数据分析是现代业务和业务的更大进展之一。从海量数据和微调业务运营中获得前所未有的质量和数量洞察力的能力已被证明是现代经济中的技术奇迹。尽管大数据只会变得越来越大,但其紧迫性不容忽视。

随着计算机技术(即机器学习)的出现,数据分析是一门相当新的学科,在过去五年中呈指数级增长和发展数据收集

随着全球智能手机和互联网的大规模采用和使用,大量的数据收集现在可以被跟踪和收集。然而,数据收集和分析行业目前正在使用不可持续的过时模型,这些模型不符合今天的监管要求。

目前,在毛球科技看来,这个行业集中在少数大型数据经纪人和数据交易网络手中,通常不考虑用户的权利或同意数据收集。

将我们的数据掌握在少数大公司手中意味着他们可以滥用他们的访问权限数据收集作为收集者或监护人的角色。这可以从大型数据库的几次高调泄露和黑客攻击中看出,这些数据库包含数百万人的数据。

事实证明,负责集中数据库的人在计算机安全程序方面并不是更有能力保护自己数据的人。Equifax黑客攻击导致黑客获得1.45亿美国人的社会安全号码、生日、驾照号码、地址、税号、驾照状态和签发日期,以及一些电子邮件地址。

与此同时,历史上更严重的网络攻击发生在新加坡,黑客窃取了150万人SingHealth收集患者个人信息数据。

这些大规模的数据泄露导致立法者仔细研究公司如何收集、使用和存储数据,从而产生新的全面的数据法规数据收集。欧盟更接近实施的影响更为深远和重要GDPR(通用数据保护条例)。

当前迭代中数据行业的主要问题

对于许多行业领先的公司来说,数据现在是更有价值的资源之一。它被称为数据收集。“新石油”因为数据收集和分析彻底改变了成功企业创造盈利模式的方式。

然而,拥有大量数据是一把双刃剑,因为糟糕的数据可能会对数据驱动的业务模型造成灾难性的影响。

事实上,不良数据可能会导致企业收入损失数据收集的10%到25%。数据的来源和收集方法对其质量非常重要。据说收集数据的方式和数据本身一样重要。

区块链技术如何使数据收集变得透明 数据收集 第1张

看看不良数据对企业的影响:

平均25%的数据库记录数据收集不准确。

60%的受访者认为其数据的整体健康状况不可靠。

80%的受访者表示他们有80%的受访者“危险”收集电话记录数据。

B2B质量指数显示40%的潜在客户包含不良数据数据收集。

仅在美国,糟糕的数据收集就造成了每年超过30亿美元的损失。为了解决这一问题,数据治理应满足两个非常重要的要求:它必须考虑数据的来源和收集方法,它必须解决和记录用于分析目的的数据的任何变化或操作。每当有人分析、处理或收集数据时,他们都应该遵循特定的数据“监管链”。

区块链是一个分散的数字分类帐,用于记录网络中的交易,并使用加密技术收集保护数据。由于区块链网络的不可变性和加密验证的安全性,它提供了一种解决数据行业当前问题的方法。


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