🥇பிக்டேட்டாவைப் பயன்படுத்தி அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களைப் பெறும்போது அபாயங்கள் மற்றும் முடிவுகளை கட்டமைத்தல்

மொழிபெயர்ப்பாளரின் முன்னுரை

முதன்மையாக கீழே உள்ள அட்டவணையின் காரணமாக, பொருள் எனக்கு ஆர்வமாக இருந்தது:

புள்ளியியல் வல்லுநர்கள் (மற்றும் ரஷ்யர்கள், மரபியல் மட்டத்தில்), அதை லேசாகச் சொல்வதானால், நேரியல் உறவிலிருந்து வேறுபடும் எதையும் விரும்பவில்லை என்ற உண்மையை கணக்கில் எடுத்துக்கொண்டால், இந்த தோழர்கள் பரவளைய வடிவத்தில் செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்த முடிந்தது. உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களில் பிக்டேட்டாவைப் பயன்படுத்துவதற்கான ஆபத்தின் அளவை தீர்மானிக்கவும். நன்றாக முடிந்தது. இயற்கையாகவே, புள்ளியியல் வல்லுநர்கள் இந்த வேலையில் தங்கள் சொந்த குறிப்பைச் சேர்த்துள்ளனர் - “1 ஏதேனும் பிழைகள் அல்லது குறைபாடுகள் ஆசிரியர்களின் முழுப் பொறுப்பு. இந்த ஆவணத்தில் வெளிப்படுத்தப்பட்ட கருத்துக்கள் தனிப்பட்டவை மற்றும் ஐரோப்பிய ஆணையத்தின் உத்தியோகபூர்வ நிலைப்பாட்டை பிரதிபலிக்க வேண்டிய அவசியமில்லை." ஆனால் படைப்பு வெளியிடப்பட்டது. இன்றைக்கு இது போதுமானது என்று நான் நினைக்கிறேன், மேலும் அவர்கள் (ஆசிரியர்கள்) இந்த அம்சங்களில் தங்கள் சொந்த அளவைக் கண்டுபிடிக்க யாரையும் தடை செய்யவில்லை.

மிகவும் கட்டமைக்கப்பட்ட முறையில், பிக் டேட்டாவிற்கான ஆராய்ச்சி முறைகளில் இருந்து புள்ளியியல் முறைகள் எங்கு, எப்படி வேறுபடுகின்றன என்பதைப் பிரிக்க முடியும். எனது கருத்துப்படி, வாடிக்கையாளருடன் பேசுவது மற்றும் அவரது அறிக்கைகளை மறுப்பது இந்த வேலையின் மிகப்பெரிய நன்மை:

— மேலும் நாங்களே புள்ளிவிவரங்களை சேகரிக்கிறோம், நீங்கள் இங்கு வேறு என்ன ஆராய்ச்சி செய்ய விரும்புகிறீர்கள்?
"உங்கள் முடிவுகளை எங்களிடம் வழங்குகிறீர்கள், இதனால் நாங்கள் அவற்றை எங்கள் புள்ளிவிவரங்களுடன் சரிசெய்ய முடியும்." இந்த கேள்வியில், இந்த படைப்பைப் படித்தால் நன்றாக இருக்கும் என்று ஆசிரியர்கள் கூறுகிறார்கள் (3 பிக் டேட்டா எவ்வளவு பெரியது? அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிபரங்களில் பெரிய தரவுகளின் பங்கை ஆராய்தல்)

இந்த வேலையில், ஆசிரியர்கள் ஆபத்தின் அளவைப் பற்றிய தங்கள் பார்வையை கீழே வைத்துள்ளனர். இந்த அளவுரு அடைப்புக்குறிக்குள் உள்ளது, ஆதாரங்களுக்கான இணைப்புடன் குழப்பமடைய வேண்டாம்.

இரண்டாவது கவனிப்பு. ஆசிரியர்கள் BDS என்ற வார்த்தையைப் பயன்படுத்துகின்றனர் - இது பிக்டேட்டாவின் கருத்தின் அனலாக் ஆகும். (வெளிப்படையாக உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிபரங்களுக்கு ஒரு ஒப்புதல்).

ஆசிரியர்களின் முன்னுரை

அதிக எண்ணிக்கையிலான புள்ளிவிவர அலுவலகங்கள் அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களை உருவாக்க பெரிய தரவு மூலங்களைப் பயன்படுத்துவதை ஆராய்ந்து வருகின்றன. இந்த ஆதாரங்கள் உண்மையான புள்ளிவிவர உற்பத்தியில் முழுமையாக ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட சில எடுத்துக்காட்டுகள் மட்டுமே தற்போது உள்ளன. இதன் விளைவாக, அவற்றின் ஒருங்கிணைப்பால் ஏற்படும் விளைவுகளின் முழு அளவு இன்னும் அறியப்படவில்லை. இதற்கிடையில், தரம் அல்லது வழிமுறை போன்ற புள்ளிவிவர உற்பத்தியின் பல்வேறு அம்சங்களில் பெரிய தரவுகளின் நிலைமைகள் மற்றும் தாக்கத்தை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான முதல் முயற்சிகள் மேற்கொள்ளப்பட்டுள்ளன. ஐரோப்பாவிற்கான ஐக்கிய நாடுகளின் பொருளாதார ஆணையத்தின் (UNECE) பிக் டேட்டா திட்டத்தின் பின்னணியில் பெரிய தரவு அடிப்படையிலான புள்ளிவிவரங்களை தயாரிப்பதற்கான ஒரு தரமான கட்டமைப்பை ஒரு பணிக்குழு சமீபத்தில் உருவாக்கியுள்ளது. ஐரோப்பிய புள்ளிவிவரக் குறியீட்டின் படி, உயர்தர புள்ளிவிவரத் தகவலை வழங்குவது புள்ளியியல் அலுவலகங்களின் முக்கிய பணியாகும். ஆபத்து என்பது குறிக்கோள்களின் மீதான நிச்சயமற்ற தன்மையின் விளைவு என வரையறுக்கப்படுவதால் (எ.கா. ISO 31000), அபாயங்களை அவை பாதிக்கும் தர பரிமாணங்களின்படி வகைப்படுத்துவது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
பெரிய தரவு மூலங்களிலிருந்து புள்ளியியல் தரவுகளின் தரத்திற்கான முன்மொழியப்பட்ட கட்டமைப்பானது, புள்ளியியல் வணிகச் செயல்பாட்டின் அனைத்து நிலைகளுடனும் தொடர்புடைய தரத்தின் கட்டமைக்கப்பட்ட பார்வையை வழங்குகிறது, மேலும் இந்த புதிய தரவு மூலங்களுடன் தொடர்புடைய அபாயங்களின் விரிவான மதிப்பீடு மற்றும் மேலாண்மைக்கான அடிப்படையாக இது செயல்படும். . நிறுவன/வணிக சூழல் அல்லது சிக்கலானது போன்ற அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களுக்கான பெரிய தரவைப் பயன்படுத்துவதற்கு குறிப்பிட்ட அல்லது (அதிக முக்கியத்துவம் வாய்ந்த) புதிய தரமான பரிமாணங்களை இது அறிமுகப்படுத்துகிறது. இந்த புதிய தரமான நடவடிக்கைகளைப் பயன்படுத்தி, உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களில் பெரிய தரவு மூலங்களைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் அபாயங்கள் மிகவும் முறையாக அடையாளம் காணப்படலாம்.

இந்தத் தாளில், உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களின் பின்னணியில் பெரிய தரவுகளைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் அபாயங்களைக் கண்டறிவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளோம். முன்மொழியப்பட்ட தரக் கட்டமைப்பின் பின்னணியில் அபாயங்களைக் கண்டறிவதற்கான முறையான அணுகுமுறையை நாங்கள் மேற்கொள்கிறோம். புதிதாக முன்மொழியப்பட்ட தர பரிமாணங்களில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம், தற்போது இல்லாத அல்லது உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களின் உற்பத்தியில் எந்த தாக்கத்தையும் ஏற்படுத்தாத அபாயங்களை விவரிக்க முடியும். அதே நேரத்தில், தற்போதைய அபாயங்களை நாம் அடையாளம் காண முடியும், இது புள்ளிவிவரங்களைப் பெற பெரிய தரவைப் பயன்படுத்தும் போது முற்றிலும் வித்தியாசமாக மதிப்பிடப்படும். நாங்கள் இடர் மேலாண்மை சுழற்சியில் மேலும் நகர்ந்து, அந்த அபாயங்களின் சாத்தியக்கூறு மற்றும் தாக்கத்தை மதிப்பீடு செய்கிறோம். இடர் மதிப்பீடு என்பது பல்வேறு இடர்களுக்கான சாத்தியக்கூறுகள் மற்றும் தாக்கத்தை கற்பிப்பதில் உள்ள அகநிலையை உள்ளடக்கியதால், நாங்கள் டஜன் கணக்கான வெவ்வேறு பங்குதாரர்களிடையே ஒப்பந்தத்தை அளவிடுகிறோம். நான்கு முக்கிய வகைகளின்படி இந்த அபாயங்களைக் குறைப்பதற்கான விருப்பங்களை நாங்கள் முன்மொழிகிறோம்: தவிர்க்கவும், குறைக்கவும், பகிர்ந்து கொள்ளவும் மற்றும் தக்கவைக்கவும். ஐஎஸ்ஓவின் படி, இடர் மேலாண்மையின் கொள்கைகளில் ஒன்று மதிப்பு உருவாக்கமாக இருக்க வேண்டும், அதாவது ஒன்றும் செய்யாமல் இருப்பதை விட அபாயங்களைக் குறைப்பதற்கான ஆதாரங்கள் குறைவாக இருக்க வேண்டும். இந்தக் கொள்கைக்கு இணங்க, உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களுக்காக பிக் டேட்டாவைப் பயன்படுத்துவதைப் பற்றிய விரிவான மதிப்பீட்டிற்கு வருவதற்கு, இறுதி முடிவுகளின் தரத்தில் சில இடர் குறைப்பு நடவடிக்கைகளின் சாத்தியமான தாக்கத்தை நாங்கள் இறுதியாக மதிப்பிடுவோம்.

1. அறிமுகம்

1.1. பின்னணி

"பெரிய தரவு" வளர்ச்சியானது கென்னத் நீல் குக்கியர் மற்றும் விக்டர் மேயர்-ஸ்கோன்பெர்கர் ஆகியோரால் அவர்களின் "தி ரைஸ் ஆஃப் பிக் டேட்டா" (2. www.foreignaffairs.com/articles/139104/kenneth-neil-cukier-and-viktor-mayer-schoenberger/therise-of-big-data) "தரவு பரிமாற்றம்" என்ற வார்த்தையின் மூலம். "வாழ்க்கையின் அனைத்து அம்சங்களையும் எடுத்து அவற்றை தரவுகளாக மாற்றும்" செயல்முறையாக டேட்டாஃபிகேஷன் விவரிக்கப்படுகிறது. உதாரணத்திற்கு. Facebook தனிப்பட்ட நெட்வொர்க்குகள், அனைத்து வகையான சுற்றுச்சூழல் நிலைமைகளுக்கான சென்சார்கள், தனிப்பட்ட தொடர்பு மற்றும் இயக்கத்திற்கான ஸ்மார்ட்போன்கள், தனிப்பட்ட சூழல்களுக்கு அணியக்கூடிய தரவு ஆகியவற்றை வழங்குகிறது. இது கிட்டத்தட்ட எங்கும் தரவு சேகரிப்பு மற்றும் கிடைக்கும் தன்மையில் விளைகிறது.

பல துறைகளைப் போலவே, உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களும் சமீபத்தில் மூலோபாய மட்டத்தில் பெரிய தரவுகளின் சிக்கலைப் பற்றி விவாதிக்கத் தொடங்கியுள்ளன. முன்னோக்கி செல்லும் வழியைப் பற்றிய பொதுவான மற்றும் பரவலான புரிதல் இன்னும் இல்லை, அது சவாலாக இருந்தாலும் அல்லது வாய்ப்பாக இருந்தாலும், சிறியதாக இருந்தாலும் பெரியதாக இருந்தாலும், புள்ளியியல் உற்பத்தி மற்றும் சேவைகளை நவீனமயமாக்குவதற்கான உயர்மட்டக் குழுவில் (3 பெரிய தரவு எவ்வளவு பெரியது? பங்கை ஆராய்வது அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களில் பெரிய தரவு: www1.unece.org/stat/platform/download/attachments/99484307/Virtual%20Sprint%20Big%20Data%20paper.docx?version=1&modificationDate=1395217470975&api=v2), ஒரு முதல் SWOT பகுப்பாய்வு பின்னர் தோராயமான ஆபத்து/பயன் பகுப்பாய்வு மேற்கொள்ளப்பட்டது. "ஒரு விரிவான இடர் பகுப்பாய்வு நிகழ்தகவு மற்றும் தாக்கம் போன்ற அம்சங்களையும் உள்ளடக்கும், மேலும் இடர் குறைப்பு மற்றும் மேலாண்மை உத்திகளை அடையாளம் காண விரிவாக்கப்படலாம்" என்று குறிப்பிடப்பட்டது.

இந்த ஆவணம் இன்னும் முழுமையான இடர் பகுப்பாய்விலிருந்து வெகு தொலைவில் இருந்தாலும், முதல் கட்டமைக்கப்பட்ட கண்ணோட்டத்தை உருவாக்குவதன் மூலம் நிலைமையை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. அதிகாரப்பூர்வ புள்ளியியல் சமூகத்தில் (OSC) பொதுவான விவாதத்தைத் தூண்டுவதற்கான தொடக்கப் புள்ளியாக இந்த மதிப்பாய்வு கருதப்பட வேண்டும் என்பதை வலியுறுத்த விரும்புகிறோம்.

1.2 கோளம்

இந்த கட்டுரை நன்மைகள் மட்டுமல்ல, பலம், பலவீனம், வாய்ப்புகள் மற்றும் அச்சுறுத்தல்களையும் தவிர்த்து, அபாயங்கள் மீது மட்டுமே கவனம் செலுத்துகிறது. இதன் பொருள், "தவிர்க்கப்படுவதற்கான அபாயங்கள்" (எ.கா. OSC நவீனமயமாக்கப்படாவிட்டால் போட்டியிலிருந்து வெளியேறும் ஆபத்து) வரம்பிற்குள் இல்லை; இது அச்சுறுத்தல் அதிகம். அதற்குப் பதிலாக, OSC ஆனது பெரிய தரவுகளால் வழங்கப்படும் வாய்ப்புகளைப் பயன்படுத்தி, குறிப்பிட்ட "பெரிய தரவு அடிப்படையிலான அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவர தயாரிப்பு" (BOSP) உருவாக்க அல்லது மேம்படுத்தத் தொடங்கினால் (அ) ஏற்படக்கூடிய அபாயங்களை முன்னிலைப்படுத்த முயல்கிறோம்; (ஆ) புதிய "வழக்கம் போல் வணிகத்திற்கான" அபாயங்கள், அதாவது, "பெரிய தரவு" உற்பத்தியின் அடிப்படையில் உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களுக்கான அபாயங்கள். (அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களின் அனைத்து தயாரிப்புகளும் இடர்களை உள்ளடக்கியிருப்பதால், (b) "பெரிய தரவு", அதாவது அதிகாரபூர்வ புள்ளிவிவரங்களைச் சேகரிக்கும் "பாரம்பரிய" செயல்முறைக்கு இல்லாத அல்லது அலட்சியமாக இருக்கும் அபாயங்களுக்கு நம்மை நாங்கள் கட்டுப்படுத்திக் கொள்கிறோம்.)

1.3 கட்டமைப்பு

பகுதி 2 இல், இடர் மேலாண்மை மற்றும் இடர் மேலாண்மை (பிரிவு 2.1) ஆகியவற்றிற்கான தெளிவான அவசியமான கட்டமைப்பில் தொடங்கி, இந்தப் பணியுடன் தொடர்புடைய அடிப்படைக் கொள்கைகளை நாங்கள் முன்வைக்கிறோம். பெரிய தரவுகளிலிருந்து (பிரிவு 2.2) பெறப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களுக்கான ஆரம்ப தர கட்டமைப்பையும் நாங்கள் முன்வைக்கிறோம், ஏனெனில் தரமான கட்டமைப்பை அபாயத்துடன் இணைப்பது இரண்டு நோக்கங்களுக்காக உதவுகிறது:

இது அபாயங்களைக் கண்டறிவதற்கான சூழலை அமைக்கிறது. சில தரக் குறிகாட்டிகள், கருதப்படும் குணாதிசயங்களுடன், வாடிக்கையாளர்களுக்கும் பயனர்களுக்கும் சேவைகளை வழங்குவதற்கு முக்கியமான மற்றும் தீர்க்கமானதாகக் கருதப்படும் பொருளின் மதிப்புகளை வெளிப்படுத்துகின்றன.
இது பொதுவான ஹைப்பர்ஸ்பேஸ்களில் உள்ளமைக்கப்பட்ட மற்றும் புள்ளிவிவர தயாரிப்புகளின் உற்பத்தி செயல்பாட்டில் குறிப்பிட்ட நிலைகளுடன் இணைக்கப்பட்ட தரமான பரிமாணங்களுக்கு குறிப்பிட்ட அபாயங்களை ஒதுக்க அனுமதிக்கிறது.

பிரிவுகள் 3, 4, 5 மற்றும் 6 இல் பல்வேறு சூழல்களில் இதுவரை அடையாளம் காணப்பட்ட இடர்களை நாங்கள் முன்வைக்கிறோம் (4 ESS இன் வணிக வழக்கு ஆவணங்கள் (https://www.europeansocialsurvey.org/about/structure_and_governance.html) பிக் டேட்டா திட்டமும் பிக் டேட்டா ESSnets ஆனது, திட்டத்திற்கு ஓரளவு தொடர்புடைய இடர்களின் பட்டியலையும், புள்ளியியல் நோக்கங்களுக்காக பெரிய தரவு மூலங்களைப் பயன்படுத்துவதையும் உள்ளடக்கியது. ESS பிக் டேட்டா ப்ராஜெக்ட் பிசினஸ் கேஸ் ஆவணங்கள், அதே போல் ESS பிக் டேட்டா நெட்வொர்க்குகள், திட்டத்துடன் தொடர்புடைய அபாயங்களின் பட்டியலைக் கொண்டிருக்கின்றன, மேலும் "பெரிய தரவுத் தரத்திற்கான முன்மொழியப்பட்ட கட்டமைப்பு" என்ற ஆவணம் " தரக் குறிகாட்டிகளுடன் தொடர்புடைய சில அபாயங்களைக் குறிப்பிடுகிறது). இங்கே நாங்கள் தரவு அணுகல் வகைப்பாடு, சட்டச் சூழல், தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு மற்றும் திறன்களைப் பயன்படுத்துகிறோம்; பெரிய தரவு (பிரிவு 2.2) இலிருந்து பெறப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களின் தரமான கட்டமைப்பின் படி மறுசீரமைப்பு இந்த அமைப்பு முழுமையான நிலையை அடைந்தவுடன் பரிசீலிக்கப்பட வேண்டும். அடையாளம் காணப்பட்ட ஒவ்வொரு இடர்களுக்கும், நாங்கள் (i) சாத்தியக்கூறு மற்றும் தாக்கம் (பிரிவு 2.1.3 இன் படி) மற்றும் (ii) இடர் குறைப்பு மற்றும் மேலாண்மை உத்திகளை முன்மொழிகிறோம் (பிரிவு 2.1.4 ஐப் பார்க்கவும்).

இறுதியாக, நாங்கள் எங்கள் கண்டுபிடிப்புகளைப் பற்றி விவாதிக்கிறோம் மற்றும் சில அடுத்த படிகளை பிரிவு 7 இல் விவரிக்கிறோம்

2. அடிப்படைகள்

2.1 அபாயங்கள் மற்றும் இடர் மேலாண்மை

ISO 31000:20095 இன் படி, ஆபத்து என்பது "குறிப்பிட்ட நோக்கங்களில் நிச்சயமற்ற தன்மையின் விளைவு" என வரையறுக்கப்படுகிறது. இதன் பொருள், இடர்களை அடையாளம் காண்பதற்கு முன் குறிக்கோள்கள் வரையறுக்கப்பட வேண்டும் அல்லது அறியப்பட வேண்டும். இந்த இலக்குகள் பொதுவாக சம்பந்தப்பட்ட அமைப்பின் நிறுவன சூழலை கணக்கில் கொண்டு வரையறுக்கப்படுகின்றன. மற்றொரு முக்கியமான கருத்து என்னவென்றால், அபாயங்கள் நிச்சயமற்ற தன்மையைக் கொண்டுள்ளன, அதாவது விவரிக்கப்பட்ட நிகழ்வு நிகழுமா என்பது தெளிவாக இல்லை. எனவே, ஒரு நிகழ்வின் சாத்தியக்கூறுகள் மற்றும் அதன் விளைவுகள், அதாவது, குறிப்பிட்ட இலக்குகளை அடைவதில் நிகழ்வு ஏற்படுத்தும் தாக்கம் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் அபாயங்கள் அளவிடப்படுகின்றன. இடர் மதிப்பீடுகள் அதிக புறநிலை தகவலை வழங்க வேண்டும், இது இறுதியில் இலாப வாய்ப்புகளை உணர்ந்து கொள்வதற்கும் பாதகமான விளைவுகளை குறைப்பதற்கும் இடையில் பொருத்தமான சமநிலையை அனுமதிக்கும். இடர் மேலாண்மை என்பது மேலாண்மை நடைமுறையின் ஒருங்கிணைந்த பகுதியாகும் மற்றும் நல்ல நிறுவன நடைமுறையின் முக்கிய அங்கமாகும் (6 புள்ளிவிவரங்கள் கனடா: திட்டங்கள் மற்றும் முன்னுரிமைகள் பற்றிய 2014-2015 அறிக்கை, www.statcan.gc.ca/aboutapercu/rpp/2014-2015/s01p06-eng.htm) இது முடிவெடுப்பதில் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றத்தை அனுமதிக்கும் மற்றும் செயல்திறனில் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றத்தை ஊக்குவிக்கும் ஒரு மறுசெயல் செயல்முறையாகும்.

அபாயங்களும் தரத்துடன் தொடர்புடையவை. தரமான அமைப்பின் பயன்பாடு, பல்வேறு ஆதாரங்கள் மற்றும் வழிமுறைகளால் வழங்கப்பட்ட வாய்ப்புகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு குறிப்பிட்ட அளவிலான தரத்தின் முடிவை அடைய அனுமதிக்க வேண்டும், இந்த முடிவு பயனர்களின் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்கிறது. அபாயங்களைப் போலவே, நிறுவனச் சூழல் மற்றும் சில நிறுவனங்களின் நோக்கத்திலிருந்து தர நிலைகளைப் பெறலாம். இந்த சூழலில், நிறுவன சூழல் அதன் இலக்குகளை அடைவதற்கு ஒரு நிறுவனம் தாங்க தயாராக இருக்கும் அபாயத்தின் ஒட்டுமொத்த அளவை தீர்மானிக்கிறது.

இடர் மதிப்பீடு மற்றும் மேலாண்மை செயல்முறை பல்வேறு நிலைகளாக பிரிக்கப்படலாம், இதில் சூழலை நிறுவுதல், அபாயங்களை அடையாளம் காணுதல், சாத்தியக்கூறு மற்றும் தாக்கத்தின் அடிப்படையில் அபாயங்களை பகுப்பாய்வு செய்தல், அபாயங்களை மதிப்பீடு செய்தல் மற்றும் இறுதியாக இடர்களுக்கு சிகிச்சையளித்தல் ஆகியவை அடங்கும்.

2.1.1. நிறுவன சூழல்

மற்ற செயல்முறைகள் நடைபெறும் மூலோபாய, நிறுவன மற்றும் இடர் மேலாண்மை சூழலை நிறுவுவதே முதல் படியாகும். இதில் அபாயங்கள் மதிப்பிடப்படும் அளவுகோல்களை நிறுவுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வின் கட்டமைப்பை வரையறுத்தல் ஆகியவை அடங்கும்.

2.1.2. இடர் அடையாளம்

இரண்டாவது கட்டத்தில், இலக்குகளை அடைவதில் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தக்கூடிய நிகழ்வுகள் அடையாளம் காணப்பட வேண்டும். அபாயங்களின் வகை, நிகழ்வின் நேரம், இருப்பிடம் அல்லது நிகழ்வுகள் எவ்வாறு தடுக்கலாம், மோசமடையலாம், தாமதப்படுத்தலாம் அல்லது இலக்குகளை அடைவதை மேம்படுத்தலாம் என்பது தொடர்பான கேள்விகளை அடையாளம் காண வேண்டும்.

2.1.3. இடர் அளவிடல்

அடுத்த கட்டமானது, ஏற்கனவே உள்ள கட்டுப்பாடுகளை அடையாளம் காண்பது மற்றும் நிகழ்தகவு மற்றும் சாத்தியமான விளைவுகளின் அடிப்படையில் அபாயங்களை பகுப்பாய்வு செய்வது. இந்தக் கட்டுரையின் பின்னணியில், ஆபத்துகள் நிகழும் சாத்தியக்கூறு அல்லது நிகழ்தகவு 1 (சாத்தியமற்றது) முதல் 5 (அடிக்கடி) வரையிலான அளவில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. நிகழ்வுகளின் நிகழ்வுகளின் தாக்கம் 1 (குறிப்பிடத்தக்கதல்ல) முதல் 5 (தீவிரம்) வரை அளவிடப்படுகிறது. அட்டவணை 1 இல் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, நிகழ்தகவு மற்றும் தாக்கத்தின் தயாரிப்பு 1 முதல் 25 வரையிலான "ஆபத்து நிலை" உருவாக்குகிறது.

சாத்தியமான நன்மைகள் மற்றும் பாதகமான விளைவுகளுக்கு இடையே சமநிலையை ஏற்படுத்த, மதிப்பிடப்பட்ட ஆபத்து நிலைகளை முன் வரையறுக்கப்பட்ட அளவுகோல்களுடன் ஒப்பிடலாம். இது நிர்வாக முன்னுரிமைகள் பற்றிய தீர்ப்புகளை வழங்க அனுமதிக்கிறது.

செயல்பாட்டிற்கான முன்னுரிமையானது முக்கியமான இடர்களின் மீது வைக்கப்பட வேண்டும் (அட்டவணை 2 ஐப் பார்க்கவும்), அதாவது, நிகழக்கூடிய மற்றும் நிறுவனத்தின் நோக்கங்களுக்கு தீவிரமான அல்லது தீவிரமான விளைவுகளை ஏற்படுத்தக்கூடியவை.

2.1.4. இடர் பதில்

இறுதிப் படியானது அபாயங்களுக்கு எவ்வாறு பதிலளிப்பது என்பது பற்றிய முடிவுகளைக் கொண்டுள்ளது. முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட ஆபத்து நிலைக்குக் கீழே இருக்கும் சில அபாயங்கள் புறக்கணிக்கப்படலாம் அல்லது பொறுத்துக்கொள்ளப்படலாம். மற்றவர்களுக்கு, அபாயங்களை நிர்வகிப்பதற்கான செலவுகள் மிக அதிகமாக இருக்கலாம், அவை சாத்தியமான நன்மைகளை விட அதிகமாக இருக்கும். இந்த வழக்கில், தொடர்புடைய செயல்பாட்டை கைவிட அமைப்பு முடிவு செய்யலாம். காப்பீடு போன்ற மூன்றாம் தரப்பினருக்கும் ஆபத்துகள் மாற்றப்படலாம், இது ஏற்படும் செலவுகளை திருப்பிச் செலுத்தும். சாத்தியமான பலன்களுடன் செலவுகளைச் சமநிலைப்படுத்தும் உத்திகள் மற்றும் செயல்களைத் தீர்மானிக்கும் போது அபாயங்களைக் கருத்தில் கொள்வதே இறுதி விருப்பமாகும். எனவே, நன்மைகளை அதிகரிக்கவும் சாத்தியமான செலவுகளைக் குறைக்கவும் உத்திகளைச் செயல்படுத்த நிறுவனம் முடிவு செய்யும்.

2.2 தரமான அமைப்புகள்

தேசிய மற்றும் சர்வதேச புள்ளியியல் நிறுவனங்களின் பிரதிநிதிகளைக் கொண்ட ஒரு பணிக்குழு 2014 இல் பெரிய தரவுகளிலிருந்து பெறப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களுக்கான ஆரம்ப தர கட்டமைப்பை உருவாக்கியது. "புள்ளிவிவர உற்பத்தியை நவீனமயமாக்குவதில் பெரிய தரவுகளின் பங்கு" UNECE/HLG திட்டத்தின் அனுசரணையின் கீழ் பணிக்குழு செயல்பட்டது. பெரிய தரவு மூலங்களுக்குப் பொருத்தமானதாகக் கருதப்படும் தரக் குறிகாட்டிகளுடன் நிர்வாகத் தரவு மூலங்களிலிருந்து பெறப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களை மதிப்பீடு செய்ய வடிவமைக்கப்பட்ட தற்போதைய தர அமைப்புகளை இது விரிவுபடுத்தியது.

இந்த அமைப்பு வணிக செயல்முறையின் மூன்று கட்டங்களை வேறுபடுத்துகிறது: உள்ளீடு, உற்பத்தித்திறன் மற்றும் வெளியீடு. உள்ளீட்டு கட்டம் GSBP இன் "வடிவமைப்பு" மற்றும் "சேகரிப்பு" கட்டங்களுக்கு ஒத்திருக்கிறது, "செயல்முறை" மற்றும் "பகுப்பாய்வு" கட்டங்களுக்கான செயல்திறன், மேலும் வெளியீடு "பரவல்" கட்டத்திற்கு சமமானதாகும்.

ஸ்டேடிஸ்டிக்ஸ் நெதர்லாந்து (7 Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers, and J. Arends-Toth, (2009), சரிபார்ப்புப் பட்டியல் தரத்திற்கான சரிபார்ப்புப் பட்டியலால் உருவாக்கப்பட்ட நிர்வாகத் தரவுக் கட்டமைப்பிலிருந்து எடுக்கப்பட்ட ஒரு படிநிலை கட்டமைப்பை கட்டமைப்பானது பயன்படுத்துகிறது. நிர்வாக தரவு மூலங்களின் மதிப்பீடு நெதர்லாந்து, தி ஹேக்/ஹீர்லன்). உயர்வெளிகள் எனப்படும் ஒரு படிநிலை அமைப்பில் தர பரிமாணங்கள் உள்ளமைக்கப்படுகின்றன. மூன்று வரையறுக்கப்பட்ட உயர் பரிமாணங்கள் "மூலம்", "மெட்டாடேட்டா" மற்றும் "தரவு" ஆகும். இந்த உயர் பரிமாணங்களுக்குள் தர பரிமாணங்கள் உள்ளமைக்கப்பட்டு ஒவ்வொரு உற்பத்தி நிலைகளுக்கும் ஒதுக்கப்படுகின்றன. உள்ளீட்டு கட்டத்திற்கு, "தனியுரிமை மற்றும் ரகசியத்தன்மை," "சிக்கல்" (தரவின் கட்டமைப்பின் படி), மெட்டாடேட்டாவின் "முழுமை" மற்றும் "ஒற்றுமை" (மற்ற தரவுகளுடன் தரவை இணைக்கும் திறன்) ஆகியவற்றின் கூடுதல் அம்சங்கள் முன்மொழியப்பட்டன. நிலையான தர மாதிரியில் சேர்க்கவும். ஒவ்வொரு தரக் குறிகாட்டிகளுக்கும், அவற்றின் விளக்கத்துடன் தொடர்புடைய காரணிகளும், சாத்தியமான குறிகாட்டிகளும் முன்மொழியப்படுகின்றன.

இந்தக் கட்டுரையின் நோக்கங்களுக்காக, இந்தக் காரணிகளிலிருந்து அபாயங்கள் விலக்கப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, "நிறுவன/வணிகச் சூழலின்" தரத்தை அளவிடுவதற்குக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய காரணிகள் தரவு வழங்குநரின் நிலைத்தன்மை ஆகும். எதிர்காலத்தில் தரவு வழங்குநரிடமிருந்து தரவு கிடைக்காது என்பது தொடர்புடைய ஆபத்து. மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு தரம், தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு ஆகியவற்றின் சமீபத்தில் முன்மொழியப்பட்ட அம்சத்துடன் தொடர்புடையது. ஒரு முக்கியமான காரணி "உணர்வு" ஆகும், இது பல்வேறு பங்குதாரர்களால் குறிப்பிட்ட தரவு மூலங்களை நோக்கமாகப் பயன்படுத்துவதற்கான சாத்தியமான எதிர்மறை உணர்வைக் குறிக்கிறது.

3. தரவு அணுகலுடன் தொடர்புடைய அபாயங்கள்

3.1 தரவு அணுகல் இல்லாமை
3.1.1. விளக்கம்

இந்த ஆபத்து BOSP மேம்பாட்டுத் திட்டத்திற்கு தேவையான பெரிய தரவு மூலத்தை (BDS) அணுகவில்லை.

தொடக்கத் தொகுதிகளில் இருந்து வெளியேறி அந்த அணுகலைப் பெறுவது சில சமயங்களில் கடக்க முடியாத தடையாக இருக்கும் என்பதை இப்போது OSC கற்றுக்கொண்டது. சில நேரங்களில் ஒரு குறிப்பிட்ட ஆதாரத்தை அணுகுவது எளிது - சோதனை/ஆராய்ச்சி நோக்கங்களுக்காக அழைப்பு தரவு பதிவுகள் (சிடிஆர்கள்) போன்றவை, ஆனால் உற்பத்தி நோக்கங்களுக்காக அதை அணுகுவது மிகவும் கடினம் (சட்ட அல்லது வணிக காரணங்களுக்காக).

3.1.2. நிகழ்தகவு

நிகழ்தகவு பெரும்பாலும் BDS இன் பண்புகளைப் பொறுத்தது. பெரிய நிர்வாகத் தரவுகளின் விஷயத்தில், அவை 1 ஆகக் குறைவாக இருக்கலாம், குறிப்பாக (டாஸ் மற்றும் பலர் ஆய்வு செய்த ட்ராஃபிக் லூப் தரவைப் போல. 8 தாஸ், பி., எம். புட்ஸ், பி. பியூலென்ஸ் மற்றும் பி. வான் டென் ஹர்க் 2015. "அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களுக்கான ஆதாரமாக பெரிய தரவு." (வரவிருக்கும்; ஜூன் 31 இல் வெளியிடப்படும்.)) ஒரு BDS வழக்கு தனிப்பட்டதாக இருந்தால், குறிப்பாக அது உணர்திறன் (எ.கா. தரவுப் பாதுகாப்புக் கண்ணோட்டத்தில்) அல்லது மதிப்புமிக்கதாக இருந்தால் (வணிகக் கண்ணோட்டத்தில்), நிகழ்தகவு மிக அதிகமாக இருக்கலாம் (2).

3.1.3. செல்வாக்கு

தாக்கம் BOSP மற்றும் BDS எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதைப் பொறுத்தது. BDS மிக மையத்தில் இருந்தால், தாக்கம் மிக அதிகமாக இருக்கலாம் (4 = BOSP ஐ உருவாக்குவது சாத்தியமற்றது), அதேசமயம் மற்ற BDS ஐ நம்பி BOSP ஐ (குறைந்த தரத்தில் இருந்தாலும்) உருவாக்க முடியும் என்றால் அது குறைவாக இருக்கலாம். 2-3 வரம்பில் தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது.

3.1.4. தடுப்பு

அணுகல் இல்லாமையின் அபாயத்தைக் குறைக்க, தரவு வழங்குனருடன் பூர்வாங்க தொடர்புகள் ஏற்படுத்தப்பட வேண்டும் மற்றும் தரவை அணுகுவதற்கான நீண்ட கால ஒப்பந்தம் உள்ளிடப்பட வேண்டும். கூடுதலாக, BDS மற்றும் BOSP ஆகியவற்றின் குறிப்பிட்ட கலவையைப் பற்றிய விரிவான சட்டப் பகுப்பாய்வு நடத்தப்பட வேண்டும். தற்போதைய அல்லது எதிர்கால சட்டத்தின் மூலம் தரவை அணுகுவதற்கான வாய்ப்புகளும் மதிப்பீடு செய்யப்பட வேண்டும்.

3.1.5. தணிப்பு

BOSP க்கு பயன்படுத்தக்கூடிய மாற்று BDS இருந்தால், அதற்கு பதிலாக அவற்றை ஆராயலாம். BDS இல்லாமல் BOSP ஐ உருவாக்க வழி இல்லை என்றால், அணுகல் பற்றாக்குறையை சமாளிக்க முடியாவிட்டால், முயற்சியை கைவிட வேண்டும் மற்றும் புதிய BOSP நாள் வெளிச்சத்தைக் காணாது.

3.2 தரவுக்கான அணுகல் இழப்பு
3.2.1. விளக்கம்

இந்த ஆபத்து என்னவென்றால், புள்ளியியல் அலுவலகம் BOSP-ஐ ஆதரிக்கும் BDS ஐ இழக்கிறது.

3.2.2. நிகழ்தகவு

BOSP ஏற்கனவே தயாரிக்கப்பட்டிருந்தால், பொதுவாக சில நிலைத்தன்மை இருக்கும் மற்றும் சில சந்தர்ப்பங்களில் ஆபத்து மிகக் குறைவாக இருக்கலாம் (1). இருப்பினும், குறிப்பாக போதுமான உறுதியான ஒப்பந்தங்கள் முடிவடையாத தனியார் நிறுவனங்களின் விஷயத்தில், எதுவும் தடையாக இல்லை, எ.கா. தரவு அறிக்கையிடல் கொள்கைகளை மாற்றுவதில் இருந்து புதிய வழிகாட்டுதல், இதன் விளைவாக சிதைவின் மிதமான ஆபத்து (3). மேலும், BDS நிலையற்ற செயல்பாட்டுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால், வழங்குநர் திவாலாகிவிடும் அபாயம் எப்போதும் உள்ளது, மேலும் ஆபத்து இன்னும் அதிகமாக இருக்கலாம் (4).

3.2.3. செல்வாக்கு

தற்போதுள்ள BOSP உற்பத்தி செய்ய இயலாது என்பதால், மிக அதிக பாதிப்புகள் அடிக்கடி நிகழ்கின்றன (5). பிடிஎஸ் இயற்கையில் துணையாக இருக்கும் மற்ற சந்தர்ப்பங்களில், 2-3 வரம்பில் தாக்கத்துடன் தரத்தை இழக்கும் தாக்கம் அதிகமாக இருக்கலாம்.

3.2.4. தடுப்பு

தடுப்பு மூலோபாயம் தரவு இல்லாத மூலோபாயத்தைப் போன்றது, ஆனால் உற்பத்தி அமைப்புகளிலும் நிலையான விழிப்புணர்வுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் கொடுக்கப்பட்டுள்ளது.

உங்களின் அனைத்து முட்டைகளையும் ஒரே கூடையில் வைக்காமல் இருப்பது (அதாவது ஒவ்வொரு பிஎஸ்ஓபிக்கும் பல BDS இருப்பது) ஒரு உத்தியாக இருக்கலாம், ஆனால் இது நடைமுறைக்கு மாறானதாகவோ அல்லது மிகவும் விலை உயர்ந்ததாகவோ இருக்கலாம்.

3.2.5. தணிப்பு

BDS என்பது நிலைக்க முடியாத செயல்பாட்டின் விளைவாக இருந்தால், அதே சமூக நிகழ்வைப் பிரதிபலிக்கும் புதிய BDS படிப்படியாகக் கிடைக்கும். இருப்பினும், BSOP குறைந்தவுடன் "சந்தையை ஸ்கேன் செய்வதை" தொடங்குவது மிகவும் தாமதமாகும்; அதற்கு நிலையான விழிப்புணர்வு தேவைப்படும் - இதை அடைவது கடினமாக இருக்கும்.

4. சட்ட சூழலுடன் தொடர்புடைய ஆபத்து

4.1 தொடர்புடைய சட்டத்திற்கு இணங்கத் தவறியது
4.1.1. விளக்கம்

இந்த அபாயமானது BOSPஐ உருவாக்கும் திட்டத்தைக் கொண்டுள்ளது, இது தொடர்புடைய சட்டத்தை கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளாது, BOSP கூறிய சட்டத்திற்கு இணங்கவில்லை. இது தரவுப் பாதுகாப்புச் சட்டம், பதிலின் சுமை தொடர்பான விதிமுறைகள் போன்றவற்றுடன் தொடர்புடையதாக இருக்கலாம்.

4.1.2. நிகழ்தகவு

OSC க்கு பெரிய தரவு பற்றிய விழிப்புணர்வு இல்லாததால், தற்செயலான (3) இணக்கமின்மை ஏற்படலாம். நிகழ்தகவு பொதுவாக BDS உடன் தொடர்புடையது, ஏனெனில் குறைவான "உணர்திறன்" மூலமானது, குறைவான இணக்கமின்மை ஏற்படும்.

4.1.3. செல்வாக்கு

தாக்கமானது பொதுவாக முக்கியமானதாகும் (4) இணங்காத உற்பத்தி BOSP நிறுத்தப்பட வேண்டும் (அல்லது, அது இன்னும் செயல்படுத்தும் நிலையை எட்டவில்லை என்றால், அதன் வளர்ச்சி நிறுத்தப்பட வேண்டும்). பொருத்தமற்ற ("சட்டவிரோத") உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களிலிருந்து எழும் நற்பெயர் அபாயங்கள் விளைவுகளை ஏற்படுத்தக்கூடும் என்பதால், இது தீவிரமானதாக இருக்கலாம் (5).

4.1.4. தடுப்பு

எந்தவொரு BOSP க்கும் ஒரு முழுமையான சட்டப் பகுப்பாய்வு தேவைப்படுகிறது - மேலும் இது பல நிலைகளில் நிகழும் (மேம்பாடு/ஆராய்வு நிலையில் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடியது செயல்படுத்தல்/உற்பத்தி நிலையில் இருக்காது). இதையொட்டி BOSP இணக்கமாக மாற்றுவதற்கு தலைகீழ் பொறிமுறைக்கு வழிவகுக்கும்.

4.1.5. தணிப்பு

முரண்பாட்டின் தீவிரத்தைப் பொறுத்து, BOSP ஐ ஆஃப்லைனில் எடுப்பது முதல் படியாக இருக்கலாம்.

BOSP-ஐ இணங்கச் செய்ய மறு-பொறியமைப்பது ஒரு விருப்பமாக இருக்கலாம், ஆனால் BOSP இந்த வழியில் "சேமிக்கப்பட்டதா" என்பது இணக்கமின்மையின் தன்மையைப் பொறுத்தது.

4.2 சட்ட சூழலில் பாதகமான மாற்றங்கள்
4.2.1. விளக்கம்

BOSP உருவாக்கப்பட்டது தொடர்பான புதிய சட்டம் அறிமுகப்படுத்தப்படலாம், இது BOSP ஐ இணக்கமற்றதாக மாற்றும்.

4.2.2. நிகழ்தகவு

மேம்படுத்தப்பட்ட தரவு பாதுகாப்பின் ஆதரவாளர்கள் புதிய தேவைகளை அறிமுகப்படுத்த முடியும், இது குறிப்பிட்ட BOSP களை உருவாக்கும் திறனை நேரடியாகவோ அல்லது மறைமுகமாகவோ பாதிக்கும். 2-3 வரம்பில் ஒரு நிகழ்தகவு ஒரு யதார்த்தமான மதிப்பீடாகத் தெரிகிறது.

4.2.3. செல்வாக்கு

தாக்கமானது பொதுவாக முக்கியமானதாகும் (4), அதாவது இணக்கமற்ற உற்பத்திக்கு BOSP மூடப்பட வேண்டும்.

4.2.4. தடுப்பு

சட்ட மேம்பாடுகளைக் கண்காணிக்க சில வணிகத் தகவல்கள் தவறாமல் மேற்கொள்ளப்பட வேண்டும் - ஒருவேளை உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களை பொருத்தமான (எ.கா. ஆலோசனை) மன்றங்களில் உருவாக்குவதன் மூலம் அவற்றைப் பாதிக்கலாம்.

4.2.5. தணிப்பு

முன்முயற்சியுடன் கண்காணிப்பு மேற்கொள்ளப்பட்டிருந்தால், அது நடைமுறைக்கு வரும் முதல் நாளிலிருந்தே புதிய சட்டத்திற்கு இணங்க BOSPஐ மறுசீரமைக்க நேரம் இருக்கலாம்.

மறுபுறம், புதிய சட்டம் "ஆச்சரியமாக" வரும் வகையில் கண்காணிப்பு இல்லை என்றால் - அல்லது BOSP ஐப் பொருத்தமற்றதாக மாற்றுவதற்கு வழி இல்லை என்று சட்டம் மிகவும் தீவிரமானதாக இருந்தால் - BOSP ஐ முடக்குவதே ஒரே வழி.

5. தனியுரிமை மற்றும் தரவு பாதுகாப்பு தொடர்பான அபாயங்கள்

5.1 தரவு பாதுகாப்பு மீறல்கள்
5.1.1. விளக்கம்

இந்த ஆபத்து புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் வைத்திருக்கும் தரவுகளை அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகல் தொடர்பானது. மூன்றாம் தரப்பினர் தடையின் கீழ் உள்ள தரவைப் பெறலாம், எடுத்துக்காட்டாக, அட்டவணை வெளியீடு (9) எந்தவொரு BOSP க்கும் முற்றிலும் ஒற்றை BDS அடிப்படையிலானது, தரவுகளின் அசல் உரிமையாளருக்கு அந்தத் தரவு மறைமுகமாகத் தெரிந்திருப்பது தவிர்க்க முடியாதது, மற்றும் முறையானது வெளிப்படையானதாக இருந்தால், பெறப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களும் இங்கு அறியப்படும், மாறாக உரிமையாளர்களின் முறைகேட்டுடன் தொடர்புடைய அபாயம் பற்றி அறியப்படும். இந்த ஆபத்து தனித்தனியாக கவனிக்கப்படும்.). எடுத்துக்காட்டாக, பங்குச் சந்தையில் முதலீட்டாளர்கள் எதிர்பார்க்கும் தரவு இதுவாக இருக்கலாம்.

5.1.2. நிகழ்தகவு

புள்ளியியல் துறையில் IT சூழலைப் பாதுகாப்பதற்கான தொழில்நுட்ப அம்சங்களைப் பொறுத்தவரை, பாரம்பரிய ஆதாரங்களைப் போலவே BDS களுக்கும் ஆபத்து சாத்தியமாகும். இருப்பினும், கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய இரண்டு கூடுதல் அம்சங்கள் உள்ளன.

முதலாவதாக, சில BDS உடன், அசல் உரிமையாளரின் தரவு பாதுகாப்பு சமரசம் செய்யப்படலாம் என்ற உண்மையின் காரணமாக ஒட்டுமொத்த ஆபத்து சற்று அதிகரிக்கிறது. இது தொழில்துறை உளவு அல்லது ஹேக்கிங்குடன் தொடர்புடையதாக இருக்கலாம்.

இரண்டாவதாக, சாத்தியமான மதிப்புமிக்க தரவு அலுவலகத்தில் சேமிக்கத் தொடங்கியவுடன், தீங்கிழைக்கும் நோக்கத்தை ஈர்க்கும் ஆபத்து அதிகரிக்கிறது. சேமிக்கப்பட்ட தரவு மிக அதிக வணிக மதிப்புடையதாக இருந்தால், தகவல் தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்பைக் குறிவைத்து தாக்குதல் நடத்துவதற்கான மிக அதிக வாய்ப்புக்கு நீங்கள் தயாராக இருக்க வேண்டும், எனவே மீறல் நிகழும் வாய்ப்பு அதிகமாக இருக்கலாம் (4).

சேமிக்கப்படும் தரவு மதிப்புடையதாகக் கருதப்படாவிட்டால், தரவு மூலத்தைப் பொறுத்து (1) முதல் (3) வரை ஒட்டுமொத்த நிகழ்தகவு மிக அதிகமாகத் தோன்றாது.

5.1.3. செல்வாக்கு

நற்பெயருக்கு ஏற்படக்கூடிய சேதம் பெரியதாக இருக்கலாம் (5). BDS விஷயத்தில் முக்கியமானது என்னவென்றால், அசல் உரிமையாளரிடம் பாதுகாப்பு மீறல் ஏற்பட்டால், புள்ளியியல் அலுவலகத்தின் நற்பெயரில் ஏற்படும் தாக்கம் அதன் காவலில் உள்ள தரவுகளில் மீறல் ஏற்பட்டதை விட குறைவாக இருக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

மறுபுறம், புள்ளியியல் அலுவலகத்தில் ஒரு மீறல் அசல் உரிமையாளருக்கு எதிர்மறையான விளைவுகளை ஏற்படுத்தக்கூடும். இந்த வழக்கில், சப்ளையர் மற்றும் புள்ளியியல் அலுவலகம் (5) இடையே நம்பிக்கையின் அடிப்படையில் சேதம் காரணமாக வலுவான எதிர்மறையான தாக்கம் மீண்டும் சாத்தியமாகும்.

5.1.4. தடுப்பு

ஒரு BDS வழக்கில் குறிப்பிட்டது என்னவென்றால், அசல் உரிமையாளரின் பாதுகாப்பு நடைமுறைகள் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம். இதை கண்காணிக்க புள்ளியியல் அலுவலகங்களுக்கு தணிக்கை அதிகாரம் வழங்கப்பட வாய்ப்பில்லை. ரகசிய வெளியீட்டு அட்டவணையுடன் பதிவுகளை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தரவு உரிமையாளர்கள் தங்கள் வளாகத்தில் சாத்தியமான பாதுகாப்பு மீறலின் அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களின் தாக்கம் குறித்து தெரிவிக்கப்பட வேண்டும் மற்றும் பொருத்தமான பாதுகாப்பு நடைமுறைகள் நடைமுறையில் உள்ளன என்பதற்கான முறையான உத்தரவாதத்தைப் பெற வேண்டும்.

ஒரு உரிமையாளரின் வளாகத்தில் ஏற்படும் பாதுகாப்பு மீறல் புள்ளியியல் அலுவலகத்தில் கடுமையான தாக்கத்தை ஏற்படுத்துவதைத் தடுப்பதற்கான நேரடியான வழி, ஒரே தயாரிப்புக்கு பல ஆதாரங்கள் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்வதாகும். இந்த அணுகுமுறையின் நன்மை என்னவென்றால், அதிக கட்டுப்பாடு புள்ளியியல் அலுவலகத்தின் கைகளில் உள்ளது.

தரவுகளின் அசல் உரிமையாளருக்கு ஒரு புள்ளியியல் அலுவலகத்தில் பாதுகாப்பு மீறல் ஏற்படுவதைத் தடுப்பதற்கான வழி, உரிமையாளரின் பார்வையில் இருந்து புள்ளியியல் அலுவலகத்திற்கு உணர்திறன் வாய்ந்த தரவை மாற்றுவதை உள்ளடக்காத செயல்பாட்டு வழியைக் கண்டறிவதாகும். மூல வடிவத்தில். ஒரு சாத்தியமான தடுப்பு அணுகுமுறை ஒருங்கிணைந்த தரவைப் பயன்படுத்துவதாகும். எவ்வாறாயினும், மக்கள்தொகையின் தனிப்பட்ட உறுப்பினர்களை அடையாளம் காண்பதைத் தடுக்க வடிவமைக்கப்பட்ட சில வகையான திரட்டல்கள் இந்த விஷயத்தில் பொருத்தமானதாக இருக்காது என்பதை நினைவில் கொள்ள வேண்டும். இதற்கு ஒரு காரணம், உரிமையாளருக்கு ஏற்படும் ஆபத்து, தரவின் வணிக மதிப்புடன் தொடர்புடையதாக இருக்கலாம், இது பெயர் தெரியாத நிலை ஏற்பட்ட பின்னரும் குறிப்பிடத்தக்கதாக இருக்கலாம்.

5.1.5. தணிப்பு

புள்ளியியல் அலுவலகத்தால் பராமரிக்கப்படும் தரவு மீறல் ஏற்பட்டால், அசல் உரிமையாளருக்கு எதிர்மறையான தாக்கம் ஏற்படாத வரை, பாரம்பரிய ஆதாரங்களைப் போலவே தணிப்பு நடவடிக்கைகள் இருக்கும்.

அசல் உரிமையாளருக்கு எதிர்மறையான விளைவுகள் ஏற்பட்டால், புள்ளியியல் அலுவலகம் அதன் பாதுகாப்பு நடைமுறைகளை மறுபரிசீலனை செய்து வலுப்படுத்த வேண்டும் மற்றும் தெளிவாகத் தொடர்புகொண்டு, அதற்கான உறுதிப்பாட்டை வெளிப்படுத்த வேண்டும்.

அசல் உரிமையாளரின் வளாகத்தில் மீறல் ஏற்பட்டால், தொடர்புடைய புள்ளியியல் அலுவலகம் தெளிவாக நிலைமையைத் தொடர்புகொண்டு உரிமையாளரின் பாதுகாப்பு நடைமுறைகளை மேம்படுத்த வலியுறுத்த வேண்டும். தேவைப்பட்டால், நீங்கள் ஒரு மாற்று சப்ளையரைத் தேடலாம்.

5.2 தரவு தனியுரிமை மீறல்கள்

5.2.1. விளக்கம்

புள்ளிவிவர மக்கள்தொகையில் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட தனிநபர்களின் தனியுரிமை சமரசம் செய்யப்படும் அபாயம் இதுவாகும். இது மற்ற அரசு நிறுவனங்களின் அழுத்தம் காரணமாக அல்லது புள்ளிவிவரத் தரவுகளை வெளியிடுவதில் போதிய கட்டுப்பாடுகள் இல்லாததால் IT உள்கட்டமைப்பு மீதான தாக்குதல் காரணமாக இருக்கலாம்.

5.2.2. நிகழ்தகவு

தரவு மீறல்களின் அபாயத்தைப் போலவே, மைக்ரோடேட்டாவைச் சேமிப்பதற்கான தொழில்நுட்ப நிலைமைகள் BDSஐச் சேர்ப்பதன் மூலம் பெரிதாக மாறாது. இருப்பினும், இங்கேயும் எச்சரிக்கைகள் உள்ளன.

சில தரவு மூலங்களிலிருந்து மைக்ரோடேட்டா அதிக வணிக மதிப்பைக் கொண்டிருக்கலாம், எனவே அதைச் சேமிப்பது தாக்குதல்களின் சாத்தியத்தை அதிகரிக்கும்.

கூடுதலாக, சில மைக்ரோடேட்டாக்கள் சட்ட அமலாக்கம், வரிவிதிப்பு அல்லது சுகாதாரப் பாதுகாப்பு போன்ற பிற அரசு நிறுவனங்களுக்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். சில சூழ்நிலைகளில், புள்ளியியல் ரகசியத்தன்மையின் கொள்கையை கடைபிடிப்பது பெரும் அழுத்தத்தின் கீழ் வரலாம்.

புள்ளியியல் தகவல்களை வெளியிடுவதில் தோல்விகள் ஏற்பட்டால், தற்போது ஏற்கனவே நடைமுறையில் உள்ளது. ஒரு BDS ஆனது சிறிய துணை மக்கள்தொகைக்கான புள்ளிவிவரங்களை உருவாக்க அனுமதிக்கலாம் அல்லது வெவ்வேறு BDS களில் இருந்து ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட தரவை இணைக்கும் திறனை வழங்கலாம், இது ஆபத்து நிகழும் வாய்ப்பை அதிகரிக்கலாம். கூடுதலாக, புதிய ஆதாரங்களுக்கு, புதிய வழிமுறை வளர்ச்சிகள் தேவைப்படும், எனவே உண்மையான ஆபத்து என்னவென்றால், வெளிப்படுத்தல் கட்டுப்பாட்டு முறை சரியாக புதுப்பிக்கப்படவில்லை.

பொதுவாக, நியாயமான தடுப்பு நடவடிக்கைகளுடன், நிகழ்தகவை நியாயமான மட்டத்தில் வைத்திருக்க முடியும், ஆனால் இதில் பல வேறுபட்ட மற்றும் மாறுபட்ட காரணிகள் இருப்பதால், நிகழ்தகவு அதிகமாக உள்ளது (4) என்பது இங்கே பொருத்தமான மதிப்பீடு.

5.2.3. செல்வாக்கு

நற்பெயருக்கு ஏற்படக்கூடிய சேதம் பெரியதாக இருக்கலாம் (5). தரவு பாதுகாப்பு மீறலின் அபாயத்தைப் போலவே, புள்ளியியல் அலுவலகத்தில் ஏற்படும் மீறல் அசல் உரிமையாளருக்கு எதிர்மறையான விளைவுகளை ஏற்படுத்தும். இங்கே, அத்தகைய நிகழ்வின் தாக்கம் இன்னும் அதிகமாக இருக்கலாம், குறிப்பாக பொதுக் கருத்தில் தற்போதைய போக்குகள் தொடர்ந்தால். தரவு வழங்குநருக்கும் புள்ளியியல் அலுவலகத்திற்கும் இடையிலான உறவின் சேதமும் மிகப் பெரியதாக இருக்கும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

5.2.4. தடுப்பு

இந்த ஆபத்து ஏற்படுவதைத் தடுப்பதற்கான ஒரு உறுதியான வழி, BDS இலிருந்து மைக்ரோடேட்டாவைக் கொண்டிருக்காமல் இருப்பது (மற்ற மைக்ரோடேட்டாவை வைத்திருப்பது வேறு நிகழ்தகவு மற்றும் தாக்கத்துடன் இருந்தாலும், அதனுடன் தொடர்புடைய ஆபத்தைக் கொண்டுள்ளது). இந்த பாதை, தரவு பாதுகாப்பு மீறல்களின் அபாயத்துடன், புள்ளிவிவர நோக்கங்களுக்காக தரவைப் பயன்படுத்துவதற்கான பிற வழிகளை உருவாக்க வேண்டிய அவசியத்தை ஏற்படுத்தும். மேலும், இங்கு ஆதாரங்களின் வேறுபட்ட தன்மையானது, முடிந்தவரை பயனுள்ள தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பது மற்றும் ஆபத்திலிருந்து தனியுரிமையைப் பாதுகாப்பது போன்ற போட்டி இலக்குகளுடன் புதிய வழிமுறைகள் உருவாக்கப்பட வேண்டும் என்பதாகும்.

மைக்ரோடேட்டா சேமிப்பகத்தைப் பொறுத்தவரை, IT பாதுகாப்பு மற்றும் அணுகல் கட்டுப்பாட்டு வழிமுறைகள் தேவையான அளவில் இருக்க வேண்டும் மற்றும் தொடர்ந்து கண்காணிக்கப்பட வேண்டும். தரவைப் பெறுவதற்கான புதிய வழிகளின் பாதுகாப்பை உறுதி செய்வதில் குறிப்பிட்ட கவனம் செலுத்தப்பட வேண்டும். முரண்பாடாக, இந்த புதிய முறையானது சேமிப்பக சாதனங்களை (ஹார்ட் டிரைவ்கள் போன்றவை) உடல் ரீதியாக கொண்டு செல்வதை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். இந்த முறையைப் பயன்படுத்தினால், டெலிவரி உடல் ரீதியாக பாதுகாப்பாக இருக்க வேண்டும் மற்றும் குறியாக்கத்தைப் பயன்படுத்த வேண்டும்.

5.2.5. தணிப்பு

தரவு பாதுகாப்பு மீறலுக்கு இங்குள்ள தணிப்பு நடவடிக்கைகள் அடிப்படையில் ஒரே மாதிரியானவை. மீறலுக்கான காரணம் மற்றொரு அரசாங்க நிறுவனத்தின் அழுத்தம் என்றால், நிர்வாகத்தின் சுதந்திரத்தை வலுப்படுத்துவதற்கான வாய்ப்பைப் பயன்படுத்த வேண்டும், இதனால் எதிர்காலத்தில் இதுபோன்ற மீறல்கள் இன்னும் கடினமாகிவிடும்.

5.3 தரவு மூல கையாளுதல்
5.3.1. விளக்கம்

சமூக ஊடக தரவு அல்லது தானாக முன்வந்து வழங்கப்பட்ட தரவு போன்ற மூன்றாம் தரப்பு தரவு வழங்குநர்கள் கையாளுதலின் ஆபத்தில் உள்ளனர். இது தரவு வழங்குநரால் அல்லது மூன்றாம் தரப்பினரால் செய்யப்படலாம். உதாரணமாக, பல தவறான சமூக ஊடக இடுகைகள் அந்தத் தரவிலிருந்து பெறப்பட்ட புள்ளிவிவரக் குறியீட்டை ஒரு வழியில் அல்லது மற்றொரு வழியில் தள்ளுவதற்கு உருவாக்கப்படலாம், அது அத்தகைய தரவுகளிலிருந்து குறியீட்டு கணக்கிடப்படுகிறது என்று தெரிந்தால்.

தானாக முன்வந்து வழங்கப்பட்ட தரவுகளுக்கு, தன்னார்வலர்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட நிகழ்ச்சி நிரலுடன் ஒரு குறிப்பிட்ட ஆர்வமுள்ள குழுவை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவது வழக்கமாக இருக்கலாம்.

5.3.2. நிகழ்தகவு

அதிக பலன்களைக் கொண்டுவரும் வகையில் கையாளக்கூடிய தரவுகளுக்கு, நிகழ்தகவு அதிகம். இது பங்குச் சந்தை போன்ற புள்ளிவிவரங்கள் சுவாரஸ்யமான தரவுகளாக இருக்கலாம். சமீபத்திய LIBOR மற்றும் அந்நிய செலாவணி ஊழல்களின் வெளிச்சத்தில், ஊக்கத்தொகை இருக்கும் வரை, தரவைக் கையாளும் முயற்சிகள் சாத்தியமாகும் என்று கருதலாம்.

தானாக முன்வந்து அளிக்கப்பட்ட தரவுகளின் அடிப்படையில் புள்ளிவிவரங்களுக்கு, சமீபத்திய PR நடைமுறையைப் பார்க்கும்போது, ஒரு கருத்தைக் கொண்டிருப்பதாகக் காட்டிக் கொண்டு, அதைப் பகிரங்கமாக வெளிப்படுத்துவதற்கு (உதாரணமாக, இணைய மன்றங்களில்) பணம் செலுத்தும் நபர்களை பணியமர்த்துவதற்கான சாத்தியக்கூறுகள் சிறியதாக இல்லை என்று முடிவு செய்ய வேண்டும். பொதுவாக, 3 முதல் 4 வரையிலான எண்ணிக்கை போதுமானதாகத் தெரிகிறது.

5.3.3. செல்வாக்கு

கையாளுதலின் பெரிய பிரச்சனை என்னவென்றால், அது கண்டறியப்படாமலேயே நீண்ட காலத்திற்கு செல்ல முடியும். கையாளுதல் நீண்ட காலத்திற்கு தொடர்ந்தால், தரத்தில் தாக்கம் குறிப்பிடத்தக்கதாக இருக்கும். மேலும், உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களில் பொதுமக்களின் நம்பிக்கைக்கு ஏற்படும் சேதம் பெரியதாக இருக்கலாம், குறிப்பாக தரமான தரவை வழங்குபவர்களாக புள்ளியியல் அலுவலகங்களின் பங்கு பகிரங்கமாக வலியுறுத்தப்பட்டால். மறுபுறம், கையாளுதல்கள் முன்கூட்டியே கண்டறியப்பட்டு பின்னர் வெளியிடப்பட்டால், அது உண்மையில் பொதுமக்களின் கருத்தை மேம்படுத்தலாம். மிகவும் மோசமான நிகழ்வுகளைத் தவிர, அதிகபட்ச தாக்கத்தை கற்பனை செய்ய முடியும் (3).

5.3.4. தடுப்பு

மாற்று ஆதாரங்களுடன் வழக்கமான கண்காணிப்பு பயிற்சிகளைச் செய்வது ஒரு சாத்தியமான தடுப்பு அணுகுமுறையாகும். இந்த மாற்று ஆதாரங்கள் பாரம்பரியமாகவோ அல்லது வேறுவிதமாகவோ இருக்கலாம். ஆதாரங்களின் கலவையின் அடிப்படையில் புள்ளிவிவரங்களைப் பயன்படுத்துவது குறிப்பிடத்தக்க கையாளுதல் விளைவுகளைத் தடுக்கலாம். வழங்குநரால் தொடங்கப்பட்ட கையாளுதல் பயப்படும் சந்தர்ப்பங்களில், அத்தகைய நடைமுறைகளைத் தடுக்க சட்ட ஒப்பந்தங்களும் ஒரு வழியாக இருக்கலாம்.

5.3.5. தணிப்பு

மக்கள் தொடர்புகளுக்கு சேதம் ஏற்படுவதைப் பொறுத்தவரை, இங்கு எடுக்கப்பட வேண்டிய தணிப்பு நடவடிக்கைகள் எந்தவொரு நெருக்கடியையும் எதிர்த்துப் போராடுவதில் இருந்து வேறுபட்டவை அல்ல.

தரவுத் தரக் கண்ணோட்டத்தில், கடந்த காலத் தரவைச் சரிசெய்தால் பயனுள்ளதாக இருக்கும், இதனால் பெரிய தாமதம் ஏற்பட்டாலும் சரியான தொடராக இருக்கும்
உற்பத்தி செய்யப்படுகிறது. வழக்கமான தரப்படுத்தல் இதற்கு உதவியாக இருக்கும். இந்த வழக்கில் தரப்படுத்தலின் குறிக்கோள் தடுப்பு இலக்கிலிருந்து சற்று வித்தியாசமானது என்பதை நினைவில் கொள்க. இதைத் தடுக்க, பெஞ்ச்மார்க் டேட்டாவிற்கும் பிடிஎஸ்ஸுக்கும் இடையே சந்தேகத்திற்கிடமான வேறுபாட்டை விரைவாகக் கவனித்து விசாரணை செய்வது அவசியம். தணிப்பு நோக்கங்களுக்காக, பழைய பயனுள்ள தரவு எப்போதும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

கூடுதலாக, எதிர்காலத்தில் இதேபோன்ற கையாளுதல்களைத் தடுக்க கவனமாக இருக்க வேண்டும் - குறிப்பாக உணர்திறன் வாய்ந்த சந்தர்ப்பங்களில், தரப்படுத்தல் நோக்கங்களுக்காக பல சப்ளையர்களிடமிருந்து தேவையற்ற தரவைப் பெறுவதை இது குறிக்கும்.

5.4 உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்கள் மூலம் பெரிய தரவுகளின் பயன்பாடு பற்றிய சாதகமற்ற பொது கருத்து
5.4.1. விளக்கம்

ஊடகங்களும் பொது மக்களும் தனியுரிமை மற்றும் பெரிய தரவு மூலங்களிலிருந்து தனிப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்துவதில் மிகவும் உணர்திறன் உடையவர்கள், குறிப்பாக குடிமக்களுக்கு எதிராக நிர்வாக அல்லது சட்ட நடவடிக்கைகளை மேற்கொள்ளும் அரசாங்க முகவர் தரவின் இரண்டாம் நிலைப் பயன்பாட்டின் பின்னணியில். வழிசெலுத்தல் தரவு பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் வேகக் கட்டுப்பாட்டு நிலைப்படுத்தல் எதிர்மறையாக உணரப்பட்ட பயன்பாடாக இருக்கலாம் (11 பார்க்கவும் www.theguardian.com/technology/2011/apr/28/tomtom-satnav-data-police-speed-traps).
TomTom நெதர்லாந்தின் குறிப்பிட்ட வழக்கு, TomTom சாதனங்களுக்கான தேவையில் குறிப்பிடத்தக்க வீழ்ச்சியை ஏற்படுத்தியது மற்றும் தரவுக்கான அணுகலைக் கட்டுப்படுத்தும் நிறுவனத்தின் முடிவிற்கு வழிவகுத்தது. இந்த குறிப்பிட்ட வழக்கில், தனிநபர்கள் தொடர்பான தரவு, ஆனால் சாலைப் பிரிவின் மூலம் வேக நிலைகளுக்கு.

இருப்பினும், பொது மக்களால் சாதகமாகப் பெறப்படும் பெரிய தரவு பயன்பாடுகள் இருக்கலாம். பெரிய தரவு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி திருட்டு போன்ற குற்றங்களைத் தடுக்கும் பயன்பாடுகள் ஒரு எடுத்துக்காட்டு.

உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களின் உற்பத்தியின் பின்னணியில் BDS பயன்பாட்டில் நேர்மறையான மற்றும் எதிர்மறையான பொதுக் கருத்து வலுவான தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும்.

எதிர்மறையான பொதுக் கண்ணோட்டத்தின் விளைவாக இருக்கலாம்:

தரவு வழங்குநர் அல்லது தரவைப் பயன்படுத்தக் கூடாது என்ற அரசாங்க முடிவுகளின் காரணமாக, புள்ளியியல் அலுவலகங்களுக்கு BDS இனி கிடைக்காது.
தரவுகளின் பயன்பாடு குறைவாக இருக்கும், இது குறிப்பிட்ட BOSP என்றால் உற்பத்தியில் குறுக்கிடலாம்.

5.4.2. நிகழ்தகவு

அத்தகைய நிகழ்வின் சாத்தியக்கூறுகள் அல்லது புள்ளிவிவரங்களின் தயாரிப்பில் அதன் தாக்கத்தை பாதிக்கக்கூடிய காரணிகள்:

தரவு ரகசியத்தன்மை, அதாவது மக்களை எவ்வளவு எளிதாக அடையாளம் காண முடியும்;
தனிநபர்களைப் பற்றிய தரவு வெளிப்படுத்தும் தகவலின் அளவு, எடுத்துக்காட்டாக, வெவ்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவை இணைப்பதன் மூலம் அதிகரிக்கப்படுகிறது;
தரவு வகை, எடுத்துக்காட்டாக, நிதி பரிவர்த்தனைகள் மற்ற தரவுகளை விட மிகவும் ரகசியமாக கருதப்படுகின்றன;
அதிவேகமாக வாகனம் ஓட்டியதற்காக மக்களுக்கு அபராதம் விதிப்பது போன்ற குடிமக்களுக்கு எதிராக எடுக்கக்கூடிய சாத்தியமான நடவடிக்கையின் வகை;
தரவு வழங்குநர்கள் மற்றும் பயனர்கள் செயல்படும் தெளிவற்ற சட்டச் சூழல் அல்லது சட்ட நிலைமைகள் பொது நெறிமுறைக் கருத்துகள்/தரநிலைகளுடன் முரண்படுவது;
புள்ளிவிவரங்களைப் பெற ஒரு குறிப்பிட்ட தரவு மூலத்தை சார்ந்திருக்கும் அளவு; ஆய்வு கட்டத்தில், இந்த காரணி சிறிய முக்கியத்துவம் வாய்ந்ததாக இருக்கலாம். இருப்பினும், இது பிந்தைய கட்டத்தில் பெறப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களை பெரிதும் பாதிக்கலாம், எனவே ஆய்வு நிலையிலும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். ஒரு சிக்கல் என்னவென்றால், தரவுப் பயன்பாட்டின் இறுதி அளவு ஆரம்பத்தில் அறியப்படவில்லை, ஏனெனில் தரவு மூலங்கள் ஒன்றுக்கும் மேற்பட்ட புள்ளியியல் பகுதிகளுக்குச் சேவை செய்யக்கூடும்.

பாதகமான நிகழ்வுகளின் நேரத்தை மதிப்பிடுவது சாத்தியமில்லை, ஏனென்றால் குடிமக்கள் மீது எதிர்மறையான தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் நிகழ்வுகளின் கவரேஜ் மூலம் பொது அணிதிரட்டல் அடிக்கடி தூண்டப்படுகிறது. இருப்பினும், அரசாங்கங்கள் மற்றும் தனியார் நிறுவனங்களால் பெரிய தரவுகளின் பயன்பாடு அதிகரித்து வருவதால், குறிப்பாக அதன் அசல் சேகரிப்புக்கு வழிவகுத்த நோக்கங்களைத் தவிர வேறு நோக்கங்களுக்காக தரவுகளை செயலில் சந்தைப்படுத்துவதால், இதுபோன்ற நிகழ்வுகள் நிகழும் வாய்ப்புகள் அதிகம்.

பொது உணர்வை பெரிதும் பாதிக்கும் நிகழ்வுகள் அடிக்கடி இல்லை, மாறாக சீரற்ற (3) மற்றும் தொலைதூர (2). பெரிய தரவு மூலங்களின் பயன்பாடு அதிகரித்து வருவதால், வாய்ப்பும் அதிகரிக்கும்.

5.4.3. செல்வாக்கு

ஒரு நிகழ்வின் தாக்கம் மேலே விவாதிக்கப்பட்ட காரணிகளைப் பொறுத்தது. பொதுவாக, ஏற்கனவே நிறுவப்பட்ட புள்ளியியல் தரவு உற்பத்தியில் தாக்கம் மிகவும் கடுமையானது, ஏனெனில் செயல்பாடு நிறுத்தப்பட வேண்டியிருக்கும். தாக்கமானது மாற்று தரவு மூலங்களின் கிடைக்கும் தன்மையையும் சார்ந்துள்ளது, இருப்பினும் ஒரு நிகழ்வு செயல்பட்டால், வெவ்வேறு தரவு மூலங்களுக்கு இடையே பொது கருத்து வேறுபாடு இருக்காது. பெரிய தரவுப் பயன்பாட்டின் தற்போதைய நிலையில், இந்த ஆதாரங்கள் பாரம்பரிய தரவு மூலங்களை முழுவதுமாக மாற்ற முடியாது, மாறாக ஏற்கனவே உள்ள புள்ளிவிவரங்களை நிரப்புகின்றன. இது நிகழ்வுகளின் தாக்கத்தை குறைக்கும். எனவே, நிகழ்வின் தாக்கம் 2 (சிறியது) முதல் 3 (பெரியது) வரையிலான வரம்பில் கருதப்படுகிறது. உற்பத்தி கட்டத்தில், செல்வாக்கு 4 ஆக அதிகரிக்கலாம் (முக்கிய மதிப்பு).

5.4.4. தடுப்பு

உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களில் பெரிய தரவுகளுக்கான நெறிமுறைக் கொள்கைகளை வரையறுப்பது தடுப்பு நடவடிக்கைகளில் அடங்கும். நெறிமுறை வழிகாட்டுதல்கள் ஐரோப்பிய புள்ளிவிவரங்களுக்கான நடைமுறைக் குறியீடு அல்லது அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களின் அடிப்படைக் கோட்பாடுகள் (12) போன்ற கொள்கைகளின் அடிப்படையில் இருக்க வேண்டும். unstats.un.org/unsd/dnss/gp/fundprinciples.aspx) அடுத்த கட்டமாக, நெறிமுறை வழிகாட்டுதல்களின் முடிவுகளை பொதுமக்களுக்கு வெளியிடும் தகவல்தொடர்பு உத்தியை வரையறுப்பது மற்றும் BOSPக்கான BDS இன் நெறிமுறை பயன்பாடு குறித்து பங்குதாரர்களுக்குத் தெரிவிக்கப் பயன்படும்.

ஒரு குறிப்பிட்ட BDSக்கான ஒரு தனி இடர் மதிப்பீடு அபாயங்களைக் கண்டறியவும், நெறிமுறைக் கொள்கைகளின் அடிப்படையில் தடுப்பு அல்லது தணிக்கும் நடவடிக்கைகளை பரிந்துரைக்கவும் நடத்தப்படலாம். ஒரு தனி இடர் மதிப்பீட்டில் அனைத்து இடர்களும் அடையாளம் காணப்படுவதையும் செயல்கள் நியாயப்படுத்தப்படுவதையும் உறுதிப்படுத்த தரவுப் பாதுகாப்பு முகமைகள் போன்ற பங்குதாரர்களையும் உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.

5.4.5. தணிப்பு

தகவல்தொடர்பு மூலோபாயம் அதிகரித்து வரும் எதிர்மறையான பொது மனப்பான்மையைக் கையாள்வதற்கான நடவடிக்கைகளையும் உள்ளடக்கியிருக்க வேண்டும். ஒரு தனி இடர் மதிப்பீடு தரவு பயன்பாட்டின் நேர்மறையான எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் தரவு தவறாகப் பயன்படுத்தப்படுவதைத் தடுப்பதற்கான நடவடிக்கைகள் ஆகியவற்றை சேகரிக்க வேண்டும், இது கொள்கை மட்டத்தில் அவசியமாக எடுக்கப்படலாம் மற்றும் புள்ளியியல் சமூகம் திறம்பட செல்வாக்கு செலுத்த முடியாது.

5.5 நம்பிக்கை இழப்பு - கவனிப்பு மூலம் பெறப்படவில்லை
5.5.1. விளக்கம்

உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களைப் பயன்படுத்துபவர்கள் பொதுவாக புள்ளிவிவரங்களின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையில் அதிக நம்பிக்கை கொண்டுள்ளனர். புள்ளிவிவரத் தரவின் உற்பத்தி நம்பகமான மற்றும் பொதுவில் கிடைக்கக்கூடிய வழிமுறை கட்டமைப்பில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது, அத்துடன் புள்ளிவிவர தயாரிப்புகளின் தரம் பற்றிய ஆவணங்கள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் இது அமைந்துள்ளது. மேலும், பெரும்பாலான புள்ளிவிவரங்கள் அவதானிப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, அதாவது. கண்காணிப்பு மற்றும் புள்ளிவிவரத் தரவுகளுக்கு இடையே எளிதில் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய உறவை நிறுவும் ஆய்வுகள் அல்லது கணக்கெடுப்புகளிலிருந்து பெறப்பட்டது. புள்ளிவிவரங்களின் முதன்மை நோக்கத்திற்காக சேகரிக்கப்படாத BDS ஐப் பயன்படுத்துவதால், இந்த உறவுகள் இழக்கப்படும் மற்றும் பயனர்கள் அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களில் நம்பிக்கையை இழக்க நேரிடும். மக்கள்தொகைக் கணக்கெடுப்பின் சமீபத்திய சுற்று (2010) தொடர்பான உதாரணம், சில நாடுகளில் பல ஆதாரங்கள் மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி புள்ளிவிவரங்கள் பெறப்பட்டன. பல வழக்குகளில், பங்குதாரர்கள் புள்ளிவிவரங்களை மறுத்தனர்.

5.5.2. நிகழ்தகவு

புள்ளியியல்/முறையியல் மாதிரியின் சிக்கலான தன்மை, BSD மற்றும் BOSP க்கு இடையேயான உறவின் செல்லுபடியாகும் தன்மை அல்லது பிற புள்ளிவிவரத் தரவுகளுடன் நிலைத்தன்மை போன்ற காரணிகளைப் பொறுத்து ஆபத்து நிகழும் வாய்ப்பு உள்ளது. நிகழ்தகவு 3 (சீரற்ற) மற்றும் 4 (நிகழ்தகவு) இடையே இருக்க வேண்டும், அதாவது இது பல முறை அல்லது அடிக்கடி நிகழலாம்.

5.5.3. செல்வாக்கு

புள்ளிவிபரங்களின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை NSO க்கள் வெற்றிகரமாக நிரூபிக்க முடியுமா என்பதைப் பொறுத்து ஆபத்து நிகழ்வின் தாக்கம் பெரும்பாலும் தங்கியிருக்கும். இதை அடைய முடியாவிட்டால், நம்பிக்கை மற்றும் நம்பிக்கை இழப்பு ஆகியவற்றின் தாக்கம் மற்ற புள்ளியியல் பகுதிகளையும் பாதிக்கலாம், அதாவது சில புள்ளிவிவரங்களின் நம்பகத்தன்மை மட்டுமல்ல, நிறுவனத்தையே கேள்விக்குள்ளாக்குகிறது. இந்த பகுதியில் செயல்படும் பிற தனியார் நிறுவனங்களை விட NSOக்கள் போட்டி நன்மையை இழக்கும்.

5.5.4. தடுப்பு

தடுப்பு நடவடிக்கைகளில் விஞ்ஞான சமூகத்தால் அங்கீகரிக்கப்பட்ட ஒரு அறிவியல் பூர்வமான வழிமுறையை உருவாக்குதல் மற்றும் வெளியிடுதல், தரமான மெட்டாடேட்டாவுடன் தரவை வளப்படுத்துதல், BOSP அல்லாத BOSP இன் நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்தல் மற்றும் கடுமையான தரக் கட்டுப்பாட்டை செயல்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும்.

புள்ளியியல் தயாரிப்பைத் தொடர்வதற்கு முன், BOSP ஒரு பரிசோதனையாக வெளியிடப்படலாம், மேலும் BOSP ஐ சரிபார்க்க அல்லது மேம்படுத்துவதற்காக BOSP க்கு சவால் விட ஆர்வமுள்ள தரப்பினர் ஊக்குவிக்கப்படுவார்கள்.

5.5.5. தணிப்பு

வேறுபடுத்துவதற்கு இரண்டு வழக்குகள் உள்ளன. புள்ளிவிவரங்கள் சர்ச்சைக்குரியதாக இருந்தாலும், உயர்/போதுமான தரத்தில் (சரியான/துல்லியமாக) இருந்தால், எளிதில் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய உதாரணங்களை வழங்குவதன் மூலம் புள்ளிவிவரங்களை பொதுமக்களுக்கு விளக்கித் தெரிவித்தால் போதுமானதாக இருக்கும்.

6. திறன்களுடன் தொடர்புடைய அபாயங்கள்

6.1 நிபுணர்கள் பற்றாக்குறை
6.1.1. விளக்கம்

மக்கள் தங்கள் செயல்பாடுகளைச் செய்யும்போது விட்டுச்செல்லும் டிஜிட்டல் தடயங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு, அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களில் தற்போது மிகவும் பொதுவானதாக இல்லாத சில தரவு பகுப்பாய்வு கருவிகள் தேவைப்படுகின்றன. முதலாவதாக, கருத்துக்கணிப்புகளில் நேரடியாகக் கேள்வி கேட்பதற்குப் பதிலாக மக்களின் செயல்பாடுகளில் மறைமுகத் தரவைப் பயன்படுத்துவதற்கு புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்த வேண்டும், எனவே அனுமானம் மற்றும் இயந்திர கற்றல் திறன்கள் தேவை. இரண்டாவதாக, இந்த டிஜிட்டல் பதிவுகள், புள்ளிவிவர அலகுடன் தொடர்புடைய வரிசைகள் மற்றும் அந்த புள்ளிவிவர அலகுகளின் குறிப்பிட்ட குணாதிசயங்களைக் கொண்ட நெடுவரிசைகளுடன், கணக்கெடுப்பு முடிவுகளுக்கு பொதுவான அட்டவணை வடிவமைப்பைக் கொண்டிருக்காத தரவைக் கொண்டிருக்கும். டிஜிட்டல் தடங்கள் உரை, ஆடியோ, படம் மற்றும் வீடியோ வடிவத்திலும் வழங்கப்படுகின்றன. இந்த வகையான தரவுகளிலிருந்து தொடர்புடைய புள்ளிவிவரத் தகவலைப் பிரித்தெடுப்பதற்கு, இயல்பான மொழி செயலாக்கம், ஆடியோ சிக்னல் செயலாக்கம் மற்றும் பட செயலாக்கம் ஆகியவற்றில் திறன்கள் தேவை. மூன்றாவதாக, இந்தத் தரவு மூலங்கள் பாரிய தரவுத் தொகுப்புகளை வழங்க முனைகின்றன, அவற்றின் செயலாக்கத்திற்கு விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி முறைகளைப் பற்றிய நல்ல புரிதல் தேவைப்படுகிறது.

இந்த புதிய பெரிய தரவு மூலங்களில் ஒன்றிலிருந்து தரவைப் பெறுவதில் வல்லுநர்கள் பற்றாக்குறை ஏற்படும் அபாயம் உள்ளது, ஏனெனில் புள்ளியியல் அலுவலகம் அதன் ஊழியர்களுக்குத் தேவையான திறன்கள் இல்லாததால் அதைச் சரியாகச் செயலாக்கி பகுப்பாய்வு செய்யும் திறன் இல்லை.

6.1.2. நிகழ்தகவு

இந்த அபாயத்தின் சாத்தியக்கூறு மூன்று காரணிகளைச் சார்ந்திருக்கும்: 1) ஒவ்வொரு வகையான பெரிய தரவு மூலத்திற்கும் தேவைப்படும் குறிப்பிட்ட வகையான திறன்கள் மற்றும் புள்ளியியல் அலுவலகம் அத்தகைய மூலத்தைப் படிக்கும் வாய்ப்பைக் கண்டறியும் வாய்ப்பு; 2) புள்ளியியல் அலுவலகத்தில் தேவையான திறன்களின் தற்போதைய கிடைக்கும் தன்மை; மற்றும் 3) புள்ளியியல் அலுவலகத்தின் நிறுவன கலாச்சாரம்.

தேவைப்படும் திறன்களின் வகைகளைப் பொறுத்தவரை, எல்லா ஆதாரங்களுக்கும் மேலே பட்டியலிடப்பட்டுள்ள அனைத்து திறன்களும் தேவையில்லை என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். சிலவற்றிற்கு (எ.கா. Google Trends வகை தரவு) விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் தேவையில்லை, ஏனெனில் இது ஏற்கனவே தரவு வைத்திருப்பவரிடமிருந்து முன்பே செயலாக்கப்பட்டது அல்லது சிக்னல் செயலாக்க திறன்களைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் முதன்மையாக புள்ளிவிவர மாடலிங் திறன்கள் தேவைப்படும். இருப்பினும், பல்வேறு வகையான பெரிய தரவு மூலங்கள் உள்ளன, அவற்றில் பெரும்பாலானவை விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி, சமிக்ஞை செயலாக்கம் மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆகியவற்றில் திறன்கள் தேவைப்படுகின்றன. அதே நேரத்தில், இந்த டிஜிட்டல் தடயங்களின் சரியான ஆய்வுக்கு பல ஆதாரங்களைச் செயலாக்க வேண்டும். எனவே, பெரிய தரவு மூலங்கள் புள்ளியியல் அலுவலகங்களுக்குக் கிடைப்பதற்கு இந்த அசாதாரண திறன்கள் தேவைப்படுவதற்கான அதிக வாய்ப்பு உள்ளது, மேலும் இந்த அபாயத்தின் சாத்தியக்கூறுகள் மிக அதிகம் (5).

தேவையான திறன்களின் தற்போதைய கிடைக்கும் தன்மையைப் பொறுத்தவரை, இது குறிப்பிட்ட புள்ளியியல் அலுவலகத்தைப் பொறுத்தது. கணக்கெடுப்பு முறையானது கணக்கெடுப்பு முறையை விட குறைவான பொதுவானதாக இருந்தாலும், தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட பகுதிகளில் அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களிலும் இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. எனவே, இதற்கு சில மனித வளங்களை மறுஒதுக்கீடு தேவைப்பட்டாலும், புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் தாங்களாகவே தீர்வு காண முடியும். விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் திறன்களைப் பொறுத்தவரை, முக்கியமாக தகவல் தொழில்நுட்பத்துடன் தொடர்புடையது, அவை நிறுவனத்தில் தகவல் தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்பு எவ்வாறு நிர்வகிக்கப்படுகிறது என்பதைப் பொறுத்தது. தகவல் தொழில்நுட்பத் துறை எவ்வளவு அவுட்சோர்ஸ் செய்யப்படுகிறது என்பதைப் பொறுத்து, தற்போதுள்ள ஏற்பாடுகளின் சூழலில் தீர்வுகள் காணப்படலாம். இருப்பினும், சிக்னல் செயலாக்கம் மற்றும் இயந்திர கற்றல் திறன்கள் பொதுவாக பெரும்பாலான முறையான புள்ளியியல் அலுவலகங்களில் இல்லை, மேலும் இந்த திறன்களை அவுட்சோர்ஸ் செய்ய முடியாது, ஏனெனில் அவை புள்ளிவிவர நிபுணர்களால் பயன்படுத்தப்பட வேண்டும். எனவே, இந்தக் கண்ணோட்டத்தில், இந்த அபாயத்தின் நிகழ்தகவு மிக அதிகமாகத் தெரிகிறது (5).

நிறுவன கலாச்சாரமும் இந்த ஆபத்தின் சாத்தியத்தை பாதிக்கும். சுய-பயிற்சி மூலம் தேவையான திறன்களைப் பெறத் தயாராக இருக்கும் பணியாளர்கள், வழக்கத்தை விட வேறுபட்ட திறன்கள் தேவைப்படும் புதிய தரவு மூலத்துடன் ஒரு சூழ்நிலைக்கு பதிலளிக்க ஒரு நிறுவனத்தை இயக்க முடியும். இது புள்ளியியல் அலுவலகத்தின் நிறுவன கலாச்சாரத்தைப் பொறுத்தது, அதாவது புதிய திறன்களைக் கற்றுக்கொள்ள இது ஊழியர்களை ஊக்குவிக்கிறதா மற்றும் சுய-இயக்க கற்றலுக்கான பணியாளர் நேரத்தை அனுமதிக்கிறதா.

எனவே, ஒரு புள்ளியியல் அலுவலகம் அதன் ஊழியர்களிடையே திறன்கள் இல்லாததால் புதிய தரவு மூலங்களை செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய முடியாமல் போகும் சாத்தியக்கூறுகள் நிறுவனத்தின் கற்றல் கலாச்சாரத்தைப் பொறுத்து வாய்ப்பு (4) மற்றும் வாய்ப்பு (5) இடையே இருக்கும்.

6.1.3. செல்வாக்கு

ஒரு புள்ளியியல் அலுவலகம், அதன் ஊழியர்களிடையே திறன்கள் இல்லாததால், பெரிய தரவு மூலங்களை செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய இயலாது, இரண்டு சாத்தியமான எதிர்மறையான விளைவுகளை ஏற்படுத்தலாம்: 1) தரவு மூலமானது ஆய்வு செய்யப்படாது, குறைந்தபட்சம் முழுமையாக இல்லை; 2) ஆதாரம் தவறாகப் பயன்படுத்தப்படும்.

புள்ளியியல் அலுவலகங்களில் தற்போதைய தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்வதற்கான புள்ளியியல் கருவிகள் இருப்பதால், பெரிய தரவுகளின் மதிப்புமிக்க மூலத்தின் திறனை முழுமையாக ஆராயத் தவறினால், குறுகிய காலத்தில் (2) சிறிய தாக்கத்தையே ஏற்படுத்தும். இருப்பினும், நீண்ட காலத்திற்கு (ஒருவேளை நடுத்தர காலத்திலும் கூட), இந்த வாய்ப்பை இழப்பதன் விளைவுகள் முக்கியமானதாக இருக்கும் (4), புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் அதிகளவில் அதே நிறுவன அமைப்பு இல்லாத தனியார் வழங்குநர்களிடமிருந்து போட்டியை எதிர்கொள்கின்றன. புள்ளிவிவர தரவுகளின் பொது சுதந்திரத்திற்கு உத்தரவாதம் அளிக்க.

இருப்பினும், மூலத்தை தவறாகப் பயன்படுத்துவது புள்ளிவிவர அலுவலகங்களுக்கு மிகவும் எதிர்மறையான விளைவுகளை ஏற்படுத்தும், ஏனெனில் உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்கள் தங்கள் பணியை நிறைவேற்ற அவர்களின் நற்பெயரை பெரிதும் நம்பியுள்ளன. எவ்வாறாயினும், தவறவிட்டால், தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும் மிக முக்கியமான திறன் புள்ளிவிவர அனுமானம், குறிப்பாக மாதிரி அடிப்படையிலான அனுமானம் என்று நாம் வாதிடலாம். எனவே, எதிர்பார்க்கப்படும் தாக்கம் தீவிரத்தை விட முக்கியமானதாக (4) இருக்கும்.

6.1.4. தடுப்பு

புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் இந்த ஆபத்தை இரண்டு வழிகளில் தீவிரமாக தடுக்கலாம்: 1) பயிற்சி; மற்றும் 2) தொகுப்பு.

புள்ளியியல் அலுவலகங்கள், புள்ளியியல் உற்பத்தியில் பெரிய தரவு மூலங்களைப் பயன்படுத்துவதற்குத் தேவையான திறன்களை விவரிப்பதன் மூலம் பணியாளர்களுக்குத் தேவையான திறன்களை சித்தப்படுத்தலாம், இருக்கும் பணியாளர்களின் திறன்களை மேப்பிங் செய்தல், பயிற்சித் தேவைகளைக் கண்டறிதல் மற்றும் பயிற்சி வகுப்புகளை வழங்குதல்.

புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் தேவையான திறன்களைக் கொண்ட புதிய ஊழியர்களை நியமிக்கலாம். பெரிய தரவு மூலங்களின் பயன்பாடு திணைக்களத்திற்குள் பரவலாக இருக்கும் மற்றும் புதிய பணியாளர்கள் ஏற்கனவே உள்ள அனுபவத்தைப் பொருத்த இன்னும் பல ஆண்டுகள் எடுக்கும் சூழ்நிலையில் புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் ஒரு முக்கியமான பணியாளர்களை நியமிக்க முடியாது என்பதால் இது கடுமையான வரம்புகளைக் கொண்டிருப்பதாகத் தோன்றுகிறது. ஊழியர்கள். இருப்பினும், வழக்கமான பணியாளர் புதுப்பித்தலின் ஒரு பகுதியாக பணியமர்த்தப்பட்ட புதிய பணியாளர்களில் சிலர் பெரிய தரவு திறன்களைக் கொண்டிருக்கலாம்.

6.1.5. தணிப்பு

புதிய பெரிய தரவு மூலங்கள் தேவையான திறன்களைக் கொண்ட பணியாளர்கள் இல்லாமல் கிடைக்கும் சூழ்நிலையை எதிர்கொண்டால், புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் எதிர்மறையான விளைவுகளை இரண்டு வழிகளில் குறைக்கலாம்: 1) துணை ஒப்பந்தம்; மற்றும் 2) ஒத்துழைப்பு.

புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் இந்த வகையான சேவைகளை வழங்கும் பிற நிறுவனங்களுடன் தரவு செயலாக்கம் மற்றும் புதிய பெரிய தரவு மூலங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான ஒப்பந்தங்களில் நுழையலாம். இந்த வகையான தரவைச் செயலாக்குவதில் நிபுணத்துவம் பெற்ற வணிகங்களின் புதிய துறை உருவாகி வருவதால், இது ஒரு சாத்தியமான தீர்வாகத் தோன்றுகிறது. எவ்வாறாயினும், இது ஒரு தீர்வாகும், ஏனெனில் புள்ளியியல் அலுவலகம் உணர்திறன் வாய்ந்த புள்ளிவிவர தயாரிப்புகளின் உற்பத்தியில் குறைவான கட்டுப்பாட்டைக் கொண்டிருக்கும். இந்தத் தீர்வு புள்ளியியல் அலுவலகத்தின் ஊழியர்களுக்குத் தேவையான திறன்களைக் கற்கவும் பெறவும் அனுமதிக்காது என்ற குறைபாடும் உள்ளது.

தேவையான திறன்களைக் கொண்ட ஊழியர்களைக் கொண்ட பிற நிறுவனங்களுடன் ஒத்துழைப்பது மற்றும் பெரிய தரவுகளின் மூலத்தை ஆராய்வதில் ஆர்வம் காட்டுவது மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய தீர்வாகத் தோன்றுகிறது. இந்த ஒத்துழைப்பானது புள்ளியியல் அலுவலகத்தின் பணியாளர்கள் மற்றும் பிற நிறுவனங்களைச் சேர்ந்த பணியாளர்கள் தங்கள் அறிவைப் பகிர்ந்து கொள்ளும் சமமானவர்களுடன் கூட்டுத் திட்டங்களின் வடிவத்தை எடுக்கலாம். இது திறன் பற்றாக்குறையின் அபாயத்தைக் குறைப்பது மட்டுமல்லாமல், புள்ளியியல் அலுவலக ஊழியர்களுக்கு இந்தத் திறன்களைப் பெற உதவும்.

6.2 மற்ற நிறுவனங்களுக்கு நிபுணர்களின் கசிவு
6.2.1. விளக்கம்

இந்த ஆபத்து என்னவென்றால், புள்ளிவிவர அலுவலகங்கள் பெரிய தரவு திறன்களைப் பெற்ற பிறகு, மற்ற நிறுவனங்களுக்கு தங்கள் ஊழியர்களை இழக்கின்றன.

6.2.2. நிகழ்தகவு

இந்த அபாயத்தின் சாத்தியக்கூறு இரண்டு காரணிகளைச் சார்ந்திருக்கும்: 1) உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களுக்கு வெளியே உள்ள நிறுவனங்களில் இருக்கும் கவர்ச்சிகரமான வாய்ப்புகள்; 2) புள்ளியியல் துறைகளில் பணி நிலைமைகள்.

உத்தியோகபூர்வ புள்ளிவிவரங்களுக்கு வெளியே உள்ள நிறுவனங்களில் உள்ள வாய்ப்புகளுக்கு, இந்த ஆபத்து சாத்தியமாகத் தோன்றுகிறது (4). தனியார் துறை மற்றும் பிற பொதுத்துறை நிறுவனங்களில் பெரிய தரவு திறன் கொண்டவர்களுக்கு அதிக தேவை உள்ளது. பெரிய தரவுகளுடன் பணிபுரியும் திறன் பெற்றவுடன், உத்தியோகபூர்வ புள்ளியியல் வல்லுநர்கள் அனுபவமிக்க புள்ளியியல் வல்லுநர்களாக ஒப்பீட்டு நன்மையைப் பெறுவார்கள். குறிப்பிட்ட பெரிய தரவுத் திறன்களைத் தவிர, பிற நிறுவனங்களுக்குப் பயனர் தேவைகளை மதிப்பிடுதல் மற்றும் அதிகாரப்பூர்வ புள்ளியியல் வல்லுநர்களுக்குப் பொதுவான முக்கிய செயல்திறன் குறிகாட்டிகளை (KPIs) உருவாக்குதல் போன்ற பாரம்பரிய திறன்களைக் கொண்ட தரவு விஞ்ஞானிகள் தேவைப்படுகின்றனர். கூடுதலாக, புதிய திறன்களைப் பெற அதிக விருப்பமுள்ள ஊழியர்கள், தொழில் மாற்றங்களுக்கு மிகவும் திறந்தவர்களாகவும், புள்ளியியல் அலுவலகத்தை விட்டு வெளியேறுபவர்களாகவும் இருப்பார்கள் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

புள்ளிவிவர அலுவலகங்களில் பணி நிலைமைகளைப் பொறுத்தவரை, இது வெளிப்படையாக குறிப்பிட்ட அலுவலகத்தை சார்ந்துள்ளது. இருப்பினும், பொதுவாக புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் இன்னும் ஒரு அளவு கண்ணோட்டத்தில் மக்களுக்கு கவர்ச்சிகரமான தொழில் வாய்ப்புகளை வழங்குகின்றன. புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் வேலை செய்யக்கூடிய சாத்தியமான டொமைன்களின் மிகப்பெரிய வரம்பையும், வேலை செய்வதற்கான மிகப்பெரிய அளவிலான தரவுகளையும் வழங்குகின்றன. எதிர்பாராத சூழ்நிலைகளால் புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் ஊழியர்களை இழக்கும் வாய்ப்பை இது எப்படியோ குறைக்கும் (3).

6.2.3. செல்வாக்கு

இந்த ஆபத்தின் தாக்கம், முதலில் பொருத்தமான திறன்களைக் கொண்ட பணியாளர்கள் இல்லாததால் ஏற்படும் அபாயத்தைப் போன்றே இருக்கும். எனவே, மேலே கூறப்பட்டபடி தாக்கம் முக்கியமானதாக இருக்கும் (4).

6.2.4. தடுப்பு

புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் இந்த அபாயத்தைத் தடுக்க ஒரே வழி தங்கள் ஊழியர்களுக்கு கவர்ச்சிகரமான வேலை நிலைமைகளை வழங்குவதாகும். இது பொதுவாக அனைத்து ஊழியர்களுக்கும் பொருந்தும். எவ்வாறாயினும், பணியாளர்கள் புதிய திறன்களை, அதாவது பெரிய தரவு திறன்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்குத் திறந்திருக்கும் குறிப்பிட்ட சந்தர்ப்பத்தில், அவர்களின் தொழில்முறை ஆர்வங்களை வளர்த்துக் கொள்ளக்கூடிய கற்றல் வாய்ப்புகளை அவர்களுக்கு வழங்குவதன் மூலம் பணி நிலைமைகளை மேம்படுத்தலாம். பல புள்ளியியல் துறைகளில் பணிபுரியும் புள்ளியியல் வல்லுநர்களிடமிருந்து வரும் புதிய பெரிய தரவு மூலங்கள் தொடர்பான புதிய புதுமையான திட்டங்கள் மற்றும் யோசனைகளுக்குத் திறந்திருப்பதில் புள்ளியியல் அலுவலகங்கள் சிறப்பு கவனம் செலுத்தலாம். இறுதியாக, மற்ற நிறுவனங்கள் தங்கள் பெரிய தரவுத் திறன் வரிசையில் ஊழியர்களை இழப்பதைத் தடுப்பது, அத்தகைய தரவுகளுடன் பணிபுரியும் திறன் மற்றும் விருப்பமுள்ள பணியாளர்களை நன்கு அடையாளம் கண்டு, அவர்களின் தொழில்முறை வளர்ச்சிக்கு நல்ல வாய்ப்புகளை வழங்குவதைப் பொறுத்தது.

6.2.5. தணிப்பு

இந்த அபாயத்தைத் தணிப்பது பொருத்தமான திறன்களைக் கொண்ட பணியாளர்களின் பற்றாக்குறையின் அபாயம் தொடர்பாக செய்யப்படும்: 1) துணை ஒப்பந்தம்; மற்றும் 2) ஒத்துழைப்பு.

7. கலந்துரையாடல்

இந்த முதல் கண்ணோட்டத்தில் இருந்து, கொடுக்கப்பட்ட “பெரிய தரவு அபாயத்திற்கு” ஒரு நிகழ்தகவு அல்லது தாக்கத்தை நிறுவுவது சாத்தியமில்லை என்பது தெளிவாகிறது—இரண்டும் பொதுவாக பிக் டேட்டா மற்றும் “அதிகாரப்பூர்வ பிக் டேட்டா அடிப்படையிலான மூலத்தைப் பொறுத்தது. புள்ளிவிவரங்கள்."
தயாரிப்பு ".

எனவே, இந்தத் திசையில் தர்க்கரீதியான அடுத்த கட்டம், சாத்தியமான பல பைலட் திட்டங்களை (ஒவ்வொன்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட BDSகள் மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட BDOSகளின் கலவையை உள்ளடக்கியது) ஒரு தொடக்கப் புள்ளியாக எடுத்துக்கொள்வது மற்றும் - அத்தகைய ஒவ்வொரு பைலட்டுக்கும் - விருப்பம் என்று முடிவு செய்கிறோம். ஒவ்வொரு அபாயத்தின் சாத்தியக்கூறு மற்றும் தாக்கத்தை மதிப்பிடுங்கள்.

இந்த நோக்கத்திற்காக, பல சாத்தியமான பைலட் திட்டங்களுக்கான சாத்தியக்கூறு, தாக்கம் (மற்றும் சாத்தியமான தடுப்பு/தடுப்பு நடவடிக்கைகள்) பற்றிய OSC இன் மதிப்பீட்டைக் கோரும் ஒரு பங்குதாரர் கணக்கெடுப்பைத் தொடங்குவதற்கான விளிம்பில் இருக்கிறோம் - மற்றும் நாங்கள் சேர்க்காத அபாயங்கள் குறித்து OSC உள்ளீட்டைக் கோருகிறோம். இந்த ஆவணம்.

8. குறிப்புகள்UNECE (2014), “பெரிய தரவுகளின் தரத்திற்கான பரிந்துரைக்கப்பட்ட கட்டமைப்பு”, UNECE பிக் டேட்டா தரப் பணிக் குழுவின் விநியோகம், www1.unece.org/stat/platform/download/attachments/108102944/Big%20Dat
a%20Quality%20Framework%20-%20final-%20Jan08-2015.pdf?version=1&modificationDate=1420725063663&api=v2

UNECE (2014), “பிக் டேட்டா எவ்வளவு பெரியது? அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிபரங்களில் பெரிய தரவுகளின் பங்கை ஆராய்தல்", www1.unece.org/stat/platform/download/attachments/99484307/Virtual%20Sprint%20Big%20Data%20paper.docx?version=1&modificationDate=1395217470975&api=v2

Daas, P., S. Ossen, R. Vis-Visschers, and J. Arends-Toth, (2009), நிர்வாக தரவு மூலங்களின் தர மதிப்பீட்டிற்கான சரிபார்ப்பு பட்டியல், புள்ளியியல் நெதர்லாந்து, தி ஹேக்/ஹீர்லன்

டோர்ஃப்மேன், மார்க் எஸ். (2007), இடர் மேலாண்மை அறிமுகம் (இ எட்.), கேம்பிரிட்ஜ், யுகே, வுட்ஹெட்-பால்க்னர், ப. 18, ISBN 0-85941-332-22)

யூரோஸ்டாட் (2014), "அதிகாரப்பூர்வமற்ற ஆதாரங்களில் இருந்து புள்ளிவிவரத் தரவுகளுக்கான அங்கீகார நடைமுறை", தகவல் சமூகம் மற்றும் பிற புள்ளிவிவரங்களைச் சேகரிப்பதற்காக இணையத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான வழிமுறைகளின் பகுப்பாய்வில், www.cros-portal.eu/content/analysismethodologies-using-internet-collection-information-society-and-other-statistics-1

Reimsbach-Kounatze, C. (2015), “The Proliferation of “Big Data” மற்றும் Implications for Official Statistics and Statistical Agency: A Preliminary Analysis”, OECD Digital Economy Papers, No. 245, OECD பப்ளிஷிங். dx.doi.org/10.1787/5js7t9wqzvg8-en

Reis, F., Ferreira, P., Perduca, V. (2014) IAOS 2014 மாநாட்டில் சமர்ப்பிக்கப்பட்ட கட்டுரை, "அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரக் குறிகாட்டிகளின் காலக்கெடுவை அதிகரிக்க இணையச் செயல்பாடு ஆதாரங்களைப் பயன்படுத்துதல்", iaos2014.gso.gov.vn/document/reis1.p1.v1.docx

அபாயங்களை வெளிப்படையாகக் குறிப்பிடாவிட்டாலும், அதிகாரப்பூர்வ புள்ளிவிவரங்களுக்காக இணைய செயல்பாட்டுத் தரவைப் பயன்படுத்துவதில் தொடர்புடைய பல அபாயங்களை இந்தத் தாள் உண்மையில் அணுகுகிறது. யூரோஸ்டாட் (2007), தரவுத் தர மதிப்பீட்டு முறைகள் மற்றும் கருவிகள் பற்றிய கையேடு, ec.europa.eu/eurostat/documents/64157/4373903/05-Handbook-ondata-quality-assessment-methods-and-tools.pdf/c8bbb146-4d59-4a69-b7c4-218c43952214

ஆதாரம்: www.habr.com