ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇದು ಗಂಭೀರವಾದ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ರಜೆಯ ಕಂತುಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ

ನನ್ನ ರಜೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿ ಎರಡು ವಾರಗಳು ಕಳೆದಿವೆ. ಇಂದು, ನಾನು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಎಚ್ಚರಗೊಂಡು ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಸರ್ಫಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾಗ ನನ್ನ ಸೆಲ್ ಫೋನ್ 11:30 ಕ್ಕೆ ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ರಿಂಗಣಿಸಿತು. ಅದು ನನ್ನ ಮನೆಯ ಮುಂದೆ ಇರುವ ನನ್ನ ನೆಚ್ಚಿನ ಜಿ-ಕನ್ವೀನಿಯನ್ಸ್ ಸ್ಟೋರ್‌ನಿಂದ ರಿಯಾಯಿತಿಯ ಊಟದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ಕೂಪನ್ ಆಗಿತ್ತು. ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನನಗೆ ಹಸಿವಾಗಿತ್ತು, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಒಳ್ಳೆಯದು ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಬೇಗನೆ ಹೊರಗೆ ಹೋಗಿ ಊಟದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದೆ. ನನ್ನ ಊಟವನ್ನು ತಿಂದ ನಂತರ, ನನ್ನ ರಜೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಓದಲು ಮೂರು ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಲು K-Books ಗೆ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಹೋದೆ. ನಾನು ಮೂರು ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ನನ್ನ ಗಾಡಿಯಲ್ಲಿ ಹಾಕಿದಾಗ, ಪರದೆಯ ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿ ನಾನು ಹಿಂದೆ ಓದಲು ಬಯಸಿದ ಆದರೆ ಓದಲು ಸಿಗದ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ನೋಡಿದೆ. ನಾನು ಈ ಪುಸ್ತಕ ಸೇರಿದಂತೆ ಒಟ್ಟು ನಾಲ್ಕು ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಿದೆ. ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ, ನನ್ನ ಸ್ನೇಹಿತ ರಾತ್ರಿ ಗಂಗ್ನಮ್ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಪಾನೀಯಕ್ಕಾಗಿ ಅವನನ್ನು ಭೇಟಿಯಾಗಲು ನನ್ನನ್ನು ಕೇಳಿದನು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ರಾತ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಸುರಂಗಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಿದ್ದರಿಂದ ನಾನು ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದೆ, ಆದರೆ ಹೊಸ ತಡರಾತ್ರಿಯ ಬಸ್‌ಗಳು ನನ್ನನ್ನು ನನ್ನ ಮನೆಯ ಹತ್ತಿರ ಇಳಿಸುವುದರಿಂದ ನಾನು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡೆ. ತಡರಾತ್ರಿ ಬಸ್ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಯಾರು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ್ದಾರೆಂದು ನನಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವರು ಉತ್ತಮ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.
ಮೇಲಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಜನರಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರಿಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಿದೆ. ಇದನ್ನು ಬಿಗ್-ಡೇಟಾ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಇತರ ರೂಪಗಳೂ ಆಗಿರಬಹುದು. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಎಂದರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಮೂಲಕ, ಮಾರಾಟ, ಲಾಭಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಹಿಂದಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿಯೇ ರಚಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವೇಗವು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದಾಸ್ತಾನು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ, ಹಿಂದೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿತ್ತು. ಡೇಟಾ ಶೇಖರಣಾ ಡಿಸ್ಕ್‌ಗಳ ಬೆಲೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿತ್ತು, ಆದ್ದರಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇದು ಬಹಳ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಉದ್ಯಮದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಕಡಿಮೆ ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಿದೆ.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು: ವ್ಯಾಪಾರದಿಂದ ಸರ್ಕಾರಕ್ಕೆ

ಪ್ರಮುಖ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಕಂಪನಿಯಾದ ಗೂಗಲ್, ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ. Google ನಲ್ಲಿ "Influenza" ಗಾಗಿ ಹುಡುಕುವ ಜನರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ CDC ಗಿಂತ ಮುಂಚೆಯೇ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಫ್ಲೂ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಗೂಗಲ್ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದೆ. ಜನರು ಜ್ವರದ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರು ಯಾರಿಗಾದರೂ ತಿಳಿದಾಗ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಜನರು ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ಜ್ವರ ಎಲ್ಲಿ ಹರಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.
ಕೊರಿಯಾದಲ್ಲಿನ ಜಿ-ಅನುಕೂಲಕರ ಅಂಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೆ-ಪುಸ್ತಕ ಮಳಿಗೆಗಳ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಬಳಕೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ನೀವು ಖರೀದಿಸುವ ಅಥವಾ ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡುವ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಅವರು ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದ ಜನರು ಬಹಳಷ್ಟು ಖರೀದಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಕಿರಾಣಿ ಅಂಗಡಿಯು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಖರೀದಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಬಾಟಲಿಯ ನೀರಿನ ಮೇಲೆ ರಿಯಾಯಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವೈನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಚೀಸ್‌ಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದರೆ, ಅಂಗಡಿಯ ಮಾರಾಟವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
ಫಾಸ್ಟ್ ಫ್ಯಾಶನ್ ಕಂಪನಿ ZARA MIT ಸಂಶೋಧಕರೊಂದಿಗೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಅಂಗಡಿಗಳಿಂದ ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆ. ವೇಗದ ಫ್ಯಾಷನ್ ಕಂಪನಿಯಾಗಿ, ZARA ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ದಾಸ್ತಾನು ಅವರ ದೊಡ್ಡ ಶತ್ರುವಾಗಿತ್ತು. ದಾಸ್ತಾನುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಅವರು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಎಂದರೆ ಕೇವಲ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದಲ್ಲ. ಇದು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಸಹ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. Google ನಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸೇವೆಯಾದ Google Translate, ಈಗಾಗಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅನುವಾದಿತ ದಾಖಲೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಮತ್ತು ಅನುವಾದಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಈ ವಿಧಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಕೊರಿಯನ್-ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಭಾಷಾಂತರಕ್ಕೆ ಇದು ಇನ್ನೂ ಅಪಕ್ವವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅನುವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರಣ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪದ ಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಭಾಷೆಗಳ ನಡುವೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸಬಹುದು.
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸರ್ಕಾರದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಚಳುವಳಿ ಇದೆ. ಕಳೆದ ವರ್ಷ, ಸಿಯೋಲ್ ಮೆಟ್ರೋಪಾಲಿಟನ್ ಸರ್ಕಾರವು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಾತ್ರಿಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮಧ್ಯರಾತ್ರಿಯಿಂದ ಬೆಳಿಗ್ಗೆ 3 ರವರೆಗೆ KT ಯಿಂದ 5 ಬಿಲಿಯನ್ ಕರೆ ಪರಿಮಾಣದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿತು ಮತ್ತು ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದು ಹೊಸ ತಡರಾತ್ರಿಯ ಬಸ್ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿತು. ಈ ಪ್ರಕರಣವು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಲಯದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ. ಉಳಿತಾಯ ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಕ್ರಮ ಸಾಲಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು "ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್" ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದಾಗಿ ಹಣಕಾಸು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸೇವೆ ಘೋಷಿಸಿದೆ.

ಬಿಗ್ ಬ್ರದರ್ ಉದಯ?

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ಬಿಗ್ ಬ್ರದರ್ ಯುಗಕ್ಕೆ ನಾಂದಿ ಹಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಆತಂಕಗಳಿವೆ. ಜಾರ್ಜ್ ಆರ್ವೆಲ್ ಅವರ ಭವಿಷ್ಯದ ಕಾದಂಬರಿ '1984 ರಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಬಿಗ್ ಬ್ರದರ್, ಸಮಾಜವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಮಾಹಿತಿಯ ಏಕಸ್ವಾಮ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕಂಪನಿಗಳ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಅತಿಯಾದ ಕಣ್ಗಾವಲಿನ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳಿಂದ, ಗೂಗಲ್, ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ಮತ್ತು ಇತರ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಕಂಪನಿಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ ಎಂಬ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಡೆಸುವ ಕಾರ್ಡ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅತಿಯಾದ ಆಕ್ರಮಣಕ್ಕಾಗಿ ಟೀಕಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಹಣಕಾಸು ವಲಯದಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಸೋರಿಕೆಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಕಂಪನಿಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಕಂಪನಿಯ ದುರ್ಬಲ ಮಾಹಿತಿ ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಸೋರಿಕೆಯಾದರೆ, ಅದು ಗಂಭೀರ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಬಳಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾನೂನುಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕಂಪನಿಗಳು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಾರದು ಮತ್ತು ಅವರು ಮಾಹಿತಿ ಭದ್ರತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಒಳ್ಳೆಯದು ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದ್ದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸರ್ಕಾರ, ಸಮಾಜ, ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ನಮಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.