從過往的經驗來看，在部署云服務時，最好在公共云執行大數據原型，然后轉移到私有云。為什么？公共云部署，顧名思義，是在第三方環境內，并可能受到“不信任”各方的訪問。而私有云部署直接受組織或者企業的控制和管理，即使數據計算設施可能位于企業外部，但私有云部署只能由受信任的各方來訪問。
更好地利用大數據的下一個戰略是部署融合存儲。融合存儲更有效，并能夠降低錯誤的可能性，而這些錯誤可能影響數據質量或準確性。融合存儲與數據質量和準確性相關的關鍵特征是重復數據刪除，它還具有成本效益的優勢。
另一種最佳做法是正確地清洗數據，以幫助避免一些上述隱私問題。Emory University數據倉庫專家Amy Dean表示：“在盡可能早的時候，對數據進行過濾、清理、刪減、一致化、匹配、連接和診斷。”鑒于數據質量對分析的影響，Dean建議對多樣的不同的數據進行衡量或者評估。Dean還建議，為了查詢，數據來源應該有鏈接或可用，這樣有問題的任何數據元素都可以追溯到其源頭。
最終，確保個人數據準確性（進而確保更好的數據隱私）的最好辦法是鼓勵和要求消費者查看、審查和糾正收集到的有關自己的信息，而不只是企業自己動手。此外，消費者審查過程要易用，而且不需要消費者花錢的。對于早期大數據使用者，這是很艱巨的工作，因為他們通常收集大量甚至他們從未使用的數據，操作起來會很復雜。并且，企業可能也擔心消費者看到他們收集了如此詳細的個人信息。但這種透明度是讓消費者決定采用大數據，建立信心的最佳方式。信譽報告實體一直以來讓消費者訪問、審查和糾正數據，這是長期有效的做法，這也是美國監管部門對該行業的要求。同樣，隱私提示、網站聲明（其中包含回答問題的詳細聯系方式）能夠實現更好的透明度，也是處理錯誤數據的方法。
大數據之謎
最富爭議的企業隱私觀念是取得同意或者允許收集和使用個人數據。如果時光可以倒流，一切重新開始，這將是個理想的基本規則。然而，尋求個人的同意來收集個人數據已經為時已晚，因為已經有大量個人數據被收集和廣泛共享。不爭的事實是，我們不可能確定所有可能收集了個人數據的企業。
有種辦法可以幫助個人重新獲得對其個人數據的“控制”，即允許他們完全刪除和清除自己的數據。當然，大數據用戶并不樂于提供該功能，并且，這是對消費者是否能意識到和相信使用其數據能夠帶來優勢的“嚴峻考驗”。監管部門在考慮保護消費者隱私權利的時候，必然會要求提供刪除數據的能力。隨著大數據使用的不斷發展，在企業大數據部署的技術設計和架構階段，企業應該考慮提供允許個人刪除特定數據字段的功能。
同樣的，從保護個人隱私權利的角度來看，使用個人數據的更好的辦法就是對所有個人數據“匿名化”處理。然而，匿名化的概念（即刪除任何可識別的字段或屬性）并沒有被證明是可行的。早在2000年， Latanya Sweeney博士（現為哈佛大學教授）就表明只需要三個信息就可以確定87%的美國人：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。考慮到這些研究結果，即使部署了匿名化系統，我們仍然能夠重新確定任何居住在美國的個人消費者的身份。
考慮到所有這些問題和戰略，在蓬勃發展的大數據領域，保護個人隱私權利的解決辦法是，確保可靠的準確的個人數據，并對其進行適當的解譯。同時，企業應該將上述隱私原則納入其大數據開發和使用中，只有這樣，企業才能夠獲得最好的結果，或者說，最少的消費者抵觸情緒。
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本文標題：管理大數據隱私：主動出擊戰略（二）
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