物联网下:大数据属于谁
在之前一些文章中,我已经警告过一些组织机构机构可能很快就会遭遇数据问题——被锁定、赶出或以其他方式禁止访问,以有助于优化未来业务的关键新数据源的可能性。
虽然我相信每个数据驱动的组织机构现在就应该开始规划,以避免最终导致数据不足的问题,但这一担忧只是新的大数据、物联网(IoT)世界中出现的很多潜在的数据问题之一。事实上,获得正确数据的问题将变得更为重要,因为我预测今后将出现一个新的战略数据支持规则和流程,不仅仅是管理和保护有价值数据,而且还要确保拥有公司可能需要的所有必要和有效数据,以保持竞争力。
除了避免数据不足之外,数据支持意味着IT还需要考虑如何管理和解决数据隐私与真实性中的关键问题。在这个时代分析中正确使用数据的深入讨论尚在填补空白,且仍然未确定,但IT需要为未来几年出现的任何数据政策作好准备。
真伪还是隐私?
许多人深入探索数据隐私,对于如何最好地平衡数据共享的个人、组织机构或社会效益或者在公共数据和私人数据之间画上红线,我没有任何直接的建议。但是,如果我们从大多数组织机构的角度来看待隐私,那么第一个要求就是要达到规定个人资料控制的法规和合规。这将包括病历、工资和其他人力资源数据。然而,许多商业组织机构保留访问、管理、使用和分享系统中任何东西的权利,还包括由员工存储或创建的任何数据,除非其得到特别保护。
如果从事运输业务,使用来自包裹和卡车上的GPS和其他传感器数据。这看似公平,毕竟卡车司机知道他们的雇主正在监控他们的进展和驾驶习惯。但是当组织机构追踪与IoT设备的互动时会发生什么?
许多人正在努力使GPS在室内进行工作,表面上作为使用WiFi设备和其他设备的公共服务来帮助三角测量手持设备的位置,而实际上为的是实时定位人群,并绘制详细蓝图。
在购物中心,这个跟踪细节从使购物者进入的商店时开始,针对性地展示的广告和优惠以促进交易。业务环境中的这些数据可能会告诉雇主谁在旁边,以及使用者在线查看的时间、收到的电话等等。我们的私人时间是不是也在监控中呢?更不用说这种方式来监控闲暇时间——浴室休息和自动售货机前的选择……但是,如果存在安全风险,这些数据就可能会被取出来分析,或者如果你买了个糖果棒,可以根据数据进行健康指导调整,而一旦有数据存在,就意味着数据可能会泄漏或被盗。
诚然,通过聚合和匿名识别这些数据中的信息,有办法确保一些基本的隐私。但是,我们已经知道真正匿名的大数据是非常困难的。累积的物联网数据可以容易地包含可以与公共数据集相关联的深入嵌入的线索,以此恢复识别信息。
想像你的汽车报告大部分夜晚停在哪里。或者汽车中的智能部件可以在最后一次维修或升级时跟踪。制造离合器的业务可以了解汽车所有者的家庭住址,从而了解他们的身份,以及其旅行模式和驾驶习惯。
数据定义你
问题不在于您的恒温器被黑客入侵,或者烤面包机通过家庭防火墙帮助了攻击者们。更深层次的问题是由机器学习算法进行分析,远远超出了您购买的最近供应商和品牌。想象一下,由于您的电动牙刷最近没有安装新刷头,因此必须支付20%-50%保险费。您可能会因为如何加热或冷却房子而被标记某些政治概况。您可能被设定为高风险贷款,因为每周选择多少次与烤面包和百吉饼有一定关联。 今天,一些供应链已经推动嵌入式监控和主动维护,甚至关联组件来支撑其分析链。
沃尔玛,为供应商提供了一些销售上的透明度,以换取供应商在店内维护自己的库存。这似乎很好,因为我们买了传统商品,一旦我们把它们带回家,就没有对我们进行跟踪。但现在,新智能设备可以保持连续连接并将数据上传到第三方服务上。谁知道不知不觉中产生了多少和我们有关的大数据?
异常强大的大数据存储和分析功能,来自物联网的低级别数据实时流量,越来越多的AI和深度学习,持久性存储器和升级的芯片嵌入式功能(比如加密)已经摆在面前。由于IT团队的任务是对任何新功能进行操作,因此他们应该记住,建立可支持细粒度数据管理的、面向未来的可扩展架构至关重要。
我希望组织机构能发现他们需要创建、存储和使用比今天更多的元数据。此元数据可能包括有关数据使用和访问时间、监管链和出处链接的信息、加密标签、来源可信度、关于可用性的评估,当然也包括通常保留项,敏感性、可访问性与其他监管问题的策略标签。而且,元数据本身就是数据,并且具有自己的访问、隐私和真实性要求,这些需求将递归地传递给元数据。现在令人头疼的时期即将发生。
此外,我敢打赌,未来的数据管理产品将会采用微服务,在更接近数据存储的地方实现数据管理和元数据增强功能。在具有设备级持久存储器和无定形混合云的大型分布式IoT数据世界中,重要数据可能存在于任何地方,并以敏捷而流畅的方式流动。事实上,有些人预测重要数据不仅将只在流中生成,而且只能通过处理和持久性以流形式存在。
如何在任何时候都能运行,如何管理和保证数据的完整性?那么一来,任何元数据(特别是关于隐私、访问和真实性)将不得不随着数据传播。一个有趣的新兴技术是区块链,它已被用作一些新应用程序中的元数据,通过数字签名帮助确保应用程序数据的来源。 元数据管理功能还需要靠近数据,无论它在哪里,无论去哪里。今天,我们发现新出现的存储产品支持嵌入式“lambda功能”,其中实际存储层(如具有事件触发存储过程的数据库)现在可以直接在存储层中执行任意(包括用户定义)函数到存储的数据(和元数据)。
可能需要一段时间才能打造一个积极的、由智能、数据和元数据感知存储的新世界。可能还需要更多的新功能来帮助解决这些问题。例如,由于所有数据都与所有其他数据相关,在某种程度上,最佳的未来管理视图可能是通过图形化元数据库。然而,IT仍然具有相关性,我们必须准备好应对这些新的挑战,使数据中心现代化。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21