OushuDB 小课堂丨在快速发展的数据安全和隐私环境中为企业提供要点

本文涉及的产品
数据安全中心,免费版
简介: OushuDB 小课堂丨在快速发展的数据安全和隐私环境中为企业提供要点

随着越来越多的企业通过利用尖端工具和技术进入数字化转型的行列,数据安全和隐私挑战也增加了。

即使客户隐私对我们大多数人来说,安全性似乎是可以互换的,两者都是明显不同但相互关联的概念。知道两者之间的确切区别无疑是当事急需,因为数据安全和隐私法,包括GDPR和CCPA,正变得越来越严格。


但是,如果企业不考虑遵守这些法律,这意味着什么?忽视这些法律/遵守规定可能会使组织容易受到诉讼和巨额罚款。

由于每个企业都收集成堆的客户数据,因此他们有责任安全地管理和存储敏感的客户数据。让我们揭开现代数字世界中安全和隐私的各个方面,并了解企业需要准备什么。

了解数据安全和隐私之间的区别

当我们谈论数据隐私时,都是为了通过提供个人控制如何收集、使用或共享个人数据来确保个人数据的公平使用。

然而,相反,数据安全可以确保数据安全免受未经授权的访问。这意味着敏感数据以只有授权人员才能访问的方式进行保护。

然而,组织在收集用户信息时必须确保数据安全和隐私。否则,他们必须面对几个与不合规有关的问题。


数据安全和隐私合规性


由于客户现在知道品牌使用个人信息的方式,他们总是更愿意依赖提供足够安全和隐私的值得信赖的企业。

简而言之,如果您的企业不遵守全球数据保护和隐私法规,客户就无法信任您。这些法规的制定是为了确保安全收集、存储和管理每条客户信息。此外,企业必须再次确保他们已获得客户同意,然后才能收集个人信息以进一步使用,以改善其整体业务。如果不符合数据保护和隐私要求,企业可能有权受到巨额罚款和诉讼,从而导致重大财务损失。

另一方面,管理客户敏感个人数据的挑战可能会进一步使企业面临风险,因为网络犯罪分子总是在寻找被盗的客户详细信息,这些详细信息可以在暗网上出售以获得财务利益。

一旦一个组织成为网络攻击的牺牲品,它可能会损失数百万美元,并最终玷污其在全球市场的声誉。因此,企业必须遵守各种规定确保客户最高级别的信任并避免罚款。


数据本地化的快速采用


除了数据隐私和安全合规性外,数据本地化的快速采用增加了企业扩大全球覆盖范围的挑战。

数据本地化是指将数据保持在其来源的地理边界内的做法。例如,如果企业从居住在美国的客户那里收集用户数据,则数据的物理存储不应跨越美国边界,必须存储在本地。

在世界各地,75%的国家已经实施了一些数据本地化法规。重大影响包括数据治理、IT足迹和数据架构。

虽然本地化规则通常可以防止网络犯罪,包括客户身份盗窃或隐私问题,但成功也与企业如何存储和管理敏感数据有很大关系。

未能遵守数据本地化标准的企业可能会失去特定国家或州的潜在客户,并最终在未来几年扩大业务的领域有限。


数据隐私和安全的竞争优势


除了认真考虑数据隐私和安全的监管机构外,消费者现在更了解情况,并期望认真处理他们的敏感数据。

毫无疑问,数字信任是一个严重的问题,能够建立客户信任的品牌不应该忘记基于数据处理的消费者信任的关键作用。

因此,解决数据隐私和安全相关问题的组织在各个领域具有显著的竞争优势,包括:

优化的客户体验:组织可以提供个性化的客户旅程,并根据客户的偏好和行为提供建议。这导致更多的潜在客户生成和更高的转化率,因为客户依赖于正确利用其数据的品牌。

更好的客户保留率:由于数据隐私和安全无疑会增加您的客户群,它们还可以确保您保留忠实客户并防止切换。客户喜欢长期拥有一个提供强大安全性的品牌,并在客户数据隐私和安全方面不断走上创新和适应的道路。

全球市场声誉:虽然糟糕的数据隐私和安全实践可能会玷污您的品牌声誉,但援引其真正的潜力可以帮助建立一个全球备受推崇的品牌。坚持几种数据安全和隐私合规性的企业在全球范围内越来越受到关注。


结论


数据隐私和安全格局正在迅速发展,企业需要了解其重要性,并尽最大努力通过必要的法规。

不认真对待客户数据隐私和安全的企业在未来几年将落后于竞争对手,并最终面临严重后果。

更多内容请关注 OushuDB 小课堂

目录
相关文章
|
6月前
|
存储 数据采集 安全
瓴羊Dataphin数据安全能力再升级,内置分类分级模板、上线隐私计算模块
瓴羊Dataphin数据安全能力再升级,内置分类分级模板、上线隐私计算模块
198 0
|
4月前
|
安全 Java Apache
Java中的数据安全与隐私保护技术
Java中的数据安全与隐私保护技术
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
解锁AI潜力:让开源模型在私有环境绽放——手把手教你搭建专属智能服务,保障数据安全与性能优化的秘密攻略
【10月更文挑战第8天】本文介绍了如何将开源的机器学习模型(如TensorFlow下的MobileNet)进行私有化部署,包括环境准备、模型获取与转换、启动TensorFlow Serving服务及验证部署效果等步骤,适用于希望保护用户数据并优化服务性能的企业。
47 4
|
4月前
|
存储 边缘计算 安全
边缘计算在离线环境下如何保证数据安全性?
【7月更文挑战第13天】边缘计算在离线环境下如何保证数据安全性?
54 5
|
6月前
|
监控 安全 网络安全
云端防御策略:保障云计算环境下的数据安全与完整性
【5月更文挑战第27天】 随着企业数字化转型的加速,云计算已成为支撑现代业务架构的关键平台。然而,云服务的广泛采用也带来了前所未有的网络安全挑战。本文深入探讨了云计算环境中面临的主要安全威胁,分析了云服务模型(IaaS, PaaS, SaaS)特有的风险点,并提出了一系列创新的安全策略和最佳实践,以增强数据安全性和确保信息完整性。我们重点讨论了多因素认证、加密技术、入侵检测系统、安全配置管理以及持续监控的重要性,旨在为组织在迁移和运营云基础设施时提供全面的安全指导。
|
6月前
|
存储 人工智能 算法
数据安全与隐私保护在人工智能时代的挑战与应对
随着人工智能技术的快速发展,数据安全和隐私保护问题日益凸显。本文将探讨在人工智能时代下,数据安全面临的挑战以及如何有效应对,为保护用户数据和维护信息安全提供新思路。
1082 13
|
6月前
|
监控 安全 网络安全
云端防御策略:在云计算中确保数据安全与隐私
【4月更文挑战第6天】 随着企业和个人日益依赖云服务,数据安全性和隐私保护成为不容忽视的挑战。本文探讨了云计算环境中面临的主要网络安全威胁,并提出了综合性的安全措施来加强防护。我们将从云服务的基础知识出发,分析安全风险,并深入讨论如何通过加密技术、身份验证、访问控制以及持续监控等手段来提高数据的安全性。文章的目标是为读者提供一套实用的策略框架,以便在享受云计算带来的便利时,能够有效地保障信息安全。
|
6月前
|
数据库 数据安全/隐私保护
|
6月前
|
存储 边缘计算 安全
边缘计算中的数据安全与隐私保护:挑战与应对策略
边缘计算中的数据安全与隐私保护:挑战与应对策略
|
6月前
|
存储 安全 数据安全/隐私保护
云计算中的数据安全与隐私保护:技术与挑战
云计算中的数据安全与隐私保护:技术与挑战
806 0