गोपनीयता विरोधाभास क्या है? बिजनेस लीडर्स के लिए एक परिचय

उपभोक्ता गोपनीयता से जुड़े जोखिमों के कारण व्यावसायिक नेता बिग डेटा का लाभ उठाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

© 2018 ENDOR सभी अधिकार सुरक्षित

आज बिग डेटा में गोपनीयता की कमी

भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स व्यवसाय के नेताओं को अपने उपभोक्ता बाजारों के लिए सूचित, डेटा-चालित निर्णय लेने के लिए मजबूर करता है, जो उपभोक्ता डेटा के होर्ड्स से प्राप्त सम्मोहक बाजार अंतर्दृष्टि पर निर्माण करता है।

नए बाजार खंडों की पहचान करने से लेकर अगली विजेता उपभोक्ता प्रवृत्ति का अनुमान लगाने तक, बिग डेटा का गुणात्मक संग्रह संगठनों को उपभोक्ता व्यवहार का अध्ययन करने और वृद्धि को बढ़ावा देने में मदद कर सकता है।

जबकि बिग डेटा में नए बाजार अंतर्दृष्टि के साथ व्यापारिक नेताओं को खिलाने की अंतहीन क्षमता है, डेटा गोपनीयता पर विनियमों के बढ़ते शरीर ने उपभोक्ता डेटा के साथ क्या कर सकते हैं, इस पर एक टोपी डाल दी है।

व्यावसायिक संगठनों के हाथों में उपभोक्ता डेटा की जबरदस्त मात्रा है। सुरक्षा चिंताओं में वृद्धि के कारण, संगठन अपने सभी उपभोक्ता डेटा को काम करने में सक्षम नहीं कर सकते हैं।

बहुत सी कंपनियां डरती हैं कि इस तरह के विनियमन से उनके व्यापार मॉडल को मार दिया जाएगा, और कुछ मामलों में वे सही हो सकते हैं। (प्रो। एलेक्स पेंटलैंड, बिग डेटा के साथ बड़ी जिम्मेदारी, हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू)

बिग डेटा के निजीकरण की ओर

उपभोक्ता डेटा गोपनीयता को खतरे में डालने की संभावना के साथ, संगठनों को बिग डेटा का उपयोग करते हुए नए समाधान खोजने के लिए दबाव का सामना करना पड़ रहा है। इन समाधानों में से एक संगठन के उपभोक्ता डेटा को एन्क्रिप्ट करना है।

गैर-एन्क्रिप्टेड, "नियमित" उपभोक्ता डेटा डेटा है जो उपभोक्ता की कहानी बताता है। यह उपभोक्ताओं के ठिकाने, आदतों, वरीयताओं, संबंधों और उन समुदायों के बारे में व्यक्तिगत विवरण प्रकट कर सकता है, जिनसे वे संबंधित हैं।

गैर-एन्क्रिप्टेड उपभोक्ता डेटा का उपयोग करने से किसी तरह से डेटा गोपनीयता से समझौता हो सकता है, क्योंकि उपभोक्ताओं ने किसी विशेष संगठन या संगठनात्मक शाखा द्वारा अपनी व्यक्तिगत जानकारी के उपयोग को अधिकृत नहीं किया हो सकता है।

यह केवल उपभोक्ता डेटा ही नहीं है, जो व्यक्तिगत जानकारी को प्रकट कर सकता है - इसका मेटाडेटा भी, किसी व्यक्ति के ठिकाने के बारे में कई विवरणों को उजागर कर सकता है।

उदाहरण के लिए, क्रेडिट कार्ड मेटाडेटा, "नागरिक, राजनीतिक या धार्मिक संबद्धता को प्रकट कर सकता है; वे किसी व्यक्ति की सामाजिक स्थिति को भी प्रकट कर सकते हैं, या वह अंतरंग संबंधों में शामिल हो सकता है या नहीं। ”(स्रोत, पृ। 9)

एन्क्रिप्शन धीरे-धीरे उपभोक्ता डेटा हासिल करने का एक मानकीकृत तरीका बनता जा रहा है। एन्क्रिप्ट किया गया डेटा नियमित डेटा है जिसे एन्कोड किया गया है, अर्थात; यह अवैध प्रतीकों के तार में बदल दिया गया है - अक्षरों और संख्याओं की एक श्रृंखला।

उपभोक्ताओं के अंत से, एन्क्रिप्टेड डेटा उनकी व्यक्तिगत जानकारी की सुरक्षा करता है। व्यावसायिक संगठनों के लिए, एन्क्रिप्टेड उपभोक्ता डेटा आमतौर पर डेटा के बराबर होता है जिसका विश्लेषण नए उपभोक्ता अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए नहीं किया जा सकता है।

अधिक गोपनीयता, कम डेटा?

गोपनीयता विरोधाभास के अधिकांश खाते उपभोक्ताओं द्वारा स्वयं अनुभव की जाने वाली दुविधा पर ध्यान केंद्रित करते हैं - जिसमें डिजिटल प्लेटफॉर्म द्वारा प्रदान की गई लीवरेजिंग सेवाओं के बीच चयन करना बनाम अधिक व्यक्तिगत जानकारी साझा करना है।

व्यवसाय के नेता भी गोपनीयता विरोधाभास के अपने संस्करण का अनुभव करते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि उनका संगठन डेटा गोपनीयता का कैसे संज्ञान लेता है।

नीचे, एक साधारण ग्राफ उपभोक्ता गोपनीयता के बढ़ते उपायों के संबंध में उपभोक्ता विश्लेषण के लिए बिग डेटा की घटती क्षमता को दर्शाता है।

© 2018 ENDOR सभी अधिकार सुरक्षित

जब डेटा गोपनीयता के लिए "रिक्त कैनवास" से शुरू होता है, तो सब कुछ चला जाता है - बिग डेटा को कई स्थानों से एकत्र किया जा सकता है और स्वतंत्र रूप से विश्लेषण किया जा सकता है। हालाँकि, जैसे-जैसे डेटा गोपनीयता के उपायों में वृद्धि होती है, वैसे-वैसे बिग डेटा की कमी को इकट्ठा करने और उसका उपयोग करने के अवसर मिलते हैं, और विश्लेषणात्मक परिणाम इसके परिणामस्वरूप हो सकते हैं।

कभी-कभी डिजिटल पैरों के निशान, और उपभोक्ता व्यवहार को समझने के लिए संगठनों की जलन के साथ, यह उपभोक्ता डेटा की संख्या में कमी की संभावना नहीं है।

हाल ही में गोपनीयता घोटालों के खिलाफ सार्वजनिक बैकलैश यह दर्शाता है कि गोपनीयता की चिंताओं के बारे में जागरूकता प्राप्त करने वाले उपभोक्ता अपनी व्यक्तिगत जानकारी को सुरक्षित रखने के बारे में अधिक गहराई से देखभाल करना शुरू करते हैं।

नियमित और एन्क्रिप्टेड डेटा के बीच चयन हमेशा एक पार्टी को असंतुष्ट छोड़ देता है। या तो उपभोक्ता की व्यक्तिगत जानकारी उजागर होने के अधीन है या व्यावसायिक नेताओं के पास विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त उपभोक्ता डेटा नहीं है।

वर्तमान बिग डेटा डायनामिक्स में, उपभोक्ता डेटा गोपनीयता की सुरक्षा के लिए एक व्यावसायिक संगठन जितना अधिक सुरक्षा उपाय करता है, उतनी ही कम क्षमता होती है कि वह सार्थक अंतर्दृष्टि के लिए डेटा का विश्लेषण करता है।

वर्तमान बिग डेटा डायनामिक्स में, उपभोक्ता डेटा गोपनीयता की सुरक्षा के लिए एक व्यावसायिक संगठन जितना अधिक सुरक्षा उपाय करता है, उतनी ही कम क्षमता होती है कि वह सार्थक अंतर्दृष्टि के लिए डेटा का विश्लेषण करता है।

क्यों एन्क्रिप्शन बड़ा डेटा का अंत नहीं है

गोपनीयता विरोधाभास के साथ व्यापार के नेताओं को नियमित और एन्क्रिप्टेड उपभोक्ता डेटा के बीच दुविधा में डालते हुए, इस दर्दनाक समस्या का समाधान करने के लिए नए समाधान मांगे जाते हैं।

लेकिन क्या लोग सही दिशा में देख रहे हैं?

कल्पना करें कि क्या उपभोक्ता डेटा पर बिग डेटा एनालिटिक्स करना और डेटा गोपनीयता के बारे में चिंता किए बिना गुणात्मक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना संभव है।

कल्पना करें कि क्या उपभोक्ता डेटा पर बिग डेटा एनालिटिक्स करना और डेटा गोपनीयता के बारे में चिंता किए बिना गुणात्मक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना संभव है।

यह कुशल कला असंभव लग रही थी - अब तक। एन्क्रिप्टेड डेटा पर बिग डेटा एनालिटिक्स करने के लिए एंडोर की नई क्षमता के साथ, संगठनों को अब मूल्यवान उपभोक्ता डेटा को नहीं छोड़ना होगा और उच्च-गुणवत्ता वाले एनालिटिक्स पर छोड़ देना होगा।

एंडोर द्वारा विकसित, संगठन एन्क्रिप्टेड बिग डेटा पर गणना करने, अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और व्यापार विकास को बढ़ावा देने के लिए एक स्वचालित ए.आई.-संचालित इंजन का उपयोग कर सकते हैं। प्रक्रिया नियमों और विनियमों के अनुरूप है, व्यावसायिक उद्देश्यों का समर्थन करते हुए उपभोक्ताओं की डेटा गोपनीयता की रक्षा करती है।

एन्क्रिप्टेड डेटा पर बिग डेटा एनालिटिक्स करने के लिए एंडोर की अद्वितीय क्षमता के बारे में अधिक जानने के लिए, आगामी पोस्ट के लिए एंडोर के ब्लॉग का पालन करना सुनिश्चित करें।

हमारे मध्यम ब्लॉग की जाँच करें | हमारी कंपनी की वेबसाइट पर जाएँ | हमें ट्विटर पर फॉलो करें | फेसबुक पर हमें पसंद करें | लिंक्डइन पर हमें खोजें | टेलीग्राम पर हमसे जुड़ें