調查指出：美國民眾對無線電視數位化缺乏準備
美國審計部(Government Accountability Office, GAO)就無線電視數位化轉換一事進行調查並於2008年6月10日公布報告。該調查報告發現，雖然超過8成民眾對無線電視數位化有所認知，但亦有許多民眾認知有誤。
此外，該調查報告亦指出，收看無線電視之民眾中，45%尚未購買機上盒以因應無線電視數位化；反之並不需要為數位化進行準備之民眾(如收看有線電視或衛星電視者)，卻有30%表示已經做好無線電視數位化之因應措施。在此同時，仍有部分低功率電視台將不會全面數位化，故接收無線電視之民眾可能必須備有同時可接收類比與數位訊號之設備，方能夠維持其無線電視的收視。
為鼓勵民眾購買數位機上盒，美國國家電信與資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)稍早已經發出80萬張折價券，但僅有不到一半的折價券被使用，至於尚未被使用的折價券亦已逾期而無法使用。
除機上盒的準備外，隨著訊號數位化，無線電視台的訊號強度及受干擾程度也將有所改變，故無線電視台需調整電台或天線的位置，以避免部分地區民眾在數位化後無法收看清晰的影像。美國通訊傳播委員會之工程師指出，約有1%的民眾可能會有前述困擾，但截至目前為止，仍有部分電視台受限於經費問題而尚未有所因應。
英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2013年8月8日發布當事人近用請求權實務準則（subject access code of practice），以協助資料控制者遵循1998年資料保護法（Data Protection Act 1998，DPA）有關當事人行使近用權（access right）之規定。 根據DPA，任何資料主體都有權利接觸、查詢其被資料控制者擁有之個人資料，即當事人向資料控制者請求近用其個人資料之權利。當事人近用請求權實務準則闡明資料主體的查閱請求權、製給複製本請求權等權利，與資料控制者回應當事人近用請求權的責任，該項權利允許當事人查詢其信用卡紀錄、健康紀錄等資料，資料控制者一旦收到當事人請求，必需於40天內回覆。 ICO同時發布10項簡易步驟，以協助資料控制者衡量回應當事人近用請求權。內容包括：1.確認當事人提出之請求是否為當事人近用請求權；2.確保有足夠資訊可識別請求者的身分；3.若需要更多資訊以釐清請求者之需求，立即向請求者提出；4.若需收費，及時向請求者提出；5.確認是否有請求者需求的資訊；6.即使紀錄不正確或令人尷尬，都不要試圖更改該紀錄；7.衡量紀錄中是否含有他人資訊；8.確認是否有提供資訊之義務；9.確認能解釋資訊中的複雜名詞；10.於適當的情形下，永久保存回覆當事人資訊的副本。 這項實務準則將協助資料控制者更即時且有效地處理當事人對其資料近用請求之相關事項，同時證明資料控制者係以公開且透明之方式妥善管理其所蒐集之顧客資料。
韓國公布「數位平台政府實施計畫」2023年4月韓國政府公布「數位平台政府（디지털플랫폼정부위원회，Digital Platform Government）實施計畫」，促使政府全面結合人工智慧和資料運用，打破過往部會機關個別發展數位專業的阻隔，為國民提供數位化整合的政府服務，並鼓勵企業創新。 「數位平台政府」為2022年新任總統尹錫悅推行的政府改革措施之一，同年7月頒定組織條例，成立直屬於總統之「數位平台政府委員會」，委任財政、科學、行政及個資保護4部會首長及19位專家組成。數位平台政府實施計畫預計2027年完成，計畫訂出4項數位平台政府關鍵服務任務，任務目標與對應措施如下： (1)政府為人民服務：建立政府綜合服務窗口，統整中央、地方各級單位之千餘種稅捐、福利等內容，提供如「青年政策整合」之個性化便利服務，以減少人民不便與潛在社會問題。 (2)智慧的一體式政府：擴大機構間資料的共享與利用，打破部會之間、中央和地方政府之間的資料孤島情形，目標串連1.7萬餘的政府系統，成為政府創新基礎設施，以靈活應對快速變化的外部環境。 (3)公私協力的成長平台：打造數位經濟生態系，以交通、安全、能源和城市為初步建置領域，後續擴展到醫療、環境和公共管理等，預計培養1萬家基於此生態系經營的SaaS（Software as a Service，軟體即服務）公司。 (4)可信賴的平台政府：加強人民對個人資料的控制權，將於數位政府平台中引入資料近用記錄檢查和管理功能，並採用「零信任」、「供應鏈安全」等機制提高安全性。
基因資訊醫療運用與業務過失 「巨量資料應用」當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後，智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中，巨量資料(Big Data)是重要的一環，以製造業為例，傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用，鮮少做為改善整體操作流程的基礎，但在生產力4.0推進之後，則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理，並經過分析取得改善行動方式，使生產最佳化，再結合訂單需求預期分析，依市場變化調整製造產量，達成本控制效果。 在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」，亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發，使製造業、商業服務業、農業產品服務等，提升其附加價值。除此之外，經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資，落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而，巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用，因此，未來應著重於如何將資料去辨識化，顧及隱私與個人資料之保護。目前，針對此部分，法務部將研擬個人資料保護法修正案，制訂巨量資料配套法規。