美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。
美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。
與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。
但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
- Dan Woods, Big Data Requires a Big, New Architecture, Forbes, July,21,2011
- Rachel Haines, Is the “Data Lake” the Best Architecture to Support Big Data? InFocus- EMC, January 14, 2014
- Edd Dumbill, The Data Lake Dream, Forbes, January 14,2014
- From The Cloud To The Lake: The Future Of Data In Healthcare
- In the Future We Will Store Data Not in a Cloud But in a Lake
- What big data could do for health care
- Finance Committee chairman seeks input on health data transparency
許芳瑜
組長 編譯整理
Brian Stein & Alan Morrison, The Enterprise Data Lake:Better Integration and Deeper Analytics, PwC Technology Forecast, Issue 1(2014), available at http://www.pwc.com/en_US/us/technology-forecast/2014/issue1/assets/pdf/pwc-technology-forecast-data-lakes.pdf (last visited August 11, 2014)
Finance Committee chairman seeks input on health data transparency http://thehill.com/policy/healthcare/209196-finance-chairman-seeks-input-on-health-data-transparency#ixzz3A4O3ysjV (last visited August 11, 2014)
What big data could do for health care http://www.washingtonpost.com/blogs/wonkblog/wp/2014/07/09/what-big-data-could-do-for-health-care/ (last visited August 11, 2014)
In the Future We Will Store Data Not in a Cloud But in a Lake http://www.brookings.edu/blogs/techtank/posts/2014/07/28-big-data-lakes(last visited August 11, 2014)
From The Cloud To The Lake: The Future Of Data In Healthcare http://www.bsminfo.com/doc/from-the-cloud-to-the-lake-the-future-of-data-in-healthcare-0001(last visited August 11, 2014)
Edd Dumbill, The Data Lake Dream, Forbes, January 14,2014 http://www.forbes.com/sites/edddumbill/2014/01/14/the-data-lake-dream/(last visited August 13, 2014)
Rachel Haines, Is the “Data Lake” the Best Architecture to Support Big Data? InFocus- EMC, January 14, 2014 https://infocus.emc.com/rachel_haines/is-the-data-lake-the-best-architecture-to-support-big-data/(last visited August 13, 2014)
Dan Woods, Big Data Requires a Big, New Architecture, Forbes, July,21,2011 http://www.forbes.com/sites/ciocentral/2011/07/21/big-data-requires-a-big-new-architecture/(last visited August 13, 2014)
墨西哥的聯邦資料保護法在二０一０年四月經墨西哥國會通過後，已於同年七月六日生效。這個新法旨在保護個人的隱私權並強化個人對自身資訊的掌控。與我國新近通過的個人資料保護法相同，墨西哥的這個新法所規範的範圍也包括了私部門對個人資料的蒐集、處理與利用。 在新法通過之後，原本的聯邦公共資訊近用機構（Federal Institute for Access to Public Information），亦擴張執掌並更名為聯邦公共資料近用及資料保護機構（Federal Institute of Access to Information and Data Protection）。在新制下，該機構將在原有負責事務外，另肩負起監督私部門就個人資料保護的相關事務。 此外，該法設計了一個雙重的監督機制：當資料的蒐集、處理或利用人，也就是所謂的資料控制者（Data Controller）出現可能違反聯邦資料保護法的狀況，將先由各相關部門的主管機關，例如主管經濟事務的機關或主管交通事務的機關來介入處理，而非由聯邦公共資料近用及資料保護機構立刻介入。
臉書（Facebook）被控告違反和解協議臉書（Facebook）在2011年11月與美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）針對用戶資料的隱私權問題達成和解，包括第一：臉書必須遵守其自行提出的隱私權政策；第二：臉書必須要事先得到使用者的同意，才能更改其資訊分享的設定；第三：當使用者刪除其帳號的三十天內，臉書必須實際上使任何人不能再取得相關資訊；第四：必須對新產品或服務建立並維護其隱私權保障的計畫；第五：在未來二十年內，臉書必須由獨立的第三人稽查其隱私政策，以維護使用者的資訊隱私保護。 但是公益團體電子隱私資訊中心（Electronic Privacy Information Center, EPIC）最近指控臉書的Timeline功能違反和解協議的第二條。在EPIC的指控中表示：臉書必須要事先得到使用者的同意，才能更改其資訊分享的設定。而Timeline的功能在2011年12月6日上線後，完全改變了使用者揭露其資訊的方式，強化使用者張貼的重要事件，並回溯資料至該使用者第一次登入臉書時（甚至更早至第一次輸入相關資料時）。雖然臉書提供七天時間給使用者可以編輯Timeline，刪除不希望公開的照片或貼文，但幾乎沒有人知道。EPIC因而要求FTC介入調查。
青少年在網路使用安全的議題上需要更多的協助及指引為瞭解兒童及青少年透過行動裝置接取網路不當內容（inappropriate content）之情形，以及父母或監護人如何限制孩子使用網路設備等議題，英國通訊管理局（Office of Communications, Ofcom）委託英國第二大研究機構Ipsos MORI於2009年3-4月間，與797組7-16歲的兒童及青少年進行面對面的親子訪談，並於2009年9月公布該調查之研究結果。 根據該份兒童及青少年接取網路內容訪談的研究報告（Children’s and young people’s access to online content on mobile devices, games consoles and portable media players）顯示，分別有90%及74%的兒童及青少年透過遊戲裝置及行動電話使用接取網路，利用其他多媒體影音裝置上網的則占13%。另外有三分之二透過行動電話上網的使用者，可自由瀏覽及接取網路內容，而無任何內容分級或不當內容接取上的限制。該研究報告同時亦指出，對於使用行動電話上網的兒童及青少年，僅有10%的父母及監護人「非常關心」（major concerns）其瀏覽或接取不當網頁內容的問題；而使用遊戲裝置上網的兒童及青少年中，僅有11%的父母或監護人「非常關心」其對於接取或瀏覽不當內容之問題。對於兒童及青少年利用行動電話上網的管制議題上，父母及監護人多半透過通話及簡訊的使用量來限制兒童及青少年使用行動電話，而非直接要求兒童及青少年禁止其上網瀏覽不當的內容或教導其如何安全的使用網路。此外，就兒童及青少年本身使用網路所遇到的安全性問題上，介於11-16歲的青少年有54%表示，其需要有關如何維護隱私權及個人資料的建議與協助；而28%的青少年則提及，其需要資訊安全的建議，尤其是如何強化密碼及個人識別碼（personal identification numbers, PINs）；至於7-11歲的兒童則多以「不知道」來回答調查問卷上的問題。 藉由該份研究報告數據的公開，英國政府開始針對兒童及青少年透過行動裝置使用網路之安全性問題進行研議，期望透過更多的宣導與教育，使父母及監護人更為關心兒童及青少年網路內容帶來的身心健康影響，並提昇父母、監護人、兒童及青少年對於網路使用的安全意識，以建立兒童及青少年對於網路安全的正確觀念。
FTC提供意見給NHTSA有關隱私權和車輛對車輛通訊（V2V）美國聯邦貿易委員會（FTC）針對國家公路交通安全管理局（NHTSA）的行政命令提出建議，就有關車輛到車輛通信（V2V）之事宜，FTC長期作為負責保護消費者隱私與安全的聯邦機構，FTC認為NHTSA在行政命令中採取隱私和安全問題考慮是非常適當。 在FTC的建議評論指出，FTC針對物聯網的的資訊安全疑慮，同樣也會適用在消費者的車輛收集的隱私和安全問題。FTC認為NHTSA的協商支持作法，基於流程的可解決隱私和安全隱患，其中包括隱私風險評估。該評論還讚揚NHTSA設計一個V2V系統來限制收集和存儲僅是供應其預期的安全目標的數據。 美國每年都會有上千人意外死於汽車意外事故，NHTSA研究指出，汽車相撞的原因多數情況下在於資訊的不透明，如果汽車之間可以「相互溝通」，讓駕駛彼此知悉對方的情況，就能減少碰撞事故。 「V2V」係指vehicle-to-vehicle，是規劃建立於汽車之間的通信網路。在這個網路中，汽車之間能夠互相傳送數據，告訴對方自己的狀態和行為，也了解其他車輛的狀態和行為。但是目前V2V各家發展的標準不一，因此假設福特的車如果不能跟其他廠商的汽車溝通，技術再好也沒用。 也因此，NHTSA在官網上公告規則，宣布將制定「V2V」通信技術標準的法規。也就是說，NHTSA將要制定一個統一的標準，來確保汽車之間溝通使用的是同一種語言。在最新的一份報告中，NHTSA詳細說明了「V2V」通信技術的軟硬體標準。它包括部署該項技術可能需要的硬體設施及其費用，汽車之間溝通的資料類型，以及該技術將如何提醒司機。此外，還覆蓋了「V2V」通信技術的安全細則，以及它將如何加密以避免竊聽和侵犯隱私。 在使用者和廠商都關心的資料外洩方面，NHTSA表示，資料本身將不包含個人身份資訊，並且將會被保密。目前提出的方案裡包含兩套數據，其中一個包含核心資訊：如位置、速度、駕駛方向、剎車狀態、車輛尺寸等。這些資料將即時更新並相互傳播。第二套數據則會更加複雜，只有在數據發生變化時才會相互傳輸。它包括汽車輪胎是否漏氣，前燈是否打開，保險杠的高度，是否行駛在密集人群中等。