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cysgjj时间2024-07-23 01:31:14分类学习资料浏览18
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于gdpr学习资料的问题，于是小编就整理了2个相关介绍gdpr学习资料的解答，让我们一起看看吧。
都有哪些企业被GDPR指控了？
隐私活动人士Max Schrems和他的名为None Of Your Business（下文缩写为NOYB）的组织周五根据欧盟数据保护监管法规（GDPR）对谷歌和Facebook正式提出指控。这次指控的时间仅比欧洲隐私法规生效晚了几分钟。而这些公司现在也成了另一个组织指控的目标。
法国数字版权组织La Quadrature du Net这次大动干戈，该组织不仅仅找上了谷歌和Facebook，还找上了苹果、亚马逊和LinkedIn。
法国数字版权组织La Quad周一向法国隐私监管机构CNIL针对五家公司提出了七项指控。谷歌则因为Gmail、YouTube和搜索被指控。
La Quad已经准备颇长时间了。六个星期前La Quad就开始邀请人加入自己的集体指控，共收到超过12,000人的加入。据行动协调员Myriam Michel说，每项指控由约9000至10000个名字提出。
GDPR有许多新奇之处，其中之一是GDPR允许非营利组织代表可能受到影响的人指控公司的违规行为。这样可增加指控的份量，并可令指控的行文更好一些。
欧盟的通用数据保***规或GDPR旨在为用户提供对其个人数据的更多控制。而该法律在提出和通过过程中就被广泛诟病制定过严，有“严格立法，普遍违法”的嫌疑。很快，在施行后不久，科技公司就发现他们在收集和共享用户数据方面的行为会给他们带来麻烦。
现在，欧洲数据监管机构开始追踪这些“大鱼”。爱尔兰数据保护委员会（DPC）认为Facebook违反了去年4月生效的GDPR，共有十个案例。
在臭名昭着的剑桥分析公司案带来的惨败之后，社交媒体巨头Facebook被多次报道数据泄露***，其中两次的体量非常大。其中一个是由于使用了安全令牌，超过5000万用户的个人资料受到了损害。另一个更糟糕。在没有用户知情的情况下，近七百万用户的照片进入了第三方应用。但不仅仅是Facebook，他们对Whatsapp和Instagram的收购也让他们也被列入监管黑名单。
WhatsApp目前面临的问题主要是由于两个原因 - 一个是隐私问题，另一个是它如何在应用程序之外与Facebook分享信息。
Twitter，微软，苹果也都不是安全的天堂，他们都或多或少违反了欧盟法律。
尽管Twitter在数据泄露方面始终保持透明，并且在GDPR中提到的最后期限内有关于告知此类错误的记录，但监管机构现在想知道用户对Twitter网站上的数据有多少访问权限。
微软和苹果在这个名单中是奇怪的。前者在话费262亿美元收购LinkedIn时第一次扮演“恶棍”， LinkedIn现在必须通过调查来分析其用户和定向广告。另一方面，由于透明度问题，苹果也已被列入名单。谷歌则已经收到了5700万美元的罚单。
所以情况清楚了，“没有地方是安全的”，一系列调查还在持续，罚单也已经在路上。
怎么简单理解“大数据”及其应用？
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据***。”
例如，在体育方面，利用大数据分析运动员的赛场表现，在运动器材中植入传感器技术，获得比赛的数据，以此追踪运动员的生活，最终分析得出运动员训练的最好方案；在机器设备方面，利用大数据，可以改进机器设备，使其更加的智能化和自主化，如今出现的无人驾驶汽车，不需要人类的干涉就可以上路行驶，以及优化了的智能电话，这些都说明了大数据的先进之处。
1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站***://Walmart***自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”
把大量的碎片信息通过一定的规则联系起来。
这次疫情对大数据的应用就是一个好例子。把一个人的行程通过大数据比对。即使一个患者不知道自己何时感染的，通过大数据比对仍可以知道传播途径。
怎样简单理解“大数据”及其应用？
“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
如今，大数据在互联网，电子商务领域得到了有效的应用，主要体现在以下几个方面：
（1）对大量消费者提***品或服务的企业可以利用大数据进行[_a***_]营销；
（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；
（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
在电商领域，大数据被企业充分挖掘并使用，比如淘宝的千人千面系统，每个进入淘宝的客户，淘宝根据其搜索浏览方向，内容，使用习惯等对每个人进行标签化，众多的淘宝客户标签便形成了淘宝大数据，淘宝方面可以根据客户特征，特点等标签，更为精准的向进入淘宝的客户推荐更符合该用户需求及预期的产品或服务。
头条系应用也多***用大数据标签化，针对性的向顾客推荐算法下更为优质且更符合访问者需求的素材。
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