數據隱私📑02 - 3大數據治理元素，讓數位平台避免用戶數據的隱私風險，并發揮數據價值提供更好的服務
閱讀時間約 3 分鐘
你好，我是王啟樺，目前在加州大學洛杉磯分校(UCLA)擔任統計機器學習方向的博士後研究員。
這篇文章是《紫式書齋》的第三主題〈數據隱私〉的第02篇。這篇文章想分享給你，落實數據隱私的重要主題--「數據治理 (Data Governance)」其中的三大元素。數據治理這個詞聽起來相當抽象，但我相信你了解這三大元素後，數據治理就能更具體，且發現數據治理就在我們的每日生活中。
這三個數據治理的元素分別是：
- 數據分級 (Data classification) ：根據隱私風險做數據分級。
- 數據倉儲 (Data inventory) ：將數據根據其分級結果處存在資料庫系統之中。
- 數據分享 (Data sharing)：在隱私保護下的數據分享。
如果你對現代數據產業如何治理用戶數據感到好奇，歡迎閱讀以下內容，了解更多數據治理三元素 ：
元素 #1 ：數據分級，是用戶數據有限授權的重要一步。
數據分級，幫助平台方從被收集數據的用戶角度，評估平台的數據收集政策。
平台需要使用用戶數據以優化其提供的服務，因此需要收集用戶數據。但被收集數據的用戶方，會抱怨平台收集了過多數據。這個抱怨源自於用戶不了解平台收集數據後，能夠大幅度改善用戶使用的服務的品質。
數據分級提供一種解決方式，讓用戶了解其被收集的數據，分別受到什麼程度的保護。
元素 #2 ：數據倉儲，就是自動化落實數據分級於數據系統中
數據倉儲，確保數據分級體制，能夠被落實到數據系統中。
在公司內部的數據庫確保落實數據分級，可以讓每個試圖訪問與使用用戶數據的員工，更清楚知道不同數據級別對應的隱私風險。數據倉儲，讓數據分級自動化，在大規模數據的情況也能主動偵測隱私風險。做好數據分級也能在需要刪除數據時，能很快刪除相對應的內容。
因此，利用數據倉儲技術，在數據系統中實踐數據分級，是數據治理的重要實務。
元素 #3 ：數據分享，讓數據在低隱私風險下發揮其最大價值
數據分享，在保護隱私的前提下，發揮數據本身的最大效用。
數據本身還是提供人類以及演算法所用。人類利用演算法處理大規模的數據輔助決策，而這些決策對提供數據的用戶群有益，但也可能造成隱私疑慮。因此，數據分享要在保護隱私的前提下，才能在平台與用戶間持續經行長期價值與利益。
結合數據分級，數據倉儲與數據分享，我們便完成一個完整的數據治理循環。
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數據驅動的專案管理如何提升決策質量，涵蓋數據收集與管理、數據分析策略、實際應用技巧，以及面臨的挑戰和解決方案。通過描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析，專案經理能夠優化資源分配、進度管理和風險控制，確保專案順利進行。
透過簡單的舉例，分享從原始資料到洞察發現的完整過程，包括資料清洗、特徵工程、探索性資料分析，以及如何根據分析結果提出具體建議。
隨著數據資產化進程的加速，數據不僅成為企業的重要資源，也逐漸影響到我們的日常生活。了解數據資產化如何改變我們的生活，以及我們如何利用這個趨勢進行套利，對每個人來說都是有價值的。
在這個網上共享信息時代，大數據已成為推動許多行業創新的核心力量。從提升客戶體驗到優化運營效率，大數據的應用範圍日益擴大。然而，隨著技術的快速發展，實施大數據項目也帶來了不少挑戰。本文將探討大數據技術的最新趨勢，分析其在不同行業中的實際應用，並討論實施過程中的主要挑戰。
作為一名擁有多年經驗的數據分析師，我深知數據分析的重要性及其對企業決策的影響。然而，數據分析並不是在任何情況下都適用。今天我想跟你聊的事情是：在數據量不足或缺乏流程優化目的時，進行數據分析的局限性。
數據分析是現代社會的核心技能，適用於各行各業。無論是在市場營銷、財務管理，還是產品開發中，數據分析都扮演著至關重要的角色。提升數據敏感度有助於提高分析的準確性和效率，使我們能夠迅速找到關鍵信息，進而做出明智的決策。本文將探討數據分析訓練方法，提供實用案例，幫助初學者快速掌握數據分析技術。
隨著數據泄露事件的頻發和企業對資料安全意識的增強，Blockchain因其防篡改和去中心化的特性，被越來越多企業視為解決方案。本文將深入探討Blockchain如何作用於企業數據保護，提供具體的企業應用案例，並分析實施過程中可能遇到的挑戰。
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隨著第三方cookie消失｜各大品牌和電商積極收集從公領域轉到私領域流量的數據，如果線上和
B一樣都是提供 數據服務 雲端服務 AI服務 資安服務 的公司,
該如何提升自家的競爭力?
使優質的客戶會主動找我們服務?
幸福課程
幸福教練黃老師
潮資訊媒體 社群編輯
數據服務、雲端服務、AI服務、資安服務
是四個密不可分的領域，
彼此之間有著緊密的聯繫。
因此，要提
1.5
Date Techonlogy
DT時代的特徵是體驗，體驗就是感受。顧客要的不是服務，顧客要的是體驗。
2.4
在大數據時代，企業必須運用DT技術從資料收集至中探索巨大的價值，因為它能夠讓企業比顧客更懂顧客。DT技術運用方式
一、自動預測趨勢和行為
二、關聯性分析
三、分群
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