WikiDer > Вытяжка данных - Википедия

Data exhaust - Wikipedia

Истощение данных или же выхлопные данные это след данные оставленный деятельностью Интернет или других пользователей компьютерных систем во время их онлайн-активности, поведения и транзакций. Это часть более широкой категории нетрадиционных данных.[1] который включает геопространственные, сетевые и временные данные и может быть полезен для прогнозная аналитика. Каждый посещенный веб-сайт, нажатие ссылки и даже наведение курсора мыши собираются, оставляя за собой след данных.[2] Создается огромное количество часто сырых данных, которые могут быть в виде печенье, временные файлы, лог-файлы, сохраняемые варианты и многое другое.[3] Эта информация может помочь улучшить работу в сети, например, с помощью настраиваемого контента. Его можно использовать для улучшения отслеживания тенденций, а изучение исчерпания данных также улучшает пользовательский интерфейс и дизайн макета. С другой стороны, они также могут поставить под угрозу конфиденциальность, так как предлагают ценную информацию о привычках пользователя. Например, самый популярный в мире веб-сайт Google использует эти данные для уточнения прогнозной ценности своих продуктов.[4]

Данные, которые собирают компании, часто представляют собой информацию, которая не сразу кажется полезной. Хотя информация не используется компанией сразу, она может быть сохранена для использования в будущем или продана кому-то другому, кто может использовать эту информацию. Данные могут помочь с контролем качества, производительности и доходов.[5]

В отличие от основного контента, эти данные не создаются целенаправленно пользователем, который часто не знает об их существовании. Например, банк будет рассматривать как первичные данные информация о суммах и сторонах сделки, при этом вторичные данные может включать процент транзакций, выполненных на кассовый аппарат вместо настоящего банка.[6]

Медицинские выхлопные данные

Большинство медицинских устройств в той или иной форме излучают выхлопные газы, например, многие кардиостимуляторы, диализные аппараты и камеры, используемые во время хирургических операций.[7] Большая часть этих данных никогда не фиксируется и в основном удаляется после завершения операции или выполнения следующей плановой проверки устройством. Некоторые проблемы возникли в связи с использованием данных, полученных такими устройствами, как кардиостимуляторы. Это может привести к большим проблемам, связанным с использованием данных выхлопных газов.[8] С помощью электронные медицинские карты (EMR) Поскольку исследования представляют собой большое количество проблем, наиболее распространенной из которых является объем имеющихся данных. Этот избыток данных слишком велик для того, чтобы люди могли сортировать и анализировать, поэтому возникает потребность в алгоритмы.[9]

Решения

Хотя вытяжка данных не является новой концепцией, в современном мире она играет гораздо большую роль. Развитие технологий привело к увеличению количества данных. Сбор и распространение этих данных не является незаконным, но необходимо принять меры для обеспечения этичного использования этих данных. Чтобы обеспечить безопасность пользователей, при продаже информация может оставаться анонимной. Кроме того, пользователям может быть предоставлена ​​возможность отказаться от продажи своей информации, если они захотят. Наконец, чтобы избежать каких-либо негативных коннотаций, веб-сайты могут обновлять свои политики конфиденциальности, чтобы они включали все данные, которые они будут собирать о пользователе.[10]

Рекомендации

  1. ^ «Что такое нетрадиционные данные? - Определение из глоссария ЕС». Получено 2019-04-28.
  2. ^ Косцеев, М. (2013). Индивидуальные и большие данные. Feliciter, 59(6), 47
  3. ^ «Что такое исчерпание данных? - Определение из Техопедии». Techopedia.com. Получено 2018-11-01.
  4. ^ Зубофф, Шошана (2015). «Большой другой: капитализм слежки и перспективы информационной цивилизации». Журнал информационных технологий. 30: 75–89. Дои:10.1057 / jit.2015.5. S2CID 15329793.
  5. ^ «Что такое выброс данных и что с ним делать?». www.datasciencecentral.com. Получено 2018-11-01.
  6. ^ «5 вещей, которые нужно знать об исчерпании данных».
  7. ^ Роб, Китчин (2014-08-26). Революция данных: большие данные, открытые данные, инфраструктуры данных и их последствия. Лос-Анджелес, Калифорния. ISBN 978-1446287484. OCLC 871211376.
  8. ^ «Наши медицинские данные должны стать бесплатными». ПРОВОДНОЙ. Получено 2017-10-12.
  9. ^ «Медицинские данные повсюду: проблема отходов - AI Med». AI Med. 2018-05-09. Получено 2018-11-01.
  10. ^ «Работа с исчерпанием данных. - Бесплатная онлайн-библиотека». www.thefreelibrary.com. Получено 2018-11-01.