数据是广告的未来
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-06
我们需要通过采用数据实践来规划可持续性
以确保业务可以继续进行，而不会因每一项新立法而陷入被动，平等对待所有隐私原则——并且在它们如何影响方面是平等的 数据隐私分析和整体业务战略——在没有充分考虑答案的实质性价值的情况下，将我们捆绑在流程问题的椒盐卷饼中，专注于理论场景使我们很容易陷入试图解决不切实际的场景中，考虑一个极端的例子，如果一家公司不提取数据，那么数据隐私问题就很少，因此就不存在风险，现在我们都明白这对于认识到需要收集至少一些有关其客户的数据的品牌和媒体所有者来说不是一种实用的方法，但决定不是二元的——全有或全无，我们过于关注是否以及如何收集数据，而没有足够关注某些类型的数据会带来哪些类型的风险，以及我们如何通过减少数据摄取足迹来降低整体风险。
在关于当前和即将到来的监管压力的对话中
我们经常淡化数据小化的价值及其下游的后续收益，我们需要重新权衡数据隐私的原则，并承认在数据保护和隐私方面，数据小化是重要的优先事项，显然架构系统（设计隐私）可以为审查和降低整个系统的风险提供一些非常实际的价值，但是隐私原则的某些原则——即数据小化——会对累积数据的整体处理产生重大影响，专注于这一价值主张将有助于提高我们企业的可识别价值，并真正与消费者建立信任。
数据小化包括为媒体所有者做出一些非常真实和非常困难的关于数据摄取的前期决策
例如在开始时选择不捕获移动 ID 或个人的个人人口统计数据意味着该事件将不包含这些具有潜在价值的信息，或者选择捕获作为验证身份的初始事项，但小化后续验证，可以满足重要需求并降低下游风险，尽管与我共事的许多专业人士确实认可并欣赏这一决定，但并非所有人都如此，在从该事件中提取所有数据时，数据收集实践的这种差异会产生不同的数据隐私风险、暴露或信任范围，但在承认这种分离的同时，我们必须对积极的下游影响给予应有的重视，即小化未来数据点连接的影响，因为它限制了初始数据集，许多组织在他们的隐私分析中并没有完全接受这个次要价值。
认真地进行数据小化需要一些前期决策
以便为未来带来好处，这在现在尤其明智，根据具体情况对新出现的数据法规做出反应只会延迟问题的解决，企业必须为自己及其合作伙伴确定有价值的数据，限制预先收集的数据类型可以节省处理数据所需的资源，减少浪费不需要或难以验证的数据，可以丰富数据的潜力并降低数据存储的安全风险，考虑数据是否会老化，数据有保质期，过时的数据不会为所有数据的总和增加价值。
数据小化和数据丰富之间存在相关性，这也体现了小化的价值
以确保业务可以继续进行，而不会因每一项新立法而陷入被动，平等对待所有隐私原则——并且在它们如何影响方面是平等的 数据隐私分析和整体业务战略——在没有充分考虑答案的实质性价值的情况下，将我们捆绑在流程问题的椒盐卷饼中，专注于理论场景使我们很容易陷入试图解决不切实际的场景中，考虑一个极端的例子，如果一家公司不提取数据，那么数据隐私问题就很少，因此就不存在风险，现在我们都明白这对于认识到需要收集至少一些有关其客户的数据的品牌和媒体所有者来说不是一种实用的方法，但决定不是二元的——全有或全无，我们过于关注是否以及如何收集数据，而没有足够关注某些类型的数据会带来哪些类型的风险，以及我们如何通过减少数据摄取足迹来降低整体风险。
在关于当前和即将到来的监管压力的对话中
我们经常淡化数据小化的价值及其下游的后续收益，我们需要重新权衡数据隐私的原则，并承认在数据保护和隐私方面，数据小化是重要的优先事项，显然架构系统（设计隐私）可以为审查和降低整个系统的风险提供一些非常实际的价值，但是隐私原则的某些原则——即数据小化——会对累积数据的整体处理产生重大影响，专注于这一价值主张将有助于提高我们企业的可识别价值，并真正与消费者建立信任。
数据小化包括为媒体所有者做出一些非常真实和非常困难的关于数据摄取的前期决策
例如在开始时选择不捕获移动 ID 或个人的个人人口统计数据意味着该事件将不包含这些具有潜在价值的信息，或者选择捕获作为验证身份的初始事项，但小化后续验证，可以满足重要需求并降低下游风险，尽管与我共事的许多专业人士确实认可并欣赏这一决定，但并非所有人都如此，在从该事件中提取所有数据时，数据收集实践的这种差异会产生不同的数据隐私风险、暴露或信任范围，但在承认这种分离的同时，我们必须对积极的下游影响给予应有的重视，即小化未来数据点连接的影响，因为它限制了初始数据集，许多组织在他们的隐私分析中并没有完全接受这个次要价值。
认真地进行数据小化需要一些前期决策
以便为未来带来好处，这在现在尤其明智，根据具体情况对新出现的数据法规做出反应只会延迟问题的解决，企业必须为自己及其合作伙伴确定有价值的数据，限制预先收集的数据类型可以节省处理数据所需的资源，减少浪费不需要或难以验证的数据，可以丰富数据的潜力并降低数据存储的安全风险，考虑数据是否会老化，数据有保质期，过时的数据不会为所有数据的总和增加价值。
数据小化和数据丰富之间存在相关性，这也体现了小化的价值
很自然地得出结论，当要连接的数据较少时，更难获得高度的丰富性，当然某些关键值（例如姓名、电话号码和地址）会加深分析，相比之下假名化和聚合的数据通常只能以有限的方式重新组合和丰富，需要明确的是，尽管使用了“浓缩”一词，但这些实际上是积极的限制因素，应将其纳入风险的整体分析，现在是媒体所有者和广告商等人询问他们的数据是否有价值是因为数据庞大，还是因为它提供了可操作的洞察力的时刻，数据小化是我们今天需要的关键价值主张，可以为企业、其合作伙伴以及终的消费者做出决策。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
