Ilmu data dan privasi data bekerja bergandengan tangan untuk memperbaiki dunia

Blog ini berasal dari Amber Yandow, pakar materi pelajaran ilmu data, pelatih, mentor, dan instruktur, yang telah bekerja dengan Cisco untuk mengembangkan Pengantar ilmu data kurikulum, sekarang tersedia secara gratis di Cisco Networking Academy Skills for All. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang perjalanan Amber di tayangan ulang Women Rock-IT “Apa yang menarik dari ilmu data?” . Amber bergabung pada 23:14.

Sebagai data scientist, tugas saya adalah menganalisis data untuk membantu memecahkan masalah. Dan saat dunia menjadi digital, tidak hanya dengan perangkat seluler, tetapi juga dengan sensor dan teknologi IoT (Internet of Things) lainnya seperti perangkat yang dapat dikenakan, jumlah data yang tersedia tumbuh secara eksponensial.

International Data Corporation memperkirakan bahwa pada tahun 2025 dunia data global akan menjadi 163 zettabyte, naik dari 16,1 zettabyte pada tahun 2016, dan rata-rata orang yang terhubung akan berinteraksi dengan perangkat yang terhubung hampir 4.800 kali sehari.

Dengan jumlah data yang dihasilkan dan dikumpulkan, privasi data menjadi semakin penting. Dilembagakan oleh Dewan Eropa pada tahun 2007 sebagai Hari Perlindungan Data, pada tanggal 28 Januari setiap tahun, Hari Privasi Data adalah hari yang baik untuk merenungkan apa artinya ini.

Nilai data

Data umumnya dikumpulkan dengan salah satu dari tiga cara berikut:

• Pengamatan—Ilmuwan, analis, dan bahkan pemasar mengamati perilaku pelanggan dan mencatatnya.
• kesimpulan—Data dapat disimpulkan berdasarkan riwayat pencarian, pembelian, atau aktivitas media sosial pengguna.
• sukarelawan—Orang menyediakan data ke organisasi melalui survei dan formulir.

Setelah data terkumpul, dapat digunakan untuk memecahkan masalah dan menjawab pertanyaan. Ilmu data didasarkan pada data yang terkait dengan masalah yang Anda coba selesaikan atau pertanyaan yang Anda coba jawab, sehingga informasi identitas pribadi (PII) tidak diperlukan dalam banyak kasus. Yang penting adalah data tersebut mewakili masalah yang Anda selesaikan. Seorang ilmuwan data harus dapat mengenali kapan harus mengecualikan data, misalnya, untuk menghindari kesalahan atau bias dalam lingkungan AI dan pembelajaran mesin.

Mengapa privasi data sangat penting

Data biasanya disimpan di server lokal atau di cloud. Merupakan tanggung jawab etis dan hukum perusahaan untuk menjaga aspek privasi. Sering kali tanggung jawab itu jatuh ke ranah insinyur data atau administrator basis data.

Menganonimkan data dengan menghapus atau mengenkripsi pengidentifikasi langsung seseorang, seperti nama lengkap, alamat, email, nomor identifikasi pribadi, deskripsi fisik, atau informasi biometrik (PII) seseorang, dan dengan mencegah kemampuan untuk mengidentifikasi ulang mereka, adalah cara untuk memastikan bahwa privasi data.

McKinsey berpendapat bahwa pengaturan anonimisasi data yang efektif sebenarnya adalah peluang, dengan mengurangi risiko bagi individu dan organisasi, sambil membuat data lebih tersedia untuk analisis.

Undang-undang perlindungan data bervariasi dari satu negara ke negara lain, tetapi ada praktik umum seperti: Memiliki strategi deteksi dan pencegahan kehilangan data; backup yang sering; perlindungan bawaan seperti replikasi, firewall, enkripsi, otorisasi, dan otentikasi; dan strategi penghapusan dan pemulihan.

Dapat dikatakan, Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa memiliki cakupan terluas. Piagam Hak Dasar UE menetapkan bahwa warga negara UE memiliki hak atas perlindungan data pribadi mereka dan berdasarkan GDPR, 1.031 denda dikenakan pada tahun hingga Maret 2022, dengan total €1.581 juta euro.

Perlu dicatat bahwa denda ini tidak dikenakan pada penjahat dunia maya, tetapi pada perusahaan yang diketahui melanggar aturan, sebagai dasar hukum yang tidak memadai untuk pemrosesan data; pelanggaran prinsip umum pemrosesan data; dan langkah-langkah teknis dan organisasi yang tidak memadai untuk menjamin keamanan informasi.

Sebagai individu online, apa yang dapat Anda lakukan?

Ada banyak hal yang dapat Anda lakukan untuk melindungi data Anda. Hal yang paling mendasar adalah:

• Gunakan kata sandi yang kuat, minimal 11 karakter dengan kombinasi huruf besar dan kecil, simbol, dan angka; Penjahat dunia maya membutuhkan setidaknya 400 tahun untuk memecahkan kata sandi Anda yang memenuhi persyaratan ini. Kata sandi yang lebih panjang membuatnya semakin sulit.
• Cadangkan data Anda
• Jangan membuka email yang mencurigakan
• Jangan pernah memberikan informasi pribadi seperti nomor identifikasi pemerintah melalui telepon

Josh McCloud, Country Head of Cybersecurity Cisco di Singapura, memiliki beberapa kiat keamanan siber online yang bagus. Atau Anda dapat menjelajahi topik secara lebih mendalam dengan mendaftar di kursus Pengantar Keamanan Siber Cisco Networking Academy gratis, yang dirancang untuk membuat kesadaran keamanan siber tersedia untuk semua orang.

Jika, seperti saya, Anda ingin tahu tentang dunia di sekitar Anda dan memiliki minat dalam pemecahan masalah, semua data yang dikumpulkan merupakan peluang besar untuk meningkatkan komunitas dan organisasi di seluruh penjuru dunia.

Apa bagusnya ilmu data?

Pengantar Ilmu Data adalah kursus dasar Cisco Networking Academy yang saya dan tim ilmuwan pembelajaran kembangkan untuk memungkinkan siapa pun mengenal bidang ilmu data. Anda dapat mempelajari ilmu data pada tingkat tinggi dan dengan cara yang intuitif dan interaktif secara gratis di platform pembelajaran ‘Skills for All’ kami yang ‘mobile-first.

Ilmu data memengaruhi hidup kita dalam banyak cara:

• Dalam industri hiburan, ilmu data bertanggung jawab atas algoritme peringkat yang membantu penonton menemukan video yang mereka sukai. Berdasarkan profil mereka, termasuk video yang mereka tonton dan apa yang ditonton oleh pelanggan lain dengan selera yang sama, algoritme menawarkan rekomendasi.
• Aplikasi kebugaran di ponsel cerdas Anda, atau pelacak kebugaran, mengumpulkan data yang dimasukkan ke dalam aplikasi yang dapat memberi Anda wawasan kesehatan yang berharga. Untuk menghitung berapa banyak langkah yang Anda ambil dalam sehari atau jarak yang Anda tempuh, aplikasi ini perlu membuat model gerakan Anda untuk mengidentifikasi apa yang diperlukan untuk mengambil satu langkah dan jarak yang Anda tempuh dengan setiap langkah. Beberapa pelacak kebugaran bahkan menggunakan perangkat lunak kecerdasan buatan (AI) belajar mandiri yang dapat mengenali dan beradaptasi dengan berbagai macam gerakan dan dapat mempelajari aktivitas kebugaran baru yang didasarkan pada pola siklus yang berulang.
• Di bidang pertanian, petani menggunakan ponsel untuk memberikan gambar penyakit tanaman kepada peneliti. Gambar-gambar ini digunakan dalam sistem pengenalan gambar untuk mendiagnosis penyakit dan, digabungkan dengan regresi data lingkungan, algoritme digunakan untuk memprediksi wabah di masa mendatang.
• Dan di bidang kedokteran, para peneliti telah mengembangkan model pembelajaran mesin yang menggunakan probabilitas untuk mengklasifikasikan kanker payudara dengan memeriksa gambar histopatologi medis. Pendekatan ini pada akhirnya dapat mendeteksi subtipe kanker dan mengklasifikasikan jaringan jinak dan ganas.

Ilmu data adalah alat yang ampuh untuk kebaikan, dan ini hanyalah beberapa contoh penerapannya. Di permukaan, biaya privasi data mungkin tampak seperti penghalang bagi kemajuan potensial yang dapat dihasilkan oleh ilmu data. Namun, privasi data memberi ilmuwan data lisensi sosial untuk menggunakan alat itu secara bertanggung jawab. Semua orang menang.

Membagikan: