
大数据时代的企业及个人隐私保护
从2014年开始大家真真正正的感觉到大数据时代的来临,每个人都能说出几个大数据的案例。什么大数据帮助奥巴马连任成功,微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖,大数据算出来的热播电视剧《纸牌屋》,百度预测2014年高考作文等等。
但是大数据带来的副作用是我们的隐私无处遁形,我们每天产生各种数据,这些数据基本上都能被机器,程序等捕捉到。浏览网页记录会被机器追踪,买东西的消费记录会被商家利用,在大街上行走也会被无处不在的Wi-Fi跟踪……
那么在大数据时代个人如何保护自己的隐私呢?
1、提高个人的安全防范意识,不要轻易将自己的个人信息上传到网络或留给商家,现在的商家办个会员卡都恨不得你把所有的家庭信息都填上。昨天我办了张健身卡,上面赫然写着要我填身份证号码,这当然被我拒绝。个人重要的信息包括手机号,微信微博号,QQ号,身份证号,银行卡号,社保号等。
2、养成随时清除无用信息的习惯,比如定时删除自己上网的历史记录,将记录了自己重要信息的文件(包括通话记录单,银行卡账单等)撕碎然后扔到不同的垃圾筐中等等。
3、不要随意下载陌生软件,不要添加如微信等陌生账号,不要随意扫二维码,谨慎使用社交网络。
4、以下几类数据需要特别保护:资金使用数据(比如信用卡账单),通话记录,微信记录,个人位置信息。可能的话关掉手机中各种APP的位置请求。
对于企业来说,保护企业的商业秘密也是重中之重。社会化媒体时代,有意或无意间,你的公司已经变成一个媒体公司!:
1、建立一套企业信息保密制度,例如将不用的信息分级管理,培训并监督员工认真执行。可能的企业可以设立一个隐私官的职位。
2、企业必须部署网络完全设备,一是防止被外部攻击,其次也可以追踪企业信息流向。
3、适当监控竞争对手微博、微信及员工微博
4、制定一套社会化媒体政策
5、将公司和客户的信息分级管理
6、培训员工如何使用社会化媒体。企业内网可以封微博QQ等,但是能封员工的手机上网吗?所以,堵不如疏!
针对文章前的提问,提示大家可以从手机的位置信息和电商购买数据方面思考。期待你的答案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29