Exploratory Strategic Roadmapping Framework for Big Data Privacy Issues

Abstract

The applications of Big Data continue to expand, due to the many possibilities and unprecedented insights it offers to people, organizations, and communities. However, Big Data poses serious challenges as well, including challenges to the privacy and security of individuals and their data. This paper considers how to best address one concern related to Big Data: the social problems that the pervasiveness of data collection, analysis, and storage create with regard to individuals' ability to control their own data. The paper uses Quality Function Deployment (QFD) and Technology Roadmapping analysis methods to assess the social problems, technologies, resources, and industries that are most relevant to data privacy, and what should be done to address it. The findings indicated that the healthcare industry is one of the most important industries to consider concerning data privacy because of the nature of the data generated through medical processes and technologies. Furthermore, it was found that enforcement mechanisms, specifically in the form of federal enforcement agencies, are the most effective approach to ensure compliance by actors. It was also realized that there are extenuating political circumstances and increased costs that make the implementation of those policies challenging in the United States. I.

Towards Data Privacy and Security Framework in Big Data Governance

“…Big data is a new way of processing information to improve the quality of decision making, understanding discovery and process escalation. Big data has yet to have a universal mutual definition in literature but it is usually classified as an entity, with its 5Vs -volume, velocity, variety, veracity, and value (Jenn Cano, 2014) (Dabab, Craven, Barham, & Gibson, 2018). Big data is also considered as a holistic information management approach, for acquiring, cleaning, integrating, storing and analyzing data from a variety of sources either internal or external, in which data can be structured or nonstructured.…”

Proteção de privacidade de dados em ambiente de >i<big data analytics>/i<: um estudo da realidade brasileira

“…SegundoAbouelmehdi et al (2016), não é possível afirmar que existem mecanismos de segurança de informação infalíveis. Em primeiro lugar, porque as vulnerabilidades não são todas conhecidas e, em segundo lugar, porque os sistemas e tecnologias estão evoluindo rapidamente.No entanto, também traz consigo novos desafios sociais(DABAB et al, 2018). Esses problemas sociais são agrupados pelo autor em cinco categorias gerais: privacidade e segurança, reutilização de dados, precisão de dados, acesso e arquivamento, e preservação de dados.Privacidade e segurança referem-se principalmente à geração inicial de dados sobre indivíduos, incluindo a geração secundária por meio da associação com outros conjuntos de dados existentes.…”

“…Os tratamentos da política de BDA dos EUA geralmente mostram uma falta de uma política federal coerente que abranja diversos setores, pois a maioria das políticas focam em setores específicos, como saúde, educação e instituições financeiras. As políticas de dados estão contidas na legislação de privacidade mais ampla, como HIPAA, FERPA e GLBA/FCRA para esses setores, respectivamente(DABAB et al, 2018). pecíficas para proteção de privacidade e financiamento governamental de pesquisas de proteção de privacidade em BDA.…”