Yazılım üreticileri ve donanım şirketleri, ürün ve hizmetlerini geliştirmek için tüketici kullanım verilerini elde etmekte zorlanıyor ancak araştırmacılar, verilerden yasal olarak yararlanmanın hâlâ yolları olduğunu söylüyor.  Kullanıcı verileri, dijital alanda değer yaratmaya çalışan hemen hemen her şirketin temel taşı haline geldi.  McKinsey'e   2025 yılına gelindiğinde veri sorumluları (CDO'lar), uyumluluk odaklı bir rolden, verilerden elde edilen gelire bağlı kar-zarar sorumlulukları olan şirketlerin temel iş birimine geçiş yapacak. göre  Son yıllarda, kullanıcı veri analizine yatırım yapan şirketlerin, kullanıcılarının ihtiyaçlarını karşılayan ürünler yaratma olasılıklarının daha yüksek olduğu, bunun da daha fazla kullanıcı memnuniyeti, artan gelir ve pazarda rekabet avantajı sağladığı yadsınamaz bir slogan haline geldi.  Ancak küresel olarak GDPR gibi daha fazla veri gizliliği düzenlemesi oluşturuldukça, yazılım üreticileri ve donanım şirketleri, ürün ve hizmetlerini iyileştirmeye yardımcı olabilecek kullanıcı verilerinden yararlanmakta zorlanıyor. Hatta bazı şirketler,   iş modellerini doğrudan hedef alması nedeniyle   . GDPR'nin erkenden kepenklerini kapattı  Bazı şirketler kullanıcıların kaydolmasına izin vermiş, hatta kullanıcılara verilerini paylaşmaları için para ödemiş olsa da, sektör araştırmacılarının şirketlerin verileri yasal olarak kullanmasına yardımcı olan başka hileler de var.   Düzenleme şirketlerin önündeki engeller: GDPR ve CCPA  Kullanıcı verisi analizinin tüm potansiyeli, kullanıcı verilerini korumayı amaçlayan düzenlemeler tarafından - haklı sebeplerle - engellenmiştir ve bu düzenlemeler gün geçtikçe   . daha da sıkılaşmaktadır  Açıkça söylemek gerekirse, bu düzenlemeler, kullanıcılara verilerinin toplanma ve kullanılma şekline ilişkin nihai kararı vermek amacıyla iyi niyetle çalışmaktadır.  Eyalet, ulusal ve uluslararası yasal çerçeveler, diğer önemli dijital gizlilik haklarının yanı sıra kullanıcı verilerini, tüketici gizliliğini ve çocukların çevrimiçi güvenliğini korur.  Örneğin   (GDPR), şirketlerin verilerini toplamadan önce kullanıcılardan açık onay almasını zorunlu kılarak AB vatandaşlarını koruyor ve kullanıcılara, verilerinin şirket tarafından nasıl kullanılacağını bilme hakkı veriyor. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği  ABD'de Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (   ), Kaliforniya sakinlerine, şirketlerin kendileri hakkında hangi kişisel bilgileri topladığını bilme ve verilerinin silinmesini talep etme hakkı vermektedir. CCPA  ABD'de ülke çapında bir yasa olan Çocukların Çevrimiçi Gizliliğini Koruma Yasası (COPPA), diğer önlemlerin yanı sıra, şirketlerin çocuklardan kişisel bilgi toplamadan önce ebeveyn izni almasını zorunlu kılarak 13 yaşın altındaki çocukların kişisel bilgilerini korumayı amaçlamaktadır.  Tüketicilerin çevrimiçi mahremiyetini korumak için gerekli olsa da bu yasalar, firmaların ürün geliştirme amacıyla kullanıcı bilgilerini toplamasını ve kullanmasını zorlaştırabilir.  Ancak bu düzenlemelere rağmen işletmeler, yeni ürünler geliştirmek ve mevcut ürünleri geliştirmek için kullanıcı tarafından oluşturulan verilerden yasal olarak yararlanabilirler; yalnızca bunu nasıl yapacaklarını hesaplamaları gerekir.    Hizmet Olarak Gizlilik devreye giriyor  Hizmet olarak gizlilik (DPaaS) sektörü genişliyor ve işletmelere gizlilik çözümleri olarak bulut tabanlı yazılım hizmetleri sağlıyor.  DPaaS pazarında veri koruma, güvenli veri depolama ve gizlilik uyumluluğu gibi hizmetler sağlayan birçok sağlayıcı bulunmaktadır.  Birkaçını belirtmek gerekirse, bu alanda   ve   gibi büyük danışmanlık firmaları mevcutken, OneTrust, TrustArc, BigID, Ethyca ve WireWheel gibi daha küçük şirketler de ticari müşterilere hizmet veriyor. Deloitte EY  DPaaS tedarikçileri sıklıkla bir şirketin benzersiz gizlilik gereksinimlerini karşılamak üzere değiştirilebilecek ölçeklenebilir seçenekler sunar.  Ancak Japon telekom devi   araştırmacılarına göre yazılım üreticileri ve donanım şirketleri, ürün ve hizmetlerini geliştirmek için tüketici kullanım verilerini elde etmekte zorlanıyor. NTT'nin  Geçen ay San Francisco'da düzenlenen bir yuvarlak masa tartışmasında araştırmacılar, tüketici gizliliğinin zorlu bir konu olduğunu, zira pek çok tüketicinin takip edilmek istemediğini ve gizlilik endişeleri nedeniyle bazı verilerin toplanamayacağını belirtti.  NTT araştırmacıları için şirketlerin bu zorluğun üstesinden gelmek için isteğe bağlı izlemeyi veya verileri için müşterilere ödeme yapmayı keşfedebilecekleri açıktır.  Bununla birlikte, gizlilik kuralları bu tür verilerin talep edilmesini zorlaştırmaktadır; Sonuç olarak, işletmeler önemli miktarda kullanıma sahip çok az veriye sahip olabilir veya hiç veriye sahip olmayabilir.  Araştırmacılar, bireylerin kişisel verilerini korurken toplu kullanıcı istatistiklerinden yararlanmak gibi bazı çözümler önerdi.  Bu, kullanıcı gizliliğini korurken toplu verilerden yararlanmak için kriptografik teknolojiyi kullanan Özel Telemetri Sistemi aracılığıyla gerçekleştirilebilir. Sistem, toplamayı mümkün kılarken değerlerin gizlenmesini sağlar ve Hizmet Olarak Gizlilik çözümü olarak uygulanabilir.  Şirketler bu teknolojiyi kullanarak kişilerin kişisel verilerini açığa çıkarmadan daha önce ulaşılamayan verilere ulaşabiliyor.  Bu tür araçların potansiyel uygulama ayarları arasında ağ şirketleri, cep telefonları, reklamverenler, araba üreticileri, yazılım satıcıları, TV ve eğlence cihazları üreticileri, mutfak aletleri üreticileri ve çalışan üretkenliği istatistikleri yer alıyor.  Araştırmacılar, bu araçların ortalama ve standart sapma, maksimum ve minimum ve Top N en yaygın değerler gibi değerli istatistikler sağlayabileceğini söylüyor.  İşletmeler gizlilik politikalarını geliştirmeye ve daha sıkı gizlilik yasalarına uymaya çabaladıkça PaaS pazarının   beklenirken, veri kullanma olanakları sonsuzdur. genişlemesi  Tüketici gizliliğini korurken ürün ve hizmetlerini geliştirmek için bu teknolojiyi keşfedip uygulamak şirketlerin sorumluluğundadır.  Bu makale ilk olarak Stefano De Marzo tarafından   yayımlandı. Novobrief'te  Bu makalenin ana görseli HackerNoon'un  tarafından "telefonlarına bakan bir grup insan" istemi aracılığıyla oluşturuldu. Yapay Zeka Görüntü Oluşturucusu

The writer is smart, but don't just like, take their word for it. #DoYourOwnResearch

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Gizlilik Düzenlemelerinde Nasıl Gezinilir ve Kullanıcı Verilerinden Nasıl Yararlanılır?

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps