從過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，在部署云服務(wù)時(shí)，最好在公共云執(zhí)行大數(shù)據(jù)原型，然后轉(zhuǎn)移到私有云。為什么？公共云部署，顧名思義，是在第三方環(huán)境內(nèi)，并可能受到“不信任”各方的訪問(wèn)。而私有云部署直接受組織或者企業(yè)的控制和管理，即使數(shù)據(jù)計(jì)算設(shè)施可能位于企業(yè)外部，但私有云部署只能由受信任的各方來(lái)訪問(wèn)。
更好地利用大數(shù)據(jù)的下一個(gè)戰(zhàn)略是部署融合存儲(chǔ)。融合存儲(chǔ)更有效，并能夠降低錯(cuò)誤的可能性，而這些錯(cuò)誤可能影響數(shù)據(jù)質(zhì)量或準(zhǔn)確性。融合存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性相關(guān)的關(guān)鍵特征是重復(fù)數(shù)據(jù)刪除，它還具有成本效益的優(yōu)勢(shì)。
另一種最佳做法是正確地清洗數(shù)據(jù)，以幫助避免一些上述隱私問(wèn)題。Emory University數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)家Amy Dean表示：“在盡可能早的時(shí)候，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾、清理、刪減、一致化、匹配、連接和診斷。”鑒于數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)分析的影響，Dean建議對(duì)多樣的不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行衡量或者評(píng)估。Dean還建議，為了查詢(xún)，數(shù)據(jù)來(lái)源應(yīng)該有鏈接或可用，這樣有問(wèn)題的任何數(shù)據(jù)元素都可以追溯到其源頭。
最終，確保個(gè)人數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性（進(jìn)而確保更好的數(shù)據(jù)隱私）的最好辦法是鼓勵(lì)和要求消費(fèi)者查看、審查和糾正收集到的有關(guān)自己的信息，而不只是企業(yè)自己動(dòng)手。此外，消費(fèi)者審查過(guò)程要易用，而且不需要消費(fèi)者花錢(qián)的。對(duì)于早期大數(shù)據(jù)使用者，這是很艱巨的工作，因?yàn)樗麄兺ǔＪ占罅可踔了麄儚奈词褂玫臄?shù)據(jù)，操作起來(lái)會(huì)很復(fù)雜。并且，企業(yè)可能也擔(dān)心消費(fèi)者看到他們收集了如此詳細(xì)的個(gè)人信息。但這種透明度是讓消費(fèi)者決定采用大數(shù)據(jù)，建立信心的最佳方式。信譽(yù)報(bào)告實(shí)體一直以來(lái)讓消費(fèi)者訪問(wèn)、審查和糾正數(shù)據(jù)，這是長(zhǎng)期有效的做法，這也是美國(guó)監(jiān)管部門(mén)對(duì)該行業(yè)的要求。同樣，隱私提示、網(wǎng)站聲明（其中包含回答問(wèn)題的詳細(xì)聯(lián)系方式）能夠?qū)崿F(xiàn)更好的透明度，也是處理錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的方法。
大數(shù)據(jù)之謎
最富爭(zhēng)議的企業(yè)隱私觀念是取得同意或者允許收集和使用個(gè)人數(shù)據(jù)。如果時(shí)光可以倒流，一切重新開(kāi)始，這將是個(gè)理想的基本規(guī)則。然而，尋求個(gè)人的同意來(lái)收集個(gè)人數(shù)據(jù)已經(jīng)為時(shí)已晚，因?yàn)橐呀?jīng)有大量個(gè)人數(shù)據(jù)被收集和廣泛共享。不爭(zhēng)的事實(shí)是，我們不可能確定所有可能收集了個(gè)人數(shù)據(jù)的企業(yè)。
有種辦法可以幫助個(gè)人重新獲得對(duì)其個(gè)人數(shù)據(jù)的“控制”，即允許他們完全刪除和清除自己的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)用戶(hù)并不樂(lè)于提供該功能，并且，這是對(duì)消費(fèi)者是否能意識(shí)到和相信使用其數(shù)據(jù)能夠帶來(lái)優(yōu)勢(shì)的“嚴(yán)峻考驗(yàn)”。監(jiān)管部門(mén)在考慮保護(hù)消費(fèi)者隱私權(quán)利的時(shí)候，必然會(huì)要求提供刪除數(shù)據(jù)的能力。隨著大數(shù)據(jù)使用的不斷發(fā)展，在企業(yè)大數(shù)據(jù)部署的技術(shù)設(shè)計(jì)和架構(gòu)階段，企業(yè)應(yīng)該考慮提供允許個(gè)人刪除特定數(shù)據(jù)字段的功能。
同樣的，從保護(hù)個(gè)人隱私權(quán)利的角度來(lái)看，使用個(gè)人數(shù)據(jù)的更好的辦法就是對(duì)所有個(gè)人數(shù)據(jù)“匿名化”處理。然而，匿名化的概念（即刪除任何可識(shí)別的字段或?qū)傩裕┎](méi)有被證明是可行的。早在2000年， Latanya Sweeney博士（現(xiàn)為哈佛大學(xué)教授）就表明只需要三個(gè)信息就可以確定87%的美國(guó)人：ZIP代碼、出生日期和性別，而這些信息都可以在公共記錄中找到。考慮到這些研究結(jié)果，即使部署了匿名化系統(tǒng)，我們?nèi)匀荒軌蛑匦麓_定任何居住在美國(guó)的個(gè)人消費(fèi)者的身份。
考慮到所有這些問(wèn)題和戰(zhàn)略，在蓬勃發(fā)展的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，保護(hù)個(gè)人隱私權(quán)利的解決辦法是，確保可靠的準(zhǔn)確的個(gè)人數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕庾g。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)該將上述隱私原則納入其大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和使用中，只有這樣，企業(yè)才能夠獲得最好的結(jié)果，或者說(shuō)，最少的消費(fèi)者抵觸情緒。
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本文標(biāo)題：管理大數(shù)據(jù)隱私：主動(dòng)出擊戰(zhàn)略（二）
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