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プライバシーの台頭とビッグデータの拒否

2023/9/20 - 読み終える時間: 2 分

The Rise of Privacy and the Rejection of Big Data の翻訳版です。


プライバシーの台頭とビッグデータの拒否

HCLSoftware / HCLSoftware - a division of HCL Technologies, fuels the Digital+ economy and fulfills clients transformative needs with AI and Automation, Data and Analytics, Digital Transformation, and Enterprise Security.

ここ数年、データは多くの分野で一種の通貨とみなされており、プロセスやアプリケーションをより効率化し、イノベーションを促進し、長期的な意思決定や予測を推進するその力によって価値が高まっています。

しかし、プライバシー、データセキュリティ、正確性、信頼性、倫理に対する懸念を理由に、ビッグデータへの依存の増大を拒否する反対運動の影響力は着実に増大している。 このため、一部の観察者は一歩下がって、ほぼ異端的な質問をするようになりました。消費者とビジネスのトレンドを予測する場合、大きい方が本当に良いのでしょうか?

ビッグデータの問題

「ビッグ データ」という用語は、特に人間の行動や相互作用に関係するパターン、傾向、関係を明らかにするために分析できる非常に大規模なデータ セットの使用を指します。 多くの業界で、これらの慣行は遍在しており、大きな影響を与えています。 同時に、ビッグデータの使用はさまざまな理由で疑問視されており、その有効性への疑問に関連するものもあれば、予期せぬ結果や偏見、不公平、悪用の可能性への恐れに起因するものもあります。

プライバシーとデータセキュリティに関する懸念は特に広範囲に広がっており、企業、政府、草の根からの反応を引き起こしています。 多くの消費者は、個人情報を保護するために、VPN や暗号化されたメッセージング アプリなどのプライバシー ツールを日常的に使用しています。 世界中の政府 (特に欧州連合) は、個人のプライバシーの権利を保護するために大胆な措置を講じています。 テクノロジー企業やその他の企業プレーヤーも、データ収集と使用ポリシーを改訂することで消費者の懸念の高まりに適応していますが、結果はまちまちです。

ソフトウェア開発者のプライバシーへの新たな焦点

ソフトウェア開発者も、ユーザー データを保護し、プライバシーを尊重するソフトウェアの構築に新たな焦点を当てています。 実際、世界のデータ プライバシー ソフトウェア市場は、2022 年の 23 億 6000 万ドルから 2029 年までに 258 億 5000 万ドルに、CAGR 40.8% で成長すると予測されています。

大企業向けの新しいプライバシーおよび保護テクノロジーの推進は、部分的には新しい IoT およびクラウド テクノロジーを導入する際にビジネスを保護するためのより良い方法への需要によって、部分的には国境内および国境を越えたデータを保護するために世界中の政府が講じた厳格な措置によって推進されています。 。 これらと他の勢力が力を合わせてプライバシー ソフトウェアの状況を再構築し、変化の必要性を強調しています。

偏見と倫理的懸念

大規模なデータ収集の多くが自動化と AI によって処理されるようになったことで、それらのプロセスを歪め、収集されたデータの悪用につながる可能性のある固有のバイアスに関する倫理的懸念が表面化しています。 多くの場合、このようなテクノロジーはデータを処理して結果に優先順位を付けるため、中立性も透明性も持たず、収集されたデータ自体が歪んでいる可能性があります。 政策決定や予測を伝えるためにそのようなデータを使用すると、バイアスが強化され、偏見や固定観念が定着し、有害で不当な結果が生じる可能性があります。

信頼性と精度

すべてのデータが同じように作成されるわけではありません。非常に大規模なデータ セットを使用する場合の主な懸念事項の 1 つは、そこに含まれるデータの品質です。 データの品質を確保するということは、データの正確性、完全性、一貫性、適時性、関連性を確保することを意味します。 データ品質に貢献するベスト プラクティスには、データ構造とコンテンツを検査して品質を評価するデータ プロファイリングが含まれます。 データ検証。これには、確立されたルールと基準に照らしてデータをチェックして、正確さと一貫性を検証することが含まれます。 間違ったデータまたは不完全なデータを修正、削除、または置換するデータ クレンジング。

意図しない結果 (相関関係と因果関係)

たとえば、検索エンジンのクエリの変化を利用して傾向を特定し、一般の注目の変化を特定することは 1 つの方法です。 このようなデータに基づいて結論を導き出し、政策決定を下すことは、まったく別のことです。特に、それらの決定が相関関係と因果関係の違いに関する混乱に巻き込まれている場合には、まったく別のことになります。 データが因果関係にどのように関係しているのかを明確に理解していないと、ビッグデータを使用して「実用的な洞察」を生成することに執着し、コストのかかる間違いを引き起こし、場合によっては壊滅的な結果を招く可能性があります。

アプリケーションシナリオ

ビッグデータの拒否は、サイバーセキュリティ、データサイエンス、公共政策、その他の分野の利害関係者に重要な影響を及ぼします。 以下のような例があります。

  • サイバーセキュリティ: ビッグデータは、データ セキュリティをはじめとするサイバーセキュリティ問題のパンドラの箱を開けました。 大規模な組織がデータストレージと分析のためにクラウドソリューションに移行するにつれて、データ侵害から消費者の匿名性やデータマスキングのギャップに関する懸念まで、ビッグデータの収集とストレージのリスクがメリットを上回る可能性があります。
  • ヘルスケア: 患者データと健康データのデジタル化により、医療ビジネス モデルだけでなく、臨床プロセスや業務プロセスも変革されています。 これらの変化は、利害関係者と患者を保護するための適応テクノロジーの作成を推進し、開発者に侵害を防止し、情報を保護するためのプライバシーに重点を置いたヘルスケア テクノロジーを作成する新たな機会を提供しました。
  • データ サイエンス: 明らかな理由により、この分野への影響は特に強いでしょう。 それにもかかわらず、データサイエンスは今後も成長し続けるでしょうが、大きな変化が予想されます。 データ サイエンティストにとって、プライバシー、セキュリティ、ガバナンスに関する懸念は深刻な問題です。 収集するデータが増えれば増えるほど、データを保護するのが難しくなるため、データ サイエンティストは透明性と保護の両方を考慮する必要があります。 フェデレーション機械学習、準同型暗号化、AI の限界の探求は、このような懸念に対処するための取り組みです。
  • マーケティング: 現在、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成するために使用される分析と情報のほとんどはビッグデータから得られています。 しかし、消費者のプライバシーと政府の新たな規制に対する懸念の高まりを考慮すると、マーケティング部門は多大な影響を受けることになります。 これらの懸念は、マーケティング キャンペーンの作成 (SEO、PPC、ソーシャル メディアを含む)、データの匿名化、デジタル マーケティングでの AI の使用からパートナーやベンダーへの重要なデータの転送に至るすべてに影響します。

事業価値

政府と民間部門はいずれも、個人の権利、プライバシー、データ セキュリティを保護するというますます明らかなニーズと、データ主導型のイノベーションと経済成長のバランスを取るという課題に直面しています。 プライバシーを優先することで、組織は顧客との信頼を築き、こうした懸念に対処しない競合他社との差別化を図ることができます。

企業がパートナー、クライアント、消費者との信頼関係を築く主な方法の 1 つは、プライバシーを優先し、データの収集と使用に関する懸念に明確に対処することです。これには、これらの懸念に対処する新しいソフトウェアの作成も含まれます。 今日の消費者のプライバシーに対する意識がますます高まっていることを考慮すると、プライバシーを最優先にしている企業には成長の真のチャンスがあります。

ソフトウェア会社の全体的な成功は、トレンドを予測し、準備し、適応し、最先端の懸念事項に対処する革新的なソリューションを開発できるかどうかにかかっています。 より適切な情報に基づいた意思決定を行うための戦略の採用、データの量より質の優先、データの収集と使用方法の透明性、全体的かつ人間的な洞察の向上はすべて不可欠です。

さらに、企業は、「ビッグデータ」の拒否はデータ自体の拒否ではなく、単なる一時的な傾向でもないことを心に留めておく必要があります。 その核心は、人間の専門知識の価値を認識し、透明性を尊重する、より倫理的なデータ実践の呼びかけにすぎません。

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このブログについて

HCL Japan の Software 部門の複数担当者で HCL Software 全般について記しています。

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