在数字时代，数据隐私已成为人们关注的主要问题。在互联网时代之前，这种担忧还很少，因为同时从众多个人那里收集大量信息是一项挑战。
然而，互联网的出现开创了一个广泛收集数据的时代。人们允许网站在他们的设备上存储 cookie，并将自己的数据权限交给网络平台。这使得公司能够积累大量数据，用于个性化营销目的。然而，这种做法也侵犯了隐私，因为许多消费者并不知道他们的信息被收集和利用。
在今天，美国的 CCPA 和欧洲的 GDPR 等法规已经出台，以解决这些问题。让我们深入探讨为什么隐私至关重要以及企业必须维护隐私的原因。
当黑客发现了窃取数据并造成各种伤害的方法时，用户数据的收集很快就成了一个问题。除经济损失外，身份盗用和其他此类犯罪造成的社会损失也非常大。
雅虎就是一个很好的例子。该公司是 两次数据泄露事件的受害者：一次发生在 2013 年，另一次发生在 2014 年。这些攻击导致雅虎 30 亿用户的完整账户信息丢失。雅虎并不是唯一的受害者，因为许多其他公司多年来也发生过巨大的丑闻。
索尼就是另一个因被黑客攻击而臭名昭著的例子。以下是 LinkedIn 的一篇文章，其中列举了索尼数据泄露的所有案例。文章称，从 2011 年到 2023 年，索尼共发生六起数据泄露事件，员工和客户数据，包括密码和信用卡详情等敏感信息被盗。
这些都是安全问题，但它们凸显了一个根本问题：数据和信息是有价值的，坏人会试图获取它们。
这就涉及到隐私问题。如果公司没有收集这么多数据，它们会成为此类攻击的目标吗？会有这么多人在知情或不知情的情况下将自己的数据委托给公司，从而受到伤害吗？
这就是为什么人们如此重视隐私和用户数据保护的原因。现在，让我们来看看公司如何在坚持隐私标准的同时向前迈进。
为了在个性化和隐私之间取得平衡，所有公司都应该也有必要做到以下几点。
要赢得消费者的信任并建立品牌信誉，就必须做到透明。你应该非常清楚你将收集什么样的数据，以及你将如何使用这些数据。告知过程应简单明了。
由于披露这些信息是一项法律要求，因此公司会使用暗箱操作，使信息更难被察觉。他们的动机是让消费者不知道这些数据，因为不知道的客户无法提出投诉。
一个常见的例子就是隐藏 cookie 将收集哪些信息的细节。要想真正看到这些信息，你必须先浏览一系列页面，然后才能看到实际细节。
这样做会让人产生不信任感，是确保懂技术的人不会访问你的网站或使用你的服务的好办法。
只要做到透明，不隐藏任何信息，就能确保那些仍然信任贵公司的人。建议您在收集 IP 地址、IP位置/地理位置和用户名/电子邮件等个人身份信息时特别透明。
根据 GDPR，在欧洲，未经消费者明确同意而获取和使用其数据是违法行为。美国的情况则比较复杂。美国有几部范围有限的专门法律。例如，CCPA 只是一项州法律。它只适用于加利福尼亚州。
美国还有许多其他法律，如 FERPA、GLBA、FCRA、HIPAA 等。其中一些法律限制与特定实体共享特定类型的数据，如健康报告和信用报告。还有一些法律规定，用户可以选择退出数据收集。
因此，作为一家公司，你需要了解所在地区的法律并遵守它们。一般来说，你应该始终提供选择退出的选项，并使其简单明了。你的客户不应该费尽周折才能找到退出页面。
如果你能做到这一点，就会有更多的人欣赏你，你也不会发现自己将来会触犯法律。因为，不管你愿不愿意，隐私已经成为一个巨大的问题，迟早有一天，整个世界都将不得不遵循消费者数据保护惯例。
在 营销策略 中融入隐私第一的思想，才能在隐私浪潮中保持领先。美国许多州都在努力通过消费者数据保护法律。
在欧盟，相关法规已经生效。因此，您应该想办法将用户隐私纳入您的业务实践中。其中最重要的一点是让用户 "选择同意"，而不是 "选择不同意"。
如今，公司会默认使用其产品和服务收集消费者数据。消费者通过同意最终用户许可协议，在不知情的情况下允许公司这样做。所有消费者都必须通过一大堆障碍才能选择退出数据收集和使用。
这种情况必须停止，而你今天就可以开始这样做。数据收集应默认为关闭。消费者应该有选择数据收集的权利，这样他们才能获得个性化的结果。
这种 "隐私优先 "的基本方法可以帮助你遵守有关消费者隐私的法律。只要向你的所有客户明确说明，如果他们想要个性化，就需要选择接受数据收集和处理。
另一种平衡个性化和隐私的方法是数据最小化。这种做法是只收集最必要的数据，而放弃其他一切数据。
如今，贪婪的公司会收集各种数据，包括他们不需要的数据。这种做法很糟糕，因为它会危及消费者的隐私。如果公司的数据被泄露，所有额外的信息都将成为更大的风险。为了防止这种情况发生，公司需要尽量减少数据。
与此配套使用的另一项技术是数据删除。数据删除是指删除所有不再需要的数据。无论出于什么原因，公司都不愿意删除数据。他们宁愿永远保留数据，也不愿删除。
这是消费者隐私的另一个风险，因为黑客喜欢窃取这些有利可图的信息。为保护消费者隐私，应清除所有不再有用的数据。
既然数据是通过技术获取的，那么数据的隐私也可以通过技术来确保。公司可以采取多种方法来增强客户的隐私。
一种简单的方法是在数据集中引入噪音。有了噪音，数据就难以使用。这也使得从数据中识别个人身份变得非常困难。如果您不了解噪音的含义，那么只需知道它是无用的数据，会污染数据集，使人难以从中辨别出任何有意义的东西。
对于引入噪音的人来说，过滤掉噪音很容易，但任何其他人都很难弄清数据的含义。
公司可以用来加强用户隐私保护的另一项技术是联合机器学习。公司收集数据，通过机器学习进行处理，然后创建受众角色。这些 "角色 "有助于营销细分，并带来梦寐以求的利润。
在联合学习中，模型可以在不同的位置分析数据，而无需共享。这意味着数据无需存储在中央服务器上。相反，任何用户数据都可以保留在用户的设备上，而联合学习可以访问这些数据来创建和处理模型。
当然，这种方法要求模型对设备的权限和访问级别具有高度的选择性和可控性，否则就会带来新的麻烦。
由于用户可以控制自己的数据，可以选择哪些数据会被处理，哪些数据会被忽略，因此这种方法提高了隐私性。这种做法应该成为主流。
消费者数据隐私至关重要。任何人都不应忽视这一点。值得庆幸的是，大众正在逐渐接受保护隐私的观念。公司需要采用我们上面列出的方法（以及更多方法），在消费者隐私和个性化之间取得平衡。
因此，数据隐私的未来是光明的。目前正在通过法律来保障和维护消费者的数据权利。企业越早遵守，未来就会越好。