I Big Data sono enormi volumi di informazioni detenute da grandi organizzazioni, tra cui governi e multinazionali, provenienti da fonti eterogenee, analizzati da potenti algoritmi attraverso specifiche tecniche quali data mining, big data analytics, machine learning. La caratteristica di questo fenomeno viene descritta nelle cosiddette cinque "V": volume, varietà , velocità , veridicità  e valore. Da un punto di vista economico l'analisi dei grandi dati rappresenta una grande opportunità  di business e di sviluppo. Al contrario, da un punto di vista etico e giuridico sorgono importanti problemi inerenti al diritto alla riservatezza degli utenti informatici. Pertanto, il tema dei Big Data sarà  al centro dei dibattiti giuridici dei prossimi anni ed il compito dei governi del pianeta sarà  quello di trarre i maggiori benefici dal fenomeno in questione, arginandone i rischi.

Aspetti del recente dibattito in tema di Big Data. Profili etici, giuridici ed economici

2020

Abstract

I Big Data sono enormi volumi di informazioni detenute da grandi organizzazioni, tra cui governi e multinazionali, provenienti da fonti eterogenee, analizzati da potenti algoritmi attraverso specifiche tecniche quali data mining, big data analytics, machine learning. La caratteristica di questo fenomeno viene descritta nelle cosiddette cinque "V": volume, varietà , velocità , veridicità  e valore. Da un punto di vista economico l'analisi dei grandi dati rappresenta una grande opportunità  di business e di sviluppo. Al contrario, da un punto di vista etico e giuridico sorgono importanti problemi inerenti al diritto alla riservatezza degli utenti informatici. Pertanto, il tema dei Big Data sarà  al centro dei dibattiti giuridici dei prossimi anni ed il compito dei governi del pianeta sarà  quello di trarre i maggiori benefici dal fenomeno in questione, arginandone i rischi.
2020
it
Dipartimento di Giurisprudenza
Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/298527
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-298527