好像所有人在关心大数据，乃至包含美国联邦政府。美国联邦贸易委员会(FTC)上年年末向数据信息经济领域的9家企业传出指令，规定它们给予对顾客数据采集和运用状况的信息。FTC的行为确立说明，尽管大数据的盛行给予了许多利益，但也产生巨大的隐私保护问题。
为什么要应用大数据?
大数据有别于以前的数据库管理，因为它几乎剖析全部类别的数据库文件或格式，包含图象、视频及其从社交媒体搜集的数据信息。大数据的另一个特性是它沒有像网络服务器对数据储存的“一对一”的关联，反而是依靠虚拟化技术构架，从大中型內容店铺和档案资料中获取內容做为单一全世界資源。
在企业经营者和工作线主管中，应用大数据的***动因是产生更精确、详尽的预测分析或是推断，进而为公司给予潜在性的优点。大数据产生的业务流程优点很普遍，从新产品研发和改善到***标价，再到挑选应聘简历和设计方案高效的活动营销等。实际上，政治运动早已逐渐开始运用大数据剖析：2012年奥巴马竞选就运用了大数据剖析来明确很有可能拉票的选举人，随后危害她们，根据她们来筹资竟选资产，并得到选举票，这也是美国奥巴马得到最后获胜的重要发展战略。
大数据个人隐私问题
FTC近期采用的实际行动是针对数据信息艺人公司：这类企业搜集和解析特殊消费行为数据信息，随后将剖析結果卖给期待提升营销推广和销售业绩的企业。殊不知，必须认可的是，应用大数据产生很多的隐私保护问题，这并不仅仅仅限于这种传统式的数据信息艺人公司。经济学人杂志信息部(经济学人集团公司内单独的市场部)发布了应用大数据较多的19个行业领域，包含加工制造业、IT和技术性、金融信息服务、专业服务、保健医疗、制药业和生物科技及其日用品等。不容置疑，大数据改革早已逐渐。
依据大数据的特性，及其大数据应用的业务流程动因，最重要的隐私保护问题是，简易地说，数据信息的品质或是精确性；及其公司应用这种信息来作出决定而很有可能会对本人造成的不良影响。例如，从社交媒体获得的本人信息的精确性?从社交媒体或是别的互联网由来的信息可以用以挑选或是排名应聘求职申请办理，或是提升医保的价钱吗?基本上的个人信息，例如年纪、婚姻情况、文化教育或是学生就业状况通常全是没经检验的。在完全免费电子邮箱服务项目中一样都没有这种认证，几乎所有的客户都是会选中接纳使用条款和隐私申明，说明允许舍弃用以数据统计的一定水平的个人隐私支配权。
另一个产品质量问题是，当搜集互联网技术检索词语或语句时，很有可能会对他们存有误会。公司运用大数据欠佳的事例包含应用网络检索关键词来评定商品定价，或是潜在性目标客户。要了解，在家中电子计算机中很有可能有好几个客户，而且有很多缘故别人在网络上检索与她们不相干的主题风格。这类类别的数据采集、剖析和应用很有可能造成有什么问题的研究結果，进而产生失误的管理决策，而最后导致本人和分析数据的公司同归于尽的局势。这类欠缺对大数据品质的操纵将大家偏向另一个个人隐私保护标准，即搜集合乎且合适最终目标的个人数据。#p#
大数据个人隐私的***作法
公司解决大数据的***作法依然都还没明确，但早已有一些工作经验可供大家参考，保证在没有放弃个人数据个人隐私的情形下，促进大数据自主创新。
合理应用大数据的***步是恰当地购置和管理方法云服务器，这也是使大数据合乎成本效益的前提条件：大部分公司不可以或是不容易项目投资于适用大数据方案所需求的IT基础设施建设，反而是依靠云计算技术、基础设施建设和解决工作能力。除此之外，即使是这些想要项目投资的公司也会发觉，沒有云计算技术带来的操作灵活性，她们将困难重重。这也露出了许多公司的薄弱点，即广泛不可以保证云计算技术中数据的安全系数和私密性。公司产品执行标准的一般安全性合同文本并不足。针对特殊数据信息个人隐私操纵，云服务提供商和云服务器客户确立分别务必担负的义务。还务必对云服务器开展不断的监测和财务审计，与此同时根据有关指标值来表明数据信息详细、信息保密和可以用。应用云计算技术的***的个人信息保护資源是云安全联盟(Cloud Security Alliance)，其官在网上有很多规范性文档产考。
从往日的工作经验看来，在布署云服务器时，***在公共性云实行大数据原形，随后迁移到私有云存储。为何?公共性云布署，说白了，是在第三方自然环境内，并有可能遭受“不信任”多方的浏览。而私有云存储布署立即受机构或是公司的操纵和管理方法，即使数据信息测算设备很有可能坐落于公司外界，但私有云存储布署只有由受信赖的多方来浏览。
能够更好地运用大数据的下一个发展战略是布署结合储存。结合储存更合理，并可以减少不正确的概率，而这种不正确将会危害网站安全性或精确性。结合储存与网站安全性和精确性有关的重要特点是反复数据删除，它还具备成本效益的优点。
另一种***作法是恰当地清理数据信息，以协助防止一些以上个人隐私问题。Emory University数据库管理权威专家Amy Dean表示：“在尽量早的情况下，对数据资料开展过虑、清除、删剪、一致化、配对、联接和确诊。”由于网站安全性对剖析的危害，Dean提议对多种多样的差异的信息开展考量或是评定。Dean还提议，为了更好地查看，数据来源应当有连接或可以用，那样有什么问题的一切数据信息原素都能够上溯到其根源。
最后，保证个人数据精确性(从而保证更佳的数据信息个人隐私)的***方法是激励和规定顾客查询、核查和改正搜集到的相关自身的信息，而不只是公司亲自动手。除此之外，顾客核查全过程要实用，并且不用顾客掏钱的。针对初期大数据使用人，这也是很严峻的工作中，由于它们通常搜集很多乃至她们从没应用的数据信息，实际操作的时候会很繁杂。而且，公司很有可能也担忧顾客见到她们搜集了如此详尽的本人信息。但这类清晰度是让顾客决策选用大数据，创建自信心的***方法。信誉度汇报实体线一直以来让顾客浏览、核查和改正数据信息，这也是长久有效的作法，这也是英国监督机构对该领域的规定。一样，个人隐私提醒、网址申明(在其中包括解答问题的详尽联系电话)可以达到更佳的清晰度，也是错误处理数据信息的方式。
大数据谜团
最穷异议的公司个人隐私意识是获得允许或是容许搜集和应用个人数据。假如年华可以逆流，一切重新开始，这将是个理想化的主要标准。殊不知，寻找本人的允许来搜集个人数据早已于事无补，由于早已有很多个人数据被搜集和普遍共享资源。不争的事实是，大家不太可能明确全部很有可能搜集了个人数据的公司。
有一种方法可以协助本人再次得到对其个人数据的“操纵”，即容许她们彻底删掉和消除自身的数据信息。自然，大数据客户并不善于给予该作用，而且，这也是对顾客是不是能意识到和坚信应用其数据信息可以产生优点的“严峻形势”。监督机构在考虑到维护顾客个人隐私支配权的情况下，必定会需要给予删掉数据信息的工作能力。伴随着大数据应用的飞速发展，在公司大数据布署的工艺设计和构架环节，公司应当考虑到给予容许本人删掉特殊数据字段的作用。
一样的，从维护私人信息支配权的方面看来，应用个人数据的更快的法子是对全部个人数据“密名化”解决。殊不知，密名化的定义(即删掉一切可鉴别的字段名或特性)并没被证实是有效的。早在2000年， Latanya Sweeney博士研究生(现为美国哈佛大学专家教授)就说明只要三个信息就可以明确87%的外国人：ZIP编码、出世日期和性別，而这种信息都能够在公共性纪录中寻找。充分考虑这种科学研究結果，即使布署了密名化系统软件，大家依然可以再次明确一切定居在国外的本人购买者的真实身份。
充分考虑全部这类问题和发展战略，在飞速发展的大数据行业，维护私人信息支配权的解决方案是，保证稳定的精确的个人数据，并进行合理的解译。与此同时，公司应当将以上个人隐私标准列入其大数据开发设计和应用中，仅有那样，公司才能得到***的結果，换句话说，至少的顾客不满情绪。