大数据分析是现代商业和商业中最大的进步之一。从海量数据和微调业务运营中获得前所未有的质量和数量的洞察力的能力已被证明是现代经济中的技术奇迹。虽然大数据只会变得越来越大,但它的紧迫问题不容忽视。
数据分析是一门相当新的学科,随着计算机技术(即机器学习)的出现在过去五年中呈指数级增长和发展。
随着全球智能手机和互联网的大规模采用和使用,现在可以跟踪和收集大量数据。然而,数据收集和分析行业目前正在使用不可持续且不符合当今监管要求的过时模型运行。
就目前而言,在毛球科技看来,该行业集中在少数大型数据经纪商和数据交易网络手中,通常不会考虑用户的权利或同意。
将我们的数据掌握在少数大公司手中意味着他们可以通过他们作为收集者或保管人的角色滥用他们对我们信息的访问权限。这可以从包含数百万人最私密数据的大型数据库的几次高调泄漏和黑客攻击中看出。
事实证明,负责集中式数据库的人在计算机安全程序方面不是最有能力保护他们拥有的数据的人。例如,Equifax黑客攻击导致黑客获得了1.45亿美国人的社会安全号码、生日、驾驶执照号码、地址、税号、驾驶执照状态和签发日期,以及一些电子邮件地址。
与此同时,新加坡最近发生了历史上最严重的网络攻击,黑客窃取了150万SingHealth患者的个人信息。
这些大规模的数据泄露导致立法者仔细研究公司如何收集、使用和存储数据,从而产生了新的全面数据法规。其中影响最深远和最重要的是欧盟最近实施的GDPR(通用数据保护条例)。
数据行业当前迭代中的主要问题
对于多个领先行业的许多公司而言,数据现在是最有价值的资源之一。它被称为“新石油”,因为数据收集和分析彻底改变了成功企业创建盈利模式的方式。
然而,拥有大量数据是一把双刃剑,因为糟糕的数据可能对数据驱动的业务模型造成灾难性的影响。
事实上,不良数据可能会造成企业收入的10%到25%之间的损失。数据的来源和收集方式对其质量至关重要。据说收集数据的方式与数据本身一样重要。
和毛球科技一起来看看不良数据对企业的影响:
- 平均25%的数据库记录不准确。
- 60%的受访者认为其数据的整体健康状况不可靠。
- 80%的受访者表示他们有“危险”的电话记录。
- B2B质量指数显示40%的潜在客户包含不良数据。
- 糟糕的数据仅在美国就造成了每年超过30亿美元的损失。为了解决这个问题,数据治理应该满足两个非常重要的要求:它必须考虑数据的来源和收集方式,并且它必须解决和记录对数据所做的任何更改或操作以用于分析目的。每当有人分析、处理或收集数据时,都应该遵守数据特定的“监管链”。
区块链是一种分散的数字分类账,用于记录网络中发生的交易,使用加密技术进行保护。由于区块链网络的不可变和加密验证的安全性,它提供了一种解决数据行业当前存在的问题的方法。