京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
为新大数据规则准备的五个小贴士
“遗忘的权利”使得像谷歌和微软这样的大公司按照欧洲法院的规定急忙删除互联网上哪些过时的搜索信息。但是英国的企业真的准备好了迎接这场即将到来的数据改革浪潮吗?
高层讨论欧盟新通用数据保护规则——计划协调数据监管整个欧洲,并给予公民更大地控制他们个人数据的权利——本月再次开始。预计将于明年批准并在2017年全面确定。
被遗忘的权利可能不是最终的表达——它可能改述为“删除的权利”。
但是当新的规则取代当前所参照的1998年欧洲数据保护标准时,对任何以处理欧洲公民数据的公司来说影响都是巨大的。
对所有公司来说最大的恐惧将会是潜在的数据泄露所带来的巨额罚款,占每年总营业额的5%,甚至能高达一亿欧元。
新规则把数据处理者和数据控制着都纳入了监管的范围,所以每个处理数据的公司无论其规模和业务都会受到影响。
其他的新规定将包括要求在收集公民的数据之前必须首先征得公民的同意。
这些都是巨大的挑战,但是在以下五个主要领域中,公司可以采取基本的数据收集、存储、和销毁原则来为将来所有可能性做准备。
1.清理你的数据并理解它们的价值
从审计开始区分当前存储的多少数据是实际需要保存的,是有用的记录,还是垃圾或数据噪音?销毁不必要的信息,有助于构建一个清晰的未来,特别是 在新的规则下如果数据需要搜索和编辑。对需要保存的数据,确定你知道存储的位置,使用者是谁,怎样使用和如何来保护它。另一个值得关注的事情就是新规则希 望包括公民想要得到他们可用数据的携带权利,这也是一个巨大的挑战。然而,合理的数据使用关键就是首先要理解它的价值。将数据视为一种资产你会有一个好的 开始。
2.明确责任人和所有权
对违规者的巨额罚款,高达占总营业额5%的处罚原则,对拥有所有权和责任人来说,遵守新规则显得至关重要。弄清楚在你的企业中负责不同类型数据的负责人,IT经理、首席信息官、信息管理者或外包公司。
3.立刻开发程序处理数据泄露
欧盟所有的公司很快就会被要求建立一个数据泄露的系统,包括能通知受影响者的程序。新规则希望为向数据数据保护机构报告数据泄露设立一个严格的最后期限。为什么要等待?清晰和熟练的程序应该立刻执行,至少确定由谁来负责报告。
4.明确数据拥有者
将来,公司在收集数据时,首先需要得到公民的同意,所以要提前做好准备。任何存储个人数据的公司都应该考虑保留数据和与客户交流这些数据的合法范围。
5.设计隐私:改变你的文化
开始创建以个公司的文化,隐私被认为是每个过程和每个阶段都应该考虑的事情。很有可能在你的公司第一个接触数据的人并不是高级别人员,例如数据 可以通过客户呼叫中心、电子邮件、传真和信件而接收到。设计隐私和使各级员工都意识到它的重要性,是合理数据使用和保护发展的关键。
底线是在数据迅速变化的时代,无论欧盟数据保护规则最后的草案如何。我们正在考虑建立一个满足公民更多的控制和使用他们个人数据要求的世界。所以,虽然新的规则旨在简化和协调数据规则,但是,对于那些泄露数据的违规者也给予了严重的处罚。
对企业来说,这或许是一个重大的挑战,没有必需的程序或健康的数据政策。同样,对那些没有及时分清哪些数据应该保存,哪些数据应该销毁的企业来 说,前行的道路可能也存在问题。但是对于那些迎难而上,将它视为一个机遇并将数据的真正价值当做信息财富的人来说,它仍然是一个勇敢的新数据世界,现在是 做准备的时候了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03