力,幫助企業(yè)提高運營效率。如果消息來源可信,60%的美企業(yè)已經(jīng)采用了大數(shù)據(jù)分析來利用大數(shù)據(jù)的力量。這一數(shù)據(jù)表明,大數(shù)據(jù)正在成為主流。雖然我們看到大多數(shù)企業(yè)都在利用大數(shù)據(jù),但同樣重要的是,也要考慮到大數(shù)據(jù)對我們的潛在危害。我們可能很難相信,但事實是,大數(shù)據(jù)也有黑暗的一面。
 
  大數(shù)據(jù)的5V及其影響
 
  1.速度
 
  數(shù)據(jù)的快速流入要求組織實時處理和分析信息。無法應對數(shù)據(jù)速度會導致決策延遲,阻礙了大數(shù)據(jù)所承諾的敏捷性。
 
  2.體積
 
  每天生成的數(shù)據(jù)數(shù)量龐大,因此需要高效的儲存和檢索機制。數(shù)據(jù)量處理不當會導致存儲瓶頸,并阻礙數(shù)據(jù)分析的可擴展性。
 
  3.價值
 
  在收集大量數(shù)據(jù)的同時,企業(yè)必須確保所獲得的見解轉化為實際的業(yè)務價值。專注于價值可以避免不相關或冗余數(shù)據(jù)的積累。
 
  4.多樣性
 
  大數(shù)據(jù)的不同來源和格式需要適應性強的分析工具。成功地管理數(shù)據(jù)的多樣性,使企業(yè)能夠從多種來源獲得見解,從而提高分析的全面性。
 
  5.真實性
 
  確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性至關重要。不準確或不可靠的數(shù)據(jù)會損害分析結果的完整性,導致有缺陷的決策。
 
  探索大數(shù)據(jù)的陰暗面
 
  大數(shù)據(jù)的不斷采用使得企業(yè)優(yōu)先考慮解決以下三個重要的數(shù)據(jù)問題。
 
  1.數(shù)據(jù)安全
 
  互聯(lián)網(wǎng)用戶是一個不斷增長的群體?;ヂ?lián)網(wǎng)的好處之一是為用戶提供便利。我們使用互聯(lián)網(wǎng)瀏覽、在線支付、瀏覽社交媒體,以及做更多的工作。每次上網(wǎng),都會留下痕跡。我們的機密信息在不知不覺中被困在數(shù)字空間中。此外,在這個數(shù)字世界的某個角落里,還存在著“騙子”,他們正蠢蠢欲動地等著竊取我們的個人信息。我們當然不想透露我們的細節(jié)。我們在網(wǎng)上花的時間越多,就越容易被欺騙而泄露自己的信息。例如,點擊“立即使用免費優(yōu)惠券”的號召行動選項,然后進入一個虛假網(wǎng)站,并可泄露個人敏感信息,成為受害者。
 
  2.數(shù)據(jù)隱私
 
  隨著現(xiàn)代科技的出現(xiàn),我們的隱私正在受到侵害。互聯(lián)網(wǎng)連接設備的爆發(fā)導致了一個相當大的問題,即竊取私人數(shù)據(jù)??纱┐髟O備、可植入設備、智能家居、智能車輛和許多這種日常連接的設備通過傳感器實時收集有用的數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)有助于企業(yè)衡量人類的行為模式,從而使其能夠改進或創(chuàng)新其服務,以便在這個競爭激烈的世界中保持相關性。很明顯,基于客戶的企業(yè)正在善意地利用我們的數(shù)據(jù),但我們的隱私呢?
 
  3.數(shù)據(jù)質量
 
  大數(shù)據(jù)有多種來源,企業(yè)從這些來源收集有關我們的信息。例如,社交媒體平臺、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、上網(wǎng)時的點擊等等。企業(yè)應該明確考慮只收集有意義和高質量的數(shù)據(jù)。為什么?如果企業(yè)更關注數(shù)據(jù)的數(shù)量而不是質量,那么將不得不對數(shù)據(jù)進行復雜的數(shù)據(jù)分析。數(shù)量越多,數(shù)據(jù)包含的無用內容就越多。此外,收集低質量的數(shù)據(jù)也會對我們造成傷害。例如,我們都知道人工智能算法以其“無偏見”的結果而聞名。然而,如果企業(yè)收集的數(shù)據(jù)包含認知或性別偏見會怎么樣?自然地,開發(fā)人員會用錯誤的數(shù)據(jù)來訓練人工智能模型,開發(fā)出一個“有偏見的”人工智能模型。因此,企業(yè)必須找到一種方法來收集有用的、清晰的和高質量的數(shù)據(jù)。
 
  企業(yè)應該采用適當而嚴格的大數(shù)據(jù)治理策略,確保消費者數(shù)據(jù)在任何情況下都不會受到損害。有了正確的基礎設施、有意義的數(shù)據(jù)和IT專家,企業(yè)就可以從大數(shù)據(jù)中獲得最佳收益。
 
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