Ryzyko związane z Big Data
Największe ryzyko wykorzystywania Big Data jest związane z wtórnym wykorzystaniem danych: istnieje ryzyko, że dane zostaną przekazane bez wiedzy osób i firm, których dotyczą. Tymczasem powinny być analizowane anonimowo; żadna firma nie może uzyskać informacji o aktywności pozostałych, a jedynie korzystać z efektów wykonanej analizy.
Dla przykładu: otwierając konto w banku klient raczej zakłada, że informacje dotyczącego jego wydatków i innych aktywności finansowych nie zostaną wykorzystane w sposób, na który raczej nie wyraziłby zgody. Jedną z takich “czarnych” wizji jest analizowanie zakupów klienta i przekazywanie tych informacji firmom oferującym towary komplementarne (na przykład dane klienta, który właśnie kupił telewizor, zostają przekazane firmie sprzedającym konsole albo soundbar). Te same dane dotyczące aktywności klienta mogą zostać wykorzystane tak, by klient był usatysfakcjonowany (bank może np. wysyłać wskazówki dotyczące oszczędzania).
Pozostałe ryzyka związane z Big Data to:
- możliwość wyciągnięcia złych wniosków,
- wzięcie pod uwagę niewłaściwych danych do analizy,
- zbyt pochopne wyciąganie wniosków.
Jak uniknąć lub ograniczyć to ryzyko? Jest to możliwe, gdy:
- dane będą weryfikowane przez człowieka lub zostaną zastosowane mechanizmy weryfikujące wyniki,
- stworzony zostanie odpowiedni wolumen danych,
- na zbieranie będzie przeznaczony odpowiedni czas.