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雷达卡
根据这篇文章为什么数据文化很重要： “组织文化可以加速分析的应用，增强其力量，并引导公司远离风险结果。” 数据文化是组织文化不可分割的一部分，“既不能引进也不能强加”。它必须在组织内有机地发展。
话虽如此，问题的消费者隐私一直处于讨论的最前沿，尤其是当数据湖等技术平台开始促进对结构化和非结构化数据的轻松访问时。数据消费者越来越怀疑企业通过他们的个人和社交数据对他们了解得太多，这导致企业 IT 和消费者之间产生了无声的摩擦。
随着越来越多的数据渠道——如移动、社交、网络和线下——隐私挑战是巨大的，而且到处都有一点数据泄露，这个问题可能会突然引发一场全球性的消费者革命。不，消费者隐私不能掉以轻心；它关系到全球数十亿消费者的权利。
先进的数据管理数据策略、数据管理等活动，数据治理减少了全球企业的网络威胁或内部攻击，但它们是否能够让消费者满意？
通过回避或忽视消费者隐私权，企业将面临巨额罚款和商业声誉损失的风险。谷歌丢了脸因违反 GDPR 法被罚款 4400 万英镑。那么，什么是数据保护影响评估以及组织为什么要关心？ 着眼于数据处理影响评估或 DPIA，它从数据主体的角度调查数据保护权利。数据控制者始终是负责执行 DPIA 以评估授予数据主体权利和自由所涉及的风险的人。
管理消费者数据隐私权的法规
企业必须依赖数据，尤其是现在随着智能技术的出现来每天管理数据。数据故事的另一面是数据保护，在几起备受瞩目的数据海滩事件之后，这已成为企业日益关注的问题。
尽管需要保护所有业务数据免遭滥用或盗窃，但消费者数据在数据隐私领域具有特殊地位。企业绝对不能泄露消费者的个人数据，否则他们可能会面临完全失去业务的风险。
实施严格的数据保护法早就该实施了。欧盟 (EU) 密切关注围绕消费者数据的隐私问题，于 2018 年年中推出了《通用数据保护条例》(GDPR) 法律。GDPR 为数据收集、数据共享和数据分析设定了标准，否则，欧洲企业将面临严厉的经济处罚以及商业声誉的损失。GDPR 旨在保护欧盟公民的隐私权。
人们普遍认为，GDPR 为欧洲国家的消费者隐私权铺平了道路，但美国也应该制定自己的消费者隐私法，以保护美国和全球消费者。
与 GDPR 密切相关的是数据保护官，(DPO)，这是所有业务设置的必要补充，以避免违规诉讼或严厉处罚。事实上，GDPR 强制聘请 DPO 来保护数据管理流程中的数据隐私问题。DPO 有望成为 GDPR 法律的权威机构。
加州通过了加州消费者隐私法(CCPA) 于 2018 年 9 月生效，并将于 2020 年 1 月生效。CCPA 在至少 16 个其他州引发了类似法律或法案的制定。GDPR 和 CCPA 让消费者有权了解企业收集了哪些类型的关于他们、他们的孩子以及通过哪些设备收集的信息。尽管两部隐私法的基本目标是相似的，但认为遵守其中一项法律就等于遵守另一项法律的假设是绝对错误的。
人们普遍认为，随着越来越多的国家和美国各州制定自己的数据隐私法版本，未来可能会演变出越来越多的法规。如果企业违反当地有效的任何数据隐私法，他们将面临严厉的处罚。
最初的商业回应 GDPR 的想法
对 GDPR 想法的最初反应是相当消极的，正如在这全球金融家文章。Ipswitch 进行的一项研究表明，早在 2015 年，超过 77% 的英国公司将 GDPR 视为主要障碍。2016 年，芬兰发布的一份报告指出，芬兰公司缺乏从数据中提取价值的知识，遵守数据法规是实现大数据收益的障碍。尽管如此，到 2018 年年中实施 GDPR 时，欧盟成功地说服了欧盟企业主和运营商，GDPR 旨在通过信息管理使企业受益。
智能数据发现支持数据监管
为了在这个日益受到监管的环境中保持合规，企业主和运营商需要自动化解决方案。智能数据发现是一种高级数据探索功能，可帮助所有类型的业务用户保持数据合规性。智能数据发现平台通过人工智能驱动的数据目录显示数据流、数据冗余和敏感数据，从而完全符合数据法规。作为一个数码地带文章指出，所有美国企业都必须在 2020 年和 CCPA 开始之前实施智能数据发现战略。
最大的好处之一智能数据发现平台的优势在于，它们将为公民数据科学家提供准备数据、分析数据和共享数据的工具，而不会违反任何数据隐私法律或法案。与普通业务用户不得不依赖 IT 或数据科学部门员工的支持来执行高级数据分析任务的日子相比，这肯定是一个可喜的变化。
智能数据发现为公民数据科学家提供了分析数据和生成报告的工具，而无需任何技术技能，也不会违反任何数据隐私法。另一方面，智能数据发现为真正的数据科学家腾出了宝贵的工作时间，他们陷入了现在由智能工具自动化的日常数据准备任务中。
一些数据发现工具，向 CCPA 投诉，使用机器学习算法来追踪法律所称的“个人身份信息”或 PII。该法律旨在识别存储在“业务数据库、数据仓库、数据湖或云中”的“个人数据”。
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