OushuDB 小课堂丨快速发展的数据安全和隐私环境中的企业要点

本文涉及的产品
数据安全中心,免费版
简介: OushuDB 小课堂丨快速发展的数据安全和隐私环境中的企业要点

随着越来越多的企业利用尖端工具和技术加入数字化转型的行列,数据安全和隐私方面的挑战也随之增加。

虽然 客户隐私 对我们大多数人来说,安全和安全似乎可以互换,两者是截然不同但又相互关联的概念。了解两者之间的确切区别无疑是当务之急,因为数据安全和隐私法,包括 通用数据保护条例 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/合规性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了大量的客户数据,因此安全地管理和存储敏感的客户数据成为他们的责任。让我们揭开现代数字世界中安全和隐私的各个方面,并了解企业需要做好哪些准备。

了解数据安全和隐私之间的区别

当我们谈论数据隐私时,都是关于通过让个人控制其数据的收集、使用或共享方式来确保个人数据的公平使用。

但是,相反,数据安全性确保数据安全免受未经授权的访问。这意味着敏感数据以一种只有授权人员才能访问的方式得到保护。

但是,组织在收集用户信息时必须确保数据安全和隐私。否则,他们将不得不面对与违规相关的几个问题。

数据安全和隐私合规

由于客户现在了解品牌使用其个人信息的方式,因此他们总是更愿意依赖可提供足够安全性和隐私的可信赖企业。

简而言之,如果您的企业不遵守全球数据保护和隐私法规,客户将无法信任您。制定这些法规是为了确保安全地收集、存储和管理每一位客户信息。此外,对于企业来说,在收集个人信息以进一步改善其整体业务之前,再次确保他们已获得客户端的同意至关重要。未能满足数据保护和隐私要求的企业可能会被处以巨额罚款和诉讼,从而导致巨大的经济损失。

另一方面,管理客户敏感个人数据的挑战可能进一步使企业面临风险,因为网络犯罪分子总是在寻找可以在暗网上出售以获取经济利益的受损客户详细信息。

一旦组织成为网络攻击的牺牲品,它可能会损失数百万美元,并最终损害其在全球市场的声誉。因此,企业必须遵守各种 规定 以确保最高水平的客户信任并避免罚款。

数据本地化的快速采用

除了数据隐私和安全合规性之外,数据本地化的快速采用也增加了企业扩展其全球影响力的挑战。

数据本地化是指将数据保存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,而必须存储在本地。

在全球范围内,75% 的国家已经实施了一些数据本地化法规。重要的影响包括 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,包括客户身份盗用或隐私问题,但成功与否也与企业存储和管理敏感数据的方式有很大关系。

不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——并可能最终在未来几年内扩展业务的区域有限。

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之外,消费者现在更加知情,并希望他们的敏感数据得到认真处理。

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忘记基于数据处理的消费者信任的关键作用。

因此,解决与数据隐私和安全相关问题的组织在各个领域具有显着的竞争优势,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。这会产生更多的潜在客户并提高转化率,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的客户并防止转换。客户喜欢长期使用提供强大安全性并且在客户数据隐私和安全方面不断创新和适应的品牌。

全球市场声誉: 虽然糟糕的数据隐私和安全做法可能会损害您的品牌声誉,但激发其真正潜力可能有助于打造全球知名品牌。遵守多项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,并尽最大努力采用必要的法规。

不认真对待客户数据隐私和安全的企业将在未来几年落后于竞争对手,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
202 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
|
1月前
|
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。
50 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?
55 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。
1101 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
818 0