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全球数据经济概述:个人数据保护及大数据存储

供稿人:丁培  供稿时间:2019-7-7   关键字:全球  数据经济  

1个人数据保护

 

越来越多的国家已经采用或正在起草新的数据和隐私保护法。仅在2015年,就有109个国家通过了这些法律(2011年为76个),2017年有35个国家正在起草立法。一般而言,这些“新”立法或多或少地考虑了一套基本的共同治理原则,例如:(i)承认数据保护是一项基本权利; ii)通过一般立法; iii)在私隐领域授予个人可执行的权利; iv)成立独立的执行、监督机构。

 

欧洲方法

 

在欧洲方面,数据保护被视为一项基本的公民权利。该领域的关键立法是欧盟指令95/46 / EU,尽管早在1981年欧洲委员会就个人数据的个人保护法案通过了第108号公约。

 

国际个人数据和隐私保护条例(马德里决议)于200959日首次通过,并于200961日生效。

 

欧盟通用数据保护条例(GDPR)自20185月执行。

 

GDPR对企业、政府和组织实施严厉的监管,对违反者,处以高达2000万欧元或全年营业额4%的惩罚的规定。

 

在批准GDPR后,在2017年初,欧盟委员会发布了关于电子通信隐私规定的提案,并废除电子隐私指令2002/58 / EC。电子通信隐私的规定与GDPR一起,将构成欧盟统一的监管框架。

 

各行各业正在适应这一新的监管框架。

 

迄今为止,瑞士、安道尔、法罗群岛、根西岛、泽西岛和马恩岛(与欧盟及其成员国密切相关的国家),阿根廷、加拿大、以色列和美国(重要贸易伙伴),新西兰和乌拉圭(在各自地区制定数据保护法的先驱)等国家,也已经紧跟宣布了相应的数据保护条例。

 

英国政府将通过新的数据保护法案,取代1998年的英国数据保护法案。

 

拥有国际数据保护专业委员会,授予的数据保护认证的非欧洲国家并不多。获得认可的非洲五个国家(布基纳法索、摩洛哥、毛里求斯、塞内加尔和突尼斯),美洲有八个国家(美国、加拿大、墨西哥、哥斯达黎加、哥伦比亚、秘鲁、乌拉圭和阿根廷),亚洲有三个国家(香港、新加坡和韩国),以及澳大利亚和新西兰。

 

在西班牙,数据保护主管当局是西班牙数据保护局(AEPD),创建于1992年,自1994年开始运作。2017年,AEPD颁布了“数据保护实践最佳实践准则”。

 

拉丁美洲

 

伊比利亚 - 美洲数据保护网络(RIPD)是2003年在拉安提瓜(危地马拉)举行的伊比利亚 - 美洲数据保护峰会时,达成的协议。20176月,在第十五届峰会批准了Ibero-Ameri-can数据保护条例。

 

巴西等国缺乏全面数据保护,而阿根廷和智利等其他国家则缺乏立法。

 

哥伦比亚、秘鲁和乌拉圭在数据保护方面做的比其他国家更好。在网络安全和国家战略制定方面,只有智利、哥伦比亚和巴拉圭取得了一些进展。

 

2大数据存储在哪里?

 

传统上,大数据通常存储在公司的数据中心,因此需要维护。这意味着需要一定年限才能升级基础设施,近年来基础设施一直在以惊人的速度发展。

 

Hadoop等新技术的出现,通过处理包含数十亿条目的大型数据表,为数据库扩展铺平了道路。

 

随着大数据的出现,云计算变得流行,公司可以省于购买和维护大量IT设备。一些云计算技术允许公司按需扩展其基础架构,即根据需要增加存储和处理能力,仅在他们使用这些设施时付费。举例来说,这可以在短时间内实现20个服务器集群的扩展,并且一旦项目完成,就可以实现对服务器的清晰控制。

 

数据分析和专业人员:现状,当前需求,差距和预测

 

根据欧盟编制的统计数据,2016年西班牙约有35万个与数据相关的工作岗位,整个欧盟约有600万个工作岗位。尽管如此,欧盟对数据专业人员的需求仍然达到约50万,预计2020年的缺口将增加到80万左右。为什么会出现这种情况?

 

在大数据的世界中,一般存在两种类型的工作:(i)数据工程师,负责将数据导入IT基础设施及对数据进行维护的人员; ii)数据科学家,负责分析数据,创建统计、预测模型和从数据中提取价值的人员。

 

数据工程师所需的技能纯粹是技术性的,这些专业人员必须精通大数据存储、捕获和处理技术。这些都与企业的核心业务无关,这些技能主要需要的是IT背景。虽然这些工具相对较新,但是软件开发或传统数据库管理领域的专业人员可以相对轻松地进行学习调整,以了解这些新语言和技术。

 

数据科学家需要复杂技能。他们不仅需要编程技能,还需要了解相关统计和数学工具,这些技能传统上跨越了多个学位。除了这些技能之外,数据科学家通常还需要精通业务知识、沟通技巧等,这使得这些专业人员很难找到,主要有两个原因:(i)过去大学学位中没有一个学位课程提供所有这些技能; ii)与数据工程师不同,数据科学家需要重新培训。

 

数据科学家开展的活动包括:•描述性分析:统计技术的使用;•预测分析:使用机器学习技术(人工智能的一个子集)来获取历史数据,并通过一定的算法自动计算一系列数学模型,当收到新数据时,它们能够预测未来;•规范性分析。

 

数字经济的规模

 

具体而言,据估计,2015年欧洲数据经济规模达到2850亿欧元,略低于欧盟国内生产总值的2%。到2020年欧洲数据经济将增长到7390亿欧元,占欧盟国内生产总值的4

 

同一项研究发现,约有620万人从事与数据相关的工作。在最乐观的情况下,它预测这一数字将增长至1050万,增长率超过14%。到2020年,该市场预计将涉及359000多家企业,约占欧盟企业总数的9%。

 

按行业划分,在整个欧洲范围内,对大数据贡献最大的行业是制造业和金融行业。

 

参考文献:

 

The Data Economy

 

https://publiadmin.fundaciontelefonica.com/index.php/publicaciones/add_descargas?tipo_fichero=pdf&idioma_fichero=es_es&title=The+Data+Economy&code=633&lang=en&file=The_Data_Economy.pdf

 


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