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)
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，下稱FTC）於2024年4月23日發布一項禁止「競業禁止」的最終規定「Non-Compete Clause Rule」（下稱FTC禁止「競業禁止」規定），近期關於該規定效力之相關訴訟引起美國各界廣泛的討論，有執業律師於2024年8月22日撰文提出企業面對該規定是否失效的不確定性，建議及早因應並加強營業秘密保護機制。 關於FTC禁止「競業禁止」規定，旨於美國境內禁止企業與離職員工簽訂競業禁止條款，該規定原預計將於2024年9月4日生效，生效後企業將不能再透過競業禁止約定作為營業秘密保護措施或訴訟上主張，而據FTC統計，約有3,000萬人（近五分之一的美國人）可能因此受到影響。然而2024年8月20日，「Ryan v. FTC」案中，美國德克薩斯州北區聯邦地區法院基於「認為FTC可能超越了其法定授權範圍以及規定過於寬泛」等原因，發布了一項全國性禁令，將導致FTC禁止「競業禁止」規定不會按計劃於2024年9月4日生效之效力，但FTC將會上訴。 對此，有相關實務界律師撰文指出，面對前述判決結果及各州的法規不一導致對於競業禁止條款仍有質疑的情況下，建議企業仍應及早因應並加強營業秘密保護機制，如： 1. 加入跨部門人員的協作：如熟悉企業營運過程中重要的關鍵競爭機密資訊的「業務與財務人員」、了解系統、流程管理之「資訊技術和安全」人員，以及與人員管理、教育訓練相關之「人力資源部門」等人員。 2. 建立合法的保護計畫：承上，該篇文章建議組織應藉由上述人員協助，檢視並強化落實以下機密（營業秘密）保護措施，包括： （1）營業秘密範圍確定：該篇文章提出企業應識別其機密（營業秘密）資訊，並篩選出最重要的類別。 （2）網路與環境設備管理：應確認企業（如：系統、設備、社交媒體等）政策是否足以保護不同類別的機密資訊，並符合法律（如：勞動法）要求，並重新檢視現行資訊安全機制之適當性，如網路安全策略及相關工具適用性、資訊洩漏風險點為何、目前權限管控合理性等。 （3）員工管理：該篇文章建議，企業需確認教育訓練實施，是否足夠向相關人員說明機密資訊和營業秘密對公司的重要性、是否納入對公司相關重要內容（如反壟斷法規的要求）；於工作安排上，企業可透過建立人員管理備援機制（即避免一個業務只由單一員工負責），避免業務連續性與資訊安全中斷；於現行企業之保密契約、禁止招攬條款（Non-Solicitation Agreements）、入職/離職契約等契約上，建議確認是否「合法、未過度限制員工、涵蓋所有競爭敏感資訊（如員工及相關客戶或供應商的敏感資訊），在可能適用的地區具有可執行性（法律效力）」等。 （4）外部活動管理：對於外部合作對象，如合作夥伴、競爭對手等，本文稱「勞動力競爭對手（Labor Competitors）」的互動，如資料提供、簽屬合約之合法性等。 綜上所述，競業禁止在國際上的適用性，可能因應機關、各州州法、訴訟等因素受到各種挑戰，導致訴訟上可主張的權利減少，因此執業律師更建議企業應及早審查現行機制並加強或建立營業秘密保護措施加強對於機密資訊的保護。本文建議企業可透過資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）檢視既有管理制度並因應趨勢變動，以PDCA管理循環方式調整精進管理以達到管控目的，建立扎實的企業營業秘密管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
瑞士洛桑管理學院發布2020世界競爭力評比報告瑞士洛桑管理學院（International Institute for Management Development, IMD）於2020年6月發布2020世界競爭力評比報告（IMD’s 2020 World Competitiveness Ranking 2020 results）。此份報告共評比 63 個經濟體，全球競爭力前5名依序為新加坡、丹麥、瑞士、荷蘭與香港；其他重要經濟體之排名包含加拿大為第8、美國第10、臺灣第11、中國第20、南韓第23與日本第34。 2020世界競爭力評比以有「經濟表現」（Economic Performance）、「政府效能」（Government efficiency）「企業效能」（Government Efficiency）和「基礎建設」（Infrastructure）四大評比指標，旗下再細分為340個子標，例如人均GDP、對外直接投資佔GDP比例、國際貿易、國際投資、財政、勞動力市場、顧客滿意度受企業重視程度、健康與環境基礎建設、研發人力比例、研發總支出占GDP比例等。此次評比中，可以看出小型經濟體（如新加坡、香港、丹麥等）因容易凝聚社會共識，表現較為優異。而排名退步的國家如中國和美國，乃因兩國之間貿易戰損害經濟表現（美國從2019年第3掉至今年第10，中國自14掉至20）。香港亦從2019年的第2排到第5，其經濟表現下降乃因社會動盪以及中國貿易戰影響。 我國在此次評比中表現優異，綜合排名第11名，較2019年上升 5 名；且我國在亞太地區中高居第 3名，僅次於新加坡和香港，為 2016 年以來最佳成績。評比指標之政府效能、企業效能、基礎建設排名均有進步，其中政府效能排名全球第9，首次進入世界前10名。
歐盟倡議「邁向資料經濟時代」政策，規劃巨量資料Big Data發展策略2014年7月歐盟執委會針對巨量資料規劃新的政策，提出「邁向資料經濟時代」（Towards a thriving data-driven economy）政策，對研究發展帶來激勵，創造更多的商業機會。先前在2010年至2015年巨量資料科技與服務市場觀察報告中，指出預期巨量資料科技複合成長率為40%。從這些國際趨勢觀察，智慧聯網與巨量資料涉及的領域包括健康、食品安全、氣候與能源資源、智慧運輸系統以及智慧城市等，而這些都是當前歐洲無法忽略的問題。因此，此政策中指出應支持重點資料來促進公共服務與市民生活的競爭力與品質，廣泛分享使用並發展公開資料資料以及研究資料、確認相關的法律架構與政策屬有利發展、利用政府採購將資料科技帶入市場等項重點，以促成資料驅動經濟的全球化發展。 歐盟指委會並指出，推動巨量資料政策的施行尚仰賴於其他的行動計畫以及各個會員國之間的合作 。而在資料蒐集與利用逐漸擴張的情形下，歐盟執委會更於2014年7月2日發出聲明，要求各國政府應重視巨量資料帶來的問題，並且指出在巨量資料的公共諮詢中，有主要四個問題: (1)缺乏跨境的合作(2)未具有充分設施以及資金資助機會(3)缺乏資料專家以及相關技術(4)法規範過於零散且複雜。因此，歐盟執委會提出以下幾點，有助於問題的解決: 1. 透過公私營合作制度資助巨量資料發展，特別是在個人醫療領域上的應用。 2. 在Horizon 2020架構下，設立巨量資料中心，將以資料為基礎，將之與雲端使用構成供給鏈，藉此幫助中小企業。 3. 當透過智慧聯網，及機器與機器間通訊取得資料時，應針對資料所有權以及責任規範建立新的準則。 4. 建構資料標準，找出潛在的缺漏。 5. 建立一系列超級運算中心，增加歐洲資料專家。 6. 在不同會員國建立資料處理設施之聯結網絡 。 歐盟執委會希望能於上述各項政策推動下，共同建立有助資料經濟發展基礎架構及環境，並鼓勵產業界共同投入巨量資料的應用發展。
電子商務應用與解釋之不易，提高法院裁判難度由於電子商務的應用往往涉及一些技術層面概念，當法律的適用遇到這些應用與解釋時，不免提高法院在裁判上的困難度。 以美國馬里蘭州上訴法院在五月初進行的 Beyond Systems Inc. v. Realtime Gaming LLC. 案件言詞辯論為例，由於該案涉及網路與法院管轄權之爭議，審理該案的數位法官均坦承對於律師在言詞辯論過程中所提到的一些技術名詞解釋感到理解上有些困難。該案是由位在馬里蘭州的原告指控位於喬治亞州發展互動軟體的公司，聲稱在 2003 年底自被告收到 240 封垃圾電子郵件，違反該州的反垃圾郵件法。馬里蘭州的地方法院駁回原告的訴訟，乃因現有證據很難判斷被告與馬里蘭州之間有地源上的關聯性，故該法院對於被告沒有管轄權。在上訴法院的言詞辯論中，原告指稱，從新墨西哥州所寄發的電子郵件內附有被告的網站連結；而被告則表示其並未寄發大量垃圾郵件給原告，此外，光是網站的存在以及在網際網路上提供資訊並不能做為法院主張管轄權的依據。 儘管雙方律師在法庭上互執己見就該案從不同角度進行辯論，但兩邊律師皆表示，要在現階段於法庭上對電子商務及電子通訊提出定義及解釋都不是容易的事，尤其在網際網路這塊領域中，要認清誰是行為主體是難度很高的事。