网络数据和数据保护

越来越多的公司通过使用提供大量机会的网络数据源来寻求更好的洞察力。 Web 数据可用于获得有助于提高效率和收入的新见解。 内部生成的信息可能存在差距，公司越来越多地将新的非传统数据源纳入其分析。 这可以帮助公司看到由于仅限于自己的内部数据的输入而错过的风险和机会。

将网络数据和离线数据联系起来，可以为公司数据提供更多价值和洞察力，通过结合这两种数据源，公司可以更好地了解其数字营销活动和离线交易中发生的情况。 例如，通过加入第一方数据，可以将离线数据与以前匿名的在线行为相匹配。 这为归因提供了显着优势，因为它可以可视化给定的活动是否导致了实际销售，即使销售发生在线下。 然而，有效地使用这些数据可能具有挑战性。

1. 收集网络数据有哪些挑战？

对于许多公司来说，新技术的实施已经超过了他们已经到位的跟踪和管理数据的物流。 快速变化的数字营销行业引入了日常问题：我们应该如何支持众多在线平台？ 我们应该如何处理大数据？ 我们如何确保数据合规性？

企业在收集网络数据时面临的一些常见挑战是：

• 技.
• 保持数据合规性：不断增长的监管要求使处理数据的各个方面变得更加复杂。 随着企业不断增加他们存储的关键和敏感数据的数量，确保保护敏感数据的监管压力也相应增加。

2. 数据保护法如何运作？

数据保护法控制组织、企业或政府如何使用某人的个人信息。 它确保负责使用个人数据的每个人都遵循“数据保护原则”。

GDPR 是迄今为止世界上最强大的数据保护规则集，它要求企业保护人们的个人数据并限制组织可以对个人数据进行的操作。 在瑞士，FADP 允许处理个人数据的一般许可，除非出现“没有非法侵犯个人”的情况。

两种数据保护法都基于不同的概念，瑞士 FADP 建立在许可原则之上，而欧盟 GDPR 建立在禁止原则之上。 FADP 将罚款理解为对犯罪行为的制裁，而 GDPR 对罚款的使用旨在加强监管合规的动机。

如果您的公司位于欧盟以外，如果您在欧盟地区开展业务活动并且可以访问您的欧盟客户、供应商和欧盟雇员的个人数据，则欧盟数据保护法规与您直接相关。

3. 它如何影响网络数据的使用？

个人数据如何定义？

个人数据被定义为可用于直接或间接识别特定个人的任何个人身份信息。 例如，在线标识符和位置数据被视为个人数据，因此必须以与其他标识符相同的方式保护它们，例如数据主体的健康信息。

您有合法的理由使用这些数据吗？

根据数据保护法，为了使用或持有任何欧盟公民的个人数据，公司必须遵守存储或使用个人数据的一项或多项法律理由：同意、合同、合规、公共利益和合法利益。 出于本文的目的，我们关注同意和合法权益。

• 同意：指当数据主体明确同意让公司使用他们的数据时。 例如，一家提供视频服务并征求用户同意以处理他们的偏好以向他们推荐定制电影的公司。
• 合法权益：如果出于特定商业利益的需要，允许进行数据处理。 例如，一家公司通过监控员工 IT 设备的使用来确保其网络安全。 就员工的隐私和数据保护权利使用侵入性最小的方法，例如限制某些网站的可访问性。

您是否制定了数据保留和访问政策？

公司的保留政策应考虑其存储的数据类型并相应地分配适当的生命周期。

您的 IP 符合 GDPR 吗？

GDPR 法规将 IP 地址定义为您需要确保您用作代理的任何欧盟住宅 IP 符合 GDPR 的个人身份信息。 这意味着您需要确保该住宅 IP 的所有者已明确同意将其家庭或移动 IP 用作代理。

4. 可以使用哪些网络分析工具？

有不同的工具有不同的工作方式，取决于您是否需要符合 GDPR 或 FADP，需要在一个工具内采取不同的措施，甚至不同的工具可能是正确的工具，以确保获得尽可能多的数据在保持合规的情况下是可能的。

• 谷歌分析：旨在分析网站或博客的流量并研究用户行为。 网站流量来源、转化率、访问量等是提供的指标。 此外，它可以在 100% 可定制的仪表板 Data Studio 中查看。
• Matomo ：以比搜索引擎领导者更道德的方式收集信息，它也是衡量网络统计数据的免费软件。 与谷歌分析不同，Matomo 不提供数据采样。 使用此工具，可以根据需要收集尽可能多的信息，此外，可以修改甚至删除数据库，而谷歌分析则不是这样。
• ATinternet：用于电子商务、金融、媒体和机构网站等各个领域。 与 Matomo 一样，AT Internet 无需收集同意 cookie。 因此，它对数据收集的限制较小。 此外，它不提供采样并允许进行不同的分析。

5. 结论

在我们这个数据驱动的世界里，数据就是力量。 数据保护法有助于保护人们的个人数据。 GDPR、FADP 和其他数据监管法律要求公司对处理和保护个人数据产生新的敏感性。 它提高了用户对他们的数据如何使用以及如何在网站上进行跟踪的透明度。

对于公司而言，评估正确的网络分析工具并根据其情况和适用法律对工具进行最佳设置非常重要。 只有这样，他们才能在数据合规的同时获得他们想要的洞察力。