保护|用户隐私意识增强,如何实现数据挖掘和数据保护的平衡?

数据的收集、管理和应用,对品牌来说非常重要 。 品牌渴望通过数据指导商业决策、提升营销效率 。
然而,伴随着数据需求的增长,数据泄露隐患近年来也越发引起关注 。 2018年3月,纽约时报报道,一家名为Cambridge?Analytica的数据分析公司通过一个应用程序收集了5000万Facebook用户的个人信息 。
可以说,企业用数据指导业务的前提,是遵守法律法规和道德底线,确保数据安全和隐私保护 。
在实际操作上,很多企业没有搞清楚数据安全和隐私保护这两个概念 。
近期,业内的广告数据监测机构国双和TalkingData先后宣布与巨量引擎共建数据融合解决方案DataHub 。 就数据安全和隐私保护的概念和措施,以及共建方案是如何保障数据安全和隐私保护的,Marteker技术营销官对这两家公司进行了采访 。
数据安全与隐私保护
通俗来说,用户隐私更侧重个人信息数据 。 数据安全侧重于数据存储、传输和使用过程当中的数据保护 。
TalkingData?广告监测产品负责人李志强从法律层面对这两个概念做了科普 。 依据《数据安全法(草案)》,数据安全是指通过采取必要措施,保障数据得到有效保护和合法利用,并持续处于安全状态的能力 。 基于《民法典》关于隐私的界定,个人隐私可以理解为是关于自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密数据 。
用户隐私更侧重个人信息数据 。 数据安全侧重于数据存储、传输和使用过程当中的数据保护 。
数据安全与个人隐私存在紧密联系,个人隐私是数据安全的要素之一,保护个人数据安全的同时就保护了个人隐私 。 例如,医院采取技术措施保障病人的医疗健康数据不会因非法访问而被泄露,这不仅保护了病人的数据安全,更保护了个人隐私,毕竟很多病人不愿他人知晓自己的医疗健康数据,如病史 。 但是数据安全并不等同于个人隐私,因为数据安全的范围更广 。 个人隐私主要是关于自然人的私密数据,而数据安全则涵盖了自然人和非自然人的各类数据 。 此外,个人隐私更强调数据的私密性和个人生活不被打扰的安宁状态,而数据安全更关注数据的安全性和被有效保护的安全状态 。
国双营销云技术总经理吴充进一步介绍了数据安全和个人隐私的合规使用 。 在营销领域,个人隐私数据必须在合规的前提下才能使用:一定要经过用户的授权,应用场景也必须有相应的约定,如果没有约定和授权,企业不能收集、处理个人隐私数据;除非有明确约定,否则这些数据也不能再转移给第三方 。 「而国双一直以来对数据安全都采取高标准、严要求,严格恪守数据安全底线,始终坚守第三方监测中立性的原则 。 」
从这个角度来说,企业一方面在获取数据时要确保获取的数据是合规合法的 。 同时,要确保收集到的数据不会因为不合规的使用或者没有尽到数据安全和用户隐私保护义务而导致用户个人权益受到损害 。
吴充指出,过去行业上讲的挖掘数据,是帮助客户获取外部的一些数据,但是这很容易就出现灰色或者不合规的问题 。
他建议,在数据安全方面,企业要做到坚守底线,按照法律法规的要求;其次是建立健全确保内部信息安全的流程机制 。 再者就是在对外方面,企业要严格控制数据如何流出 。
在数据安全方面,企业要做到坚守底线,按照法律法规的要求;其次是建立健全确保内部信息安全的流程机制 。 再者就是在对外方面,企业要严格控制数据如何流出 。
媒体巨头如何保证数据安全与个人隐私?
事实上,在数据安全与个人隐私层面,国内外媒体巨头都在采取行动 。 Google?推出了广告数据中枢(Ads?Data?Hub),客户不仅可以将数据上传,与?Google?的活动数据连接,提高广告效率,同时能保护终端用户的隐私 。
国内也在应用类似的解决方案,典型如巨量引擎与第三方机构共建的DataHub方案 。 其官方介绍中指出:它提供了安全的数据环境,第三方监测公司根据客户需求在加密环境下完成TA、Reach等计算工作 。 其中,DataHub提供技术平台服务,所有的计算逻辑和调用规则都取决于第三方监测公司,从而保证了结果的一致性和中立性 。
李志强介绍,广告主依托于DataHub管理自己在巨量引擎投放的营销数据,使用更加便利,DataHub在后续会进一步融合巨量引擎和TalkingData的能力,提供基于营销的全链路解决方案 。
吴充介绍了DataHub与国双的共建方案:国双将通过C2S方式接收到的广告监测数据和国双TA样本库,分别加密传输至DataHub,由国双提供算法,部署在DataHub环境里进行计算,完成计算后输出聚合性结果,国双经过再次校验、整合,最终输出报告 。 这样一来,就保证了作为第三方监测的数据的安全性、独立性和公正性 。
数据分析在保险箱范围内进行,既不会触碰到个人信息,同时数据也不会从保险箱中出去,过程中数据可用不可见,这就确保了整个过程是安全可控的 。
吴充解释说,DataHub可以理解为是一个数据的保险箱,通过一些加密的方式使得谁都没有办法触碰到对方数据的核心意义 。 这样一来,数据分析在保险箱范围内进行,既不会触碰到个人信息,同时数据也不会从保险箱中出去,过程中数据可用不可见,这就确保了整个过程是安全可控的 。 而最终输出的数据,其实只是一些统计级别的数据,不涉及到任何个人信息层面的数据 。
在隐私保护和数据安全的大趋势下,各方都应该进一步重视数据的合规使用 。 在数据应用层面,也希望媒体平台未来能为企业主开发更多权益,进一步实现数据挖掘和数据保护的平衡 。
题图来源:Shahadat?Rahman?on?Unsplash
【保护|用户隐私意识增强,如何实现数据挖掘和数据保护的平衡?】
保护|用户隐私意识增强,如何实现数据挖掘和数据保护的平衡?
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