Maand: november 2021

Hoe big data de toekomst gaat vormgeven en de toekomst van alles is. Hoe kan big data helpen nieuwe ervaringen te creëren en de juiste doelgroepen te bereiken?

Big data en analyses van workflows beïnvloeden prestaties en hebben ze versneld.

We ontdekken langzaam hoeveel verschillende sectoren de nieuwe mogelijkheden met analyses door een datagestuurde cultuur te omarmen en uitgaven verlagen en tegelijkertijd nieuwe inkomsten en groeimogelijkheden openen.

Het valt niet te ontkennen dat de acceptatie van Big Data een uitdagend en tijdrovend proces kan zijn. Maar eenmaal geaccepteerd kan Big Data helpen bij het optimaliseren van digitale strategieën.

Big Data is essentieel, omdat het ons in staat stelt het gedrag en de intenties van personen te achterhalen. De trend van voorspellende analyses heeft de wereld in een storm overnomen, en daarop zijn er bijna geen uitzonderingen.

De grote vraag naar en de steeds groter wordende hoeveelheden gegenereerde gegevens creëren een sterke behoefte aan nieuwe benaderingen en technologieën voor gegevensanalyse.

Dat is de reden waarom uitgebreide databases worden verwerkt met machine learning-algoritmen.

Big Data om de ervaring en personalisatie te verbeteren en de vrucht van uitgebreide datagebruik. Met machine learning-algoritmen synchroniseren we gegevens om de efficiëntie van beoordelingen en recensies te verbeteren.

Om het maximale uit Big Data te halen, moeten we nieuwe technologieën omarmen en ervoor zorgen dat er voldoende middelen zijn voor verdere analyse. Met de snelle ontwikkeling van AI is ook de vraag naar Big Data enorm gestegen. De reden hiervoor is vrij eenvoudig:. AI-toepassingen hebben grote datasets nodig om algoritmen te trainen.

Dit is echter niet alles. We gebruiken Big Data om AI gebaseerde strategieën te verbeteren en de betrokkenheid te vergroten.

Big Data in combinatie met AI verbetert de digitale strategie op meerdere manieren door de groei te stimuleren, de gebruikerservaring te verbeteren en de workflow te automatiseren.

Slechts een paar jaar geleden was het niet ongebruikelijk dat we tientallen uren besteedden aan het uitzoeken wat er mis ging met campagnes.

Big Data vertraagt ​​en vernietigt uiteindelijk de traditionele rapportage.

Het enige wat daardoor zeker wisten, was of campagnes liepen en hoeveel van het budget er nog over was.

Tegenwoordig wordt er steeds meer geautomatiseerd en kunnen we nu 24/7/365 de vinger aan de pols houden en snel de problemen lokaliseren door alle data te stroomlijnen. Daarbij hebben we alle benodigde gegevens om te zien wat en waarom iets gebeurd en hoe groot impact is, en dat allemaal zonder rapportages die nodig zijn om die gegevens te verzamelen en te analyseren.

Snel groeiende hoeveelheden informatie hebben ons nieuwe technologieën opgeleverd voor de organisatie en consolidatie van gegevens. Door gebruik te maken van Big Data kunnen we voorspellen hoe dingen zouden kunnen verlopen zonder snelheid van levering en flexibiliteit te verliezen.

Bovendien besparen we met geautomatiseerde gegevensnormalisatie en datamapping op routinematige gegevensbewerkingen. Het stelt ons in staat om ons te concentreren op de analyse zelf in plaats van handmatig gegevens te verzamelen en te matchen.

En bruikbare inzichten uit data kunnen halen, om zo de vruchten plukken van big data.

Leer machines leren en AI-technieken toe te passen op gegevens en ontdek hoe ethische kaders u kunnen helpen voorkomen dat u uw machines slechte gewoonten aanleert

Er zijn veel toepassingen waarin machine learning de samenleving ten goede zou kunnen komen als de privacy van gegevens kon worden gegarandeerd. 

Er is een enorm potentieel voor het verbeteren van of het vinden van patronen, bijvoorbeeld als we machine learning-systemen zouden kunnen trainen om patronen te herkennen in grote databases met gegevens.

Iets wat tegenwoordig in wezen onmogelijk is omdat methoden voor gegevensprivacy nog niet schaalbaar zijn.

Met behulp van Differentiële privacy kan een kleine samenvatting van een enorme database met gevoelige records worden gemaakt.

Deze samenvattingen zijn veilig en kunnen openbaar beschikbaar worden gemaakt voor algoritmen die het gebruiken als een van de basisbouwstenen van machine learning, en voor machine learning-programma’s die algemene taken uitvoeren zoals classificatie, rangschikking en regressieanalyse. Het zou ons in staat stellen om zo de vruchten te plukken van grootschalige, gedistribueerde machine learning als een rigoureuze vorm van gegevensprivacy, differentiële privacy genaamd, te handhaven.

Differentiële privacy, die door meer dan één technologiegigant wordt gebruikt, is gebaseerd op het idee om willekeurige ruis toe te voegen om individuele informatie te verduisteren.

Er zijn tegenwoordig elegante en krachtige technieken om te voldoen aan de verschillende privacynormen, maar geen een daarvan is schaalbaar.

De computationele overhead en de geheugenvereisten groeien exponentieel naarmate gegevens meer dimensionaal worden.

Gegevens worden steeds hoger-dimensionaal, wat betekent dat ze zowel veel waarnemingen als veel individuele kenmerken van elke waarneming bevatten.

De samenvattingen die via Differentiële privacy zijn gemaakt, zijn klein en de reken- en geheugenvereisten om ze te maken, zijn ook gemakkelijk te spreiden.

Bedrijven moeten tegenwoordig kiezen ofwel hun budget of de privacy van hun gebruikers opofferen als ze grote hoeveelheden data willen gebruiken, verandert de welwillendheid rond het vrijgeven van hoogdimensionale informatie met differentiële privacy.

Dan is het eenvoudig, snel en 100 keer goedkoper om te gebruiken dan bestaande methoden.

Dit is de nieuwste innovatie, en de talloze algoritmische strategieën hebben het in zich om verder te ontwikkelen, om zo machine learning en datawetenschap sneller en schaalbaarder te maken.

Elke nieuwe dag brengt met zich mee dat er iemand slachtoffer is geworden van een cyberaanval. De kosten waarmee we daardoor worden geconfronteerd, zijn enorm: verloren kritieke gegevens, gestolen activa en beschadigde reputaties.

Hoeveel beveiliging “net genoeg” is nodig om dit te voorkomen? 

We zijn gewent om beslissingen te nemen op basis van risico. Een effectief risico identificeren en een echt risico identificeren en bepalen hoe dit risico tot een acceptabel niveau kan worden teruggebracht.

Door een acceptabel niveau van cyberrisico’s in te calculeren en inventariseren, wordt cyberbeveiliging een onderdeel van ons dagelijks leven. En de beste manier om dit te doen, is door een risicobeoordeling te maken.

Er zijn simpelweg te veel bedreigingen, te veel potentiële kwetsbaarheden die zouden kunnen bestaan, en simpelweg niet genoeg middelen om een ​​onneembare beveiligingsinfrastructuur te creëren.

Over het algemeen helpen risicobeoordelingen bij het bepalen van beveiligingsrisico’s door het volgende te doen:

Het identificeren, inschatten en prioriteren van risico’s.

Het bepalen van de mogelijke bedreigingen van kwaadwillenden die de vertrouwelijkheid, integriteit of beschikbaarheid van de informatie die we verwerken, opslaan of verzenden in gevaar kunnen brengen.

Identificeren welke maatregelen of controles er zijn om de kritieke activa te beschermen en welke maatregelen/controles ontbreken.

Na het aanbevelen van preventieve maatregelen en het investeren in beveiligingsupgrades om hoge risiconiveaus te verminderen.

Wat betekent dit? Het hangt af van veel dingen. Want niet alle risico’s gelijk.

Een risicobeoordeling zou ons kunnen vertellen waaraan we prioriteit moeten geven, aan preventie om de vertrouwelijkheid van onze gegevens te beschermen met privacygerelateerde controles en andere beveiligingsmaatregelen. De risicobeoordeling kan er ook op wijzen dat we kwetsbaar zijn voor een ransomware-aanval, dus moeten we een herstelplan implementeren en dagelijkse en wekelijkse systeemback-ups maken. Maar de risicobeoordeling kan erop wijzen dat er minder risico is voor de beschikbaarheid of integriteit van onze gegevens, zodat we niet zoveel in deze gebieden hoeven te investeren.

Een risicobeoordeling zet immateriële concepten zoals veiligheid, risico en preventie om in tastbare realiteiten met werkelijke kosten. Onopgemerkte/onvoorziene cyberaanvallen kunnen immers gelijk staan aan financiële rampspoed. En dat is een onvermijdelijkheid in de onderling verbonden wereld van vandaag.

Een wereld waarin onze data een steeds belangrijkere rol heeft zou het beschermen van onze persoonlijke data een hoge prioriteit moeten hebben. Echter ondanks alle goede voornemens zijn onze pogingen tot het beschermen van onze persoonlijke data meestal al gestrand voordat we er echt aan zijn begonnen. 

En ondertussen hebben veel van onze apps, bezochte websites en browsers meer informatie over ons dan we zelf op onze harde schijf hebben staan. Daarbij blijken we steeds meer informatie ongewild te lekken aan grote bedrijven die deze persoonlijke data zien als verdienmodel. En daarbij niet schromen om onze inloggegevens te stelen en op te slaan. Als deze gegevens dan ook nog worden gedeeld en samengevoegd ontstaan er profielen die het niet zo nou met de waarheid nemen.

En belanden we op lijstjes op basis van een eenmalige zoekactie of een gekocht item. Soms ook omdat iemand iets verdachts heeft gezien of omdat een van de buren betrokken is geraakt in een onderzoek. Deze informatie is interessant voor cybercriminelen maar ook voor bedrijven, instanties en overheden.

Het verzamelen en delen van persoonlijke data door overheden, organisaties en bedrijven is dus eigenlijk een bedreiging voor onze persoonlijke data. Een risicobeoordeling zou ook hier op zijn plek zijn en zet immateriële concepten zoals vrijheid, veiligheid, risico en preventie om in tastbare realiteiten met werkelijke dreigingen. Onopgemerkte/onvoorziene blijkt het verzamelen en delen van data door overheden, organisaties en bedrijven gelijk kunnen staan aan cyberaanvallen immers gecombineerde data staat meestal ook gelijk aan financiële rampspoed.

Naarmate de normen voor gegevensprivacy zich steeds verder ontwikkelen, zal strengere naleving steeds meer onderdeel worden van onze samenleving.

Gegevensprivacy wordt van ons het nieuwe normaal en een integraal onderdeel van ons leven, met verschillende wetten die over de hele wereld evolueren.

Belangrijk om te overwegen bij gegevensprivacy en -bescherming die onze interesse kan aan te wakkeren, is bewustzijn.

De gegevens die we aanleveren, zijn gebaseerd op het vertrouwen dat we stellen in een organisatie of merk.

De werkwijze moet veranderen naar ‘privacy by default’ om vertrouwen te bouwen, in plaats van ‘privacy by design’ om naleving te bereiken.

Gegevensprivacy moet een integraal onderdeel van elke dienst, artikel of service die we afnemen, met inachtneming van verschillende wetten die zich over de hele wereld aan het ontwikkelen zijn.

Bedrijven, overheden en organisaties kunnen verschillende soorten gegevens verwerken, waaronder persoonsgegevens. Het beheren van deze enorme hoeveelheid gegevens wordt een zware taak met technologische vooruitgang en een hoeveelheid gegevens die elke seconde groeit.

Alvorens in te gaan op de talrijke wetten en normen voor gegevensprivacy, is het van cruciaal belang om eerst te begrijpen wat persoonlijk data is. Persoonlijke data is informatie die kan worden gebruikt om de identiteit van een persoon te bepalen op basis van hun persoonlijke informatie. Elke wet- en regelgeving op het gebied van gegevensprivacy definieert dit anders.

Volgens de privacywet van de Europese Unie (EU), AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming), zijn persoonlijke gegevens, data die bestaat uit persoonlijke of gevoelige gegevens, zoals voornaam, achternaam, adres, identificatienummer of factoren zoals biometrie, culturele, sociale identiteit, economische , mentaal of genetisch. Evenzo wordt informatie met betrekking tot de gezondheid van een persoon beschouwd als persoonlijke gegevens, samen met adres, rijbewijs, burgerservicenummer , creditcardgegevens en paspoortnummer.

De AVG is een uitgebreide verordening inzake gegevensprivacy die zich concentreert op de bescherming van de persoonlijke gegevens van EU-ingezetenen, ongeacht de locatie of bedrijf, overheid, organisatie die die gegevens verwerkt.

De Indiase Data Privacy Act – de voorgestelde Indiase wet op de bescherming van persoonsgegevens (PDPB) de persoonlijke informatie van Indiërs beschermen.

De California Consumer Privacy Act (CCPA) is ingevoerd om de gegevensprivacyrechten en consumentenbescherming voor inwoners van Californië te versterken.

En als laatste voor nu de implementatie van de wet op de bescherming van persoonsgegevens die in China is aangenomen. De wet Personal Information Protection Law (PIPL) gaat op 1 november in. 

De rechten van een persoon om erop te vertrouwen dat anderen de bijbehorende persoonlijke en gevoelige informatie op gepaste en respectvolle wijze zullen gebruiken, opslaan, delen en verwijderen binnen de context en in overeenstemming met de doeleinden waarvoor deze is verzameld of afgeleid.

Afgezien van compliance, is een van de grootste uitdagingen waarmee een bedrijf, overheid of organisatie kan worden geconfronteerd op het gebied van gegevensprivacy- en beschermingsregels, het naleven van tal van wetten, vooral wanneer het gaat om gebruikers in verschillende landen, regio’s en gebieden.

De grote zorg is hoe te voldoen aan de vereisten voor gegevensprivacy, waaronder weten wie de verwerkers en verwerkingsverantwoordelijken zijn en wat hun rollen zijn.

Een andere kernzorg betreft het beheer van grensoverschrijdende overdrachten van gegevens en het waarborgen van de veiligheid van de verwerking van persoonsgegevens in de bedrijven, overheden en organisaties of door een derde partij.

Deze taak is immens, maar het is belangrijk om hoge boetes en straffen te vermijden en het vertrouwen bij klanten te behouden. Een van de belangrijke pijlers is “Privacy for Trust”. Privacy is een recht dat aan individuen wordt verleend.

De gegevens die van gebruikers, werknemers of klanten worden verzameld en verwerkt voor zakelijke functionaliteit zijn cruciaal. De gegevens die gebruikers, werknemers of klanten aanleveren, zijn gebaseerd op het vertrouwen dat ze stellen in een bedrijf, overheid, organisatie of merk.

Gebruikers, werknemers of klanten zijn de belangrijkste bron van groei voor elke bedrijf of organisatie, ongeacht de grootte, en hun vertrouwen is als de motorolie die het bedrijf of organisatie draaiende houdt. Gegevens van gebruikers, werknemers en klanten zijn eveneens van cruciaal belang in termen van privacy.

Het essentiële punt is data verzamelen transparant en wettig dient te zijn, en dat er vooraf toestemming is gevraagd voor gebruik, om ervoor te zorgen dat we de bedrijven, overheden en organisaties kunnen vertrouwen met onze gegevens.

En werknemers,klanten en gebruikers moeten volledige zeggenschap hebben over persoonsgegevens. Het beste voorbeeld zijn de cookie-instellingen op de website van de bedrijven, overheden en organisaties, die voor veel gebruikers als vervelend worden ervaren, hoewel de pop-up cruciaal is voor zowel de werknemers, klanten, gebruikers als de bedrijven, overheden en organisaties.

Naarmate de wetten, voorschriften en normen op het gebied van gegevensprivacy zich ontwikkelen, zal een strengere naleving verplicht worden en zal de vraag naar privacy en bescherming toenemen.

Privacy by Design zal worden gebruikt om naleving van de privacyvereisten te waarborgen naarmate nieuwe technologieën en werkmodellen worden ontwikkeld en geïmplementeerd.

Maar pas als bedrijven, overheden en organisaties een Privacybeleid standaard hanteren, verbetert ook het vertrouwen dat werknemers, gebruikers en klanten zullen hebben in bedrijven, overheden en organisaties.