需要注意的資料隱私問題以及如何克服這些問題

 

資料隱私問題是全球用戶非常關心的問題。

大約76% 的美國消費者表示,他們不會從不信任其資料的公司購買產品。在歐盟,2021 年的一項研究發現,約53% 的歐盟網路使用者拒絕讓公司出於廣告目的存取其資料。

這些調查結果傳達了一個明確的訊息:如果公司想要建立消費者信任,就必須尊重使用者對資料隱私的擔憂。做到這一點的最佳方法是採用透明、道德的資料收集實踐——這也支持同時保持遵守區域資料隱私法案的目標。

那麼資料隱私到底是什麼呢?

資料隱私是指管理個人資料收集和使用方式的保護,特別是個人對與他人分享資訊的時間、地點和內容的控制。

資料隱私也指組織和政府保護其收集的個人資料的程度。世界不同地區有不同的資料隱私法案。這些法規概述了組織必須採取的措施來保護從消費者和居民收集的資料。他們還概述了資料主體的權利,例如選擇退出資料收集策略和糾正虛假資料的權利。 

隨著越來越多的組織依靠個人資料提供服務,人們越來越關注資料隱私,特別是他們對資料的控製程度以及組織和政府如何處理他們的資料。

為什麼組織應該認真看待資料隱私問題?

組織應該認真對待資料隱私,因為消費者的信任取決於它,而且他們有這樣做的法律義務。這樣做還可以幫助組織防止威脅行為者非法存取消費者資料。強大的資料隱私可以幫助您: 

遵守資料保護法

不遵守地區資料保護法的組織可能會面臨嚴厲的處罰。例如,考慮《一般資料保護規範》(GDPR),它是歐盟的主要資料保護措施。GDPR 罰款的處罰制度分為兩級:

  • 較不嚴重的侵權行為— 每次侵權可能會被處以最高 1,000 萬歐元的罰款(或組織上一財年全球年收入的 2%)。
  • 更嚴重的侵權行為-每次侵權可能會被處以最高 2,000 萬歐元的罰款(或組織上一財年全球年收入的 4%)。

這些處罰的金錢價值很高,因此遵守 GDPR 符合所有組織的最佳利益。其他資料保護法案也有與 GDPR 類似的處罰制度。在巴西,不遵守Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD)規定的組織可能會被處以最高5000 萬雷亞爾(1000 萬美元)的罰款,或相當於其上一財年全球年收入的2% 。

提高品牌美譽度

研究表明,81% 的消費者認為組織如何對待 瑞典電話號碼數據 他們的數據反映了他們如何對待他們作為消費者。這意味著人們如何看待組織的資料收集實踐與其其他業務活動之間存在著強烈的相關性。

資料外洩可能會對組織產生重大影響,尤其是組織的聲譽和消費者信任程度。 2022 年,駭客竊取了澳洲私人健康保險公司Medibank的客戶數據,並將這些數據發佈到暗網上。Optus也受到網路攻擊的影響,該攻擊損害了當前和以前客戶的資訊。這些事件發生後,《自然》雜誌的一項研究顯示,83% 的澳洲人擔心自己資料的安全,尤其是在服務提供者手中的資料。

電話號碼數據

保護消費者數據

保護消費者資料對於防止資料外洩至關重要。不幸的是,網路安全攻擊變得越來越複雜。光是 2023 年,T-Mobile索尼等組織就遭到破壞,資料被竊。

保護消費者資料的一種方法是保留100% 的資 Agape 設計的現代浴室配件 料所有權。這意味著沒有外部各方可以看到您的資料。您可以使用網頁分析平台 Matomo 來實現這一目標。借助 Matomo,您可以將自己的資料儲存在本地(您自己的伺服器)或雲端。根據這兩種安排,您保留對資料的完全所有權。

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組織當今面臨的最迫切的資料隱私問題是什麼?

當今組織面臨的最緊迫的資料隱私挑戰是遵 印尼數據 守新的資料保護法案、維護消費者信任以及選擇正確的網路分析平台。以下是這些挑戰對企業意義的詳細分析。

遵守新出現的資料保護法

自歐盟於2018年推出GDPR以來,其他地區也頒布了類似的資料保護法案。在美國,加州 ( CCPA )、維吉尼亞州 ( VCDPA ) 和科羅拉多州都有自己的州級資料保護法案。同時,巴西和中國分別有《一般資料保護法》(LGPD)和《個人資訊保護法》(PIPL)

對於全球組織來說,遵守多項資料保護法案可能很困難,因為每項法案對 GDPR 模型的解釋都不同。它們各自有自己的規定、術語(或同一術語的不同解釋)和處罰。

像 Matomo 這樣的網路分析平台可以幫助您的組織遵守 GDPR和類似的資料保護法案。它具有一系列保護隱私的功能,包括資料匿名化、IP 匿名化和預設的第一方 cookie。您還可以建立和發布自訂選擇退出表單,並讓訪客查看您收集的資料。

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遵守新出現的資料保護法

自歐盟於2018年推出GDPR以來,其他地區也頒布了類似的資料保護法案。在美國,加州 ( CCPA )、維吉尼亞州 ( VCDPA ) 和科羅拉多州都有自己的州級資料保護法案。同時,巴西和中國分別有《一般資料保護法》(LGPD)和《個人資訊保護法》(PIPL)

對於全球組織來說,遵守多項資料保護法案可能很困難,因為每項法案對 GDPR 模型的解釋都不同。它們各自有自己的規定、術語(或同一術語的不同解釋)和處罰。

 

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