企業使用大數據應該遵守的原則

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在過去十年中，大數據的增長為許多機遇和威脅打開了大門。大數據雖然強大，它也容易出錯。目前，我們可以閃電和表面的速度處理超過TB的數據。這帶來了很多機會，但也意味著我們有可能在短時間內做出錯誤的決定，其影響比人類過去所想象的要大。除了錯誤決策及其影響的威脅之外，人們還開始對技術抱有過多的信任和信任，如果這項技術出現問題，那么后果是無法想象的。

應該考慮的原則

大數據的使用帶來了無數的機會，這為尋求可靠數據以提供人工智能（AI）技術的研究人員和組織提供了便捷的訪問途徑。使用大數據和其他形式的技術的企業和組織必須遵守與之相關的道德原則。盡管道德上的局限性和復雜性相當廣泛，但以下原則應是重中之重：

• 消費者受益
您使用的數據能使所有消費者受益嗎？這是一個重要的問題，在啟動大數據運動之前應該計算好。道德使用數據的首要原則是確保整個過程的完成是有意并有希望為用戶和研究人員提供切實利益的。在理想情況下，參與此過程的所有相關方都應從中受益。
• 進步
在這方面是否存在一種模式，可以強制執行數據最小化和持續改進的文化？隨著時間的推移，進步是一項不容忽視的原則。在這方面，進步的價值可以總結為以下幾種方式：持續的改進和創新，或者隨著時間的推移能夠提供更好的結果并最大程度地減少數據使用的能力。企業應該瞄準一個階段，通過使用最少的數據量可以達到預期目標。遵循前面強調的進步原則將有助于消除隱藏的相關性，例如根據某些人的人口統計特征剝奪他們的權利。
• 可持續發展
應該理解和正確回答的另一個重要問題是，隨著時間的推移，由數據收集的見解是否被認為是可行的。通過大數據獲得的見解應該在相當長的一段時間內提供價值。在這個時代，無法持續進行數據分析可能是有用且有意義的，但隨著時間的流逝將無用。條款的可持續性是一項重要的道德原則，它最終為數據隨時間推移的有效性以及未來數據的有效性奠定了基礎。
• 透明度
是否所有組織都認為它在數據收集階段具有包容性和透明性？大數據組織的所有階段都應復制這一概念。從收集到處理和分析，透明度都是必須的。實時捕獲的設備生成數據的出現降低了大數據的當前規范。作為數據創建者的個人受到的影響最大，因為即使看似簡單的決定也可能產生巨大影響。
• 公平
組織是否考慮過他們的數據收集將對所有有關或有關方面產生的影響？隱私保護可能有所增加，但是我們知道它們在保護您的信息方面可能沒有多大作用。大數據分析通常最終會損害個人的身份，從而在他們下定決心之前就確定自己是誰。現在是時候讓大數據市場的主要利益相關者分享一些見解，并討論應該允許的預測和推斷的種類以及應該最好避免的種類。

數據隱私的復雜細節

有關數據保護和隱私的法律在世界各地都不同。歐盟在這方面有一套可靠的法律，而且人們通常認為，歐盟內部的隱私要比美國的隱私強。盡管可能會夸大兩者之間的差異，但在嚴格的數據和隱私保護方面，歐盟仍遙遙領先于美國。隱私被視為居住在歐盟的所有個人的一項基本權利。討論了有關隱私和數據保護的詳細信息，就像美國的槍支管制確實存在隱私保護問題一樣，但問題的關鍵在于這兩個法律對兩個理事機構都是分開的。

許多國家中與數據保護有關的法律的多樣性提出了這樣一種觀念，即需要制定全球公認的規范，以規范如何向用戶及其數據提供隱私和保護。全球公認的規范將為數據保護設置標準和其他人遵循的途徑。

以下是三個重要原則，這些原則最終可以最終導致將來發展大數據規范：

• 共享信息可以保密
僅僅因為消費者在眾多平臺上共享受信任的信息，并不意味著將其用于分析目的。共享信息（例如財務數據，醫療數據和地址簿數據）最好保密。
• 大數據的透明度
為了使大數據有效并在合法性和道德范圍之內，數據所有者對于如何處理或出售其數據具有透明而公正的看法是有意義的。
• 大數據預測
大數據預測應該受到限制。不允許進行損害個人身份的大數據推斷和預測。

法規和道德框架的基本需求是為企業推薦的務實方法。大數據將為將來進行研究和分析奠定基調，但事實是如何制定一種方法來滿足本文中提到的標準。

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