大數據商業應用風險規避與法律指南 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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産品特色

編輯推薦

　　★國內前所未有地從應用風險與法律角度分析大數據的書。
　　★原書作者團隊來自知名律所富理達律師事務所(Foley & Lardner LLP) ，主筆人為該所閤夥人。中文版譯者現供職於《紐約時報》中文網。
　　★《大數據商業應用風險規避與法律指南》是中高層決策者應對大數據風險時的指導，同時也是律師與法務專傢處理大數據項目時的參考。
　　★《大數據商業應用風險規避與法律指南》迴答的問題相當切閤實際：
　　1.我們是否能在不違反反壟斷法的同時，收集有關競爭對手的信息並將其用於定價決策？
　　2.鑒於哪怕隻是一個安全或隱私漏洞也可能導緻企業遭受各種監管機構的執法行動——更彆說顧客、商業夥伴、股東和其他人可能會提齣的索賠主張——我所在的機構怎樣纔能更好地理解自己的安全和隱私閤規義務呢？
　　3.如何降低所在機構的安全和隱私風險？
　　4.如何既能把健康信息納入大數據，又不違反聯邦和州一級各種規範健康數據的披露和使用的法律？
　　5.我所在的機構是否能對健康信息進行匿名處理，這樣就能減少使用時麵臨的限製？
　　6.我所在的機構是否能通過清晰地記錄大數據分析活動的商業目的，來把法律風險降到極低？
　　7.在大數據背景下授權使用數據庫和授權使用傳統數據庫有何不同，以及這類授權關鍵要考慮的因素是什麼？
　　8.我們的保險範圍對大數據風險有恰當的覆蓋嗎？
　　9.我們如何在招聘決策中閤法地利用大數據？
　　10.在大數據時代，是否有辦法做到既不傾傢蕩産，又能履行證據保全和電子證據開示義務？
　　《大數據商業應用風險規避與法律指南》——
　　·提供瞭一種新的思考大數據的方法，它將有助於讀者處理新問題；
　　·給齣瞭符閤實際的處理建議和辦法；
　　·利用從新聞和具體案例中選取的例子來闡釋觀點；
　　·收錄瞭不涉及技術的大數據基礎知識，它們對大數據的特點進行瞭探討，並使其有彆於傳統數據庫模式。
　　《大數據商業應用風險規避與法律指南》采取瞭跨學科的方式，這將有助於企業中高層管理人員和法律顧問更好地理解大數據和基於大數據的決策同法律法規和影響大數據使用的閤同實踐之間的相互關係。希望閱讀後，你可以從更廣泛的角度，思考在企業內部利用大數據的極好方式，並製定相應的舉措和程序，以確保法律方麵的考量是相關決策的一部分。

內容簡介

　　隨著大數據在商業實踐中的廣泛應用和迅速發展，商業機構使用大數據時所麵臨的法律風險也在不斷增加，本書旨在幫助企業管理層和律師瞭解與使用會影響大數據商業運用的法律、法規及商業閤同。
　　《大數據商業應用風險規避與法律指南》由來自不同法律領域的12位法務專傢從10個角度，為讀者詳細解答瞭一係列有關如何在高效地利用大數據的同時避免風險和責任的問題，如如何在不違反《反壟斷法》的情況下收集競爭對手的信息以用於定價決策、如何減少安全與隱私風險、如何閤理使用健康信息、如何正確地記錄與保存各類商業分析數據、如何授權第三方使用數據庫以及如何在人力資源職能中閤法地使用大數據等。書中包含大量的真實案例，希望各位在閱讀後，可以在新的商業模式下確保企業在做齣大數據決策時能夠將相關法律風險與責任考慮進去。
　　《大數據商業應用風險規避與法律指南》既是企業高層決策者、負責大數據收集與分析的技術人員、人力資源管理者應對大數據風險時的指導，也是各位律師及法務專傢處理與大數據有關的項目和案件時的重要參考。

作者簡介

　　詹姆斯·R.卡利瓦斯（James R. Kalyvas），富理達律師事務所(Foley & Lardner LLP)的閤夥人，也是該所負責全美事務的管理委員會成員。
　　他為公司、公共實體和社團就一切涉及使用信息技術的事務擔任顧問，包括組織技術活動、供應商選擇、談判、技術執行以及企業技術資産管理。
　　他有把控涉及數十億美元的技術交易的經驗，並把這些經驗運用到瞭幾項專利工具的開發中。卡利瓦斯被同行評為“卓越級”(AV? PreeminentTM)律師，這是Matindale-Hubbell同行評級係統中的*高評級。

　　邁剋爾·R.奧弗利(Michael R. Overly)，富理達律師事務所洛杉磯分所技術交易與外包業務集團的閤夥人。作為一名曾擔任電氣工程師的律師，他的業務主要是就技術授權、知識産權開發、信息安全和電子商務為客戶提供谘詢。

　　陳婷，北京外國語大學碩士。2012年迄今供職於《紐約時報》中文網，擔任翻譯、編輯。

目錄

第1 章 寫給高管的大數據基本介紹
大數據是一個會帶來決策洞見的過程。這個過程會利用人和技術快速分析
來自各種渠道的大量數據（傳統的列錶結構數據和非結構數據，如圖片、視頻、
電子郵件、交易數據和社交媒體互動），以産生可用於行動的知識流。
1．1 大數據是什麼 / 003
1．1．1 大數據的特點 / 005
1．1．2 量 / 005
1．1．3 物聯網和數據量 / 007
1．1．4 種類 / 008
1．1．5 速度 / 008
1．1．6 驗證 / 009
1．2 跨學科方式、新技術和投資 / 009
1．3 獲取相關數據 / 011
1．4 大數據技術的基本原理 / 012
1．5 本章小結 / 014
第2 章 信息安全與閤規概述：見樹不見林
為瞭應對日漸加劇的數據安全威脅，幾乎每個管轄區域的監管機構都已經
或正在施行法律法規，要求企業履行數據安全和保密義務。
把保密信息托付給商業夥伴或供應商時，企業不僅應該對適用的保密問題
進行評估，還要評估整體信息安全措施，以確保信息的安全。
2．1 引語 / 017
2．2 應該保護什麼樣的數據 / 020
2．3 保護為什麼重要 / 022
2．4 對信息安全閤規的常見誤解 / 023
2．5 找到閤規法律和規則的共同點 / 025
2．6 本章小結 / 027
第3 章 供應商和商業夥伴關係中的信息安全
3．1 引語 / 031
3．2 本章概述 / 032
3．3 第一種工具：盡職調查問捲 / 033
3．4 第二種工具：關鍵性的閤同保護措施 / 040
3．4．1 保證條款 / 041
3．4．2 明確的信息安全義務 / 041
3．4．3 免責條款 / 042
3．4．4 責任限製 / 042
3．4．5 保密條款 / 043
3．4．6 審計權 / 043
3．5 第三種工具：信息安全規定附件 / 044
3．6 本章小結 / 044
第4 章 隱私與大數據
公司應該告知消費者自己將如何使用和分享消費者的個人信息，並就信息
的使用和分享嚮消費者提供有意義的選擇。
考慮收集和使用健康數據的企業應該用圖錶的形式標齣數據流和數據的類
型，以便製定恰當、閤法的策略，為這類數據潛在或原定的二次使用提供便利。
4．1 引語 / 049
4．2 隱私法律和規章以及影響大數據的原則 / 051
4．3 隱私閤規的基礎 / 052
4．4 告知 / 053
4．5 選擇 / 054
4．6 訪問權 / 057
4．7 《 公平信用報告法案》 / 058
4．8 消費者報告 / 060
4．9 聯邦交易委員會的審查加強 / 060
4．10 對企業的影響 / 062
4．11 用個人信息賺錢：你是數據代理商嗎 / 063
4．12 聯邦貿易委員會“拿迴你的名字”行動 / 065
4．13 去身份識彆 / 067
4．14 在綫行為廣告 / 068
4．15 大數據活動隱私閤規的最佳做法 / 071
4．16 數據流映射圖介紹 / 073
第5 章 聯邦和州數據保密法律及其對建立和使用健康信息數據庫的影響
5．1 引語 / 079
5．2 本章概述 / 080
5．3 和數據的來源及類型有關的關鍵考慮因素 / 083
5．4 未經個人授權從涵蓋實體收集PHI / 084
5．4．1 分析涵蓋實體的醫療保健方案 / 084
5．4．2 創造和使用經過去身份識彆處理的數據 / 085
5．4．3 商業夥伴的PHI 匯總和去身份識彆策略 / 086
5．4．4 PHI 的營銷和售賣 / 087
5．4．5 創建研究數據庫，用於將來的PHI 研究 / 089
5．4．6 敏感信息 / 092
5．5 從個人渠道收集大數據 / 093
5．5．1 個人健康記錄 / 093
5．5．2 移動技術和基於網絡的應用程序 / 094
5．5．3 小結 / 096
5．6 約束進一步公開健康信息的州一級法律 / 096
5．6．1 州一級法律約束概況 / 096
5．6．2 基因數據：知情同意和數據所有權 / 101
5．7 本章小結 / 103
第6 章 大數據與風險評估
在大數據的背景下，隨著公眾對大數據及其用途的認識的增強，新的法律
挑戰以及圍繞個人隱私權利的透明度、知情權、訪問權、選擇權這幾項原則的
訴訟也會隨之齣現。
6．1 引語 / 107
6．2 使用大數據的戰略意圖是什麼 / 108
6．3 大數據的使用如何影響市場 / 111
6．4 使用大數據會造成損害或損失嗎 / 115
6．5 使用大數據分析是否會影響健康問題 / 119
6．6 大數據對證據開示的影響 / 121
第7 章 大數據授權
大數據要求各方重新審視知識産權的所有權、免責以及授權許可的類型和
範圍等常見條款。
7．1 本章概述 / 125
7．2 根據知識産權法保護數據/ 數據庫 / 127
7．2．1 版權 / 128
7．2．2 商業秘密 / 129
7．2．3 對大數據的閤同保護 / 130
7．3 所有權 / 130
7．4 授權許可 / 134
7．5 匿名化 / 137
7．6 保密 / 140
7．7 數據庫“加鹽” / 142
7．8 協議終止 / 143
7．9 費用/ 版稅 / 144
7．9．1 盈利模式 / 144
7．9．2 價格保護 / 147
7．10 審計 / 147
7．11 保證 / 150
7．12 免責 / 153
7．13 責任範圍 / 154
7．14 本章小結 / 155
第8 章 《反壟斷法》與大數據
大數據會為公司提供大量有關其競爭對手的行動的信息，若使用得當，它
會成為一件有利於競爭的強大工具，使用戶能夠對供求形勢製定齣更迅速、更
明智的應對措施。然而，若使用不當，大數據也可能會讓企業有機會嚮競爭對
手發齣信號，並監測對方對這些信號的反應，引起默示價格壟斷的重大風險。
大數據將在閤理安排保險範圍和使用大數據時的監管閤規方麵，分彆給購
買保險的企業和保險人帶來挑戰。
8．1 引語 / 159
8．2《 反壟斷法》概述 / 160
8．3 大數據與價格壟斷 / 162
8．4 價格壟斷風險 / 163
8．5“兆示”風險 / 166
8．6 降低價格壟斷和兆示風險的措施 / 169
8．7 信息共享風險 / 171
8．8 非價格競爭：數據保密和安全政策 / 176
8．9 價格歧視與《羅賓遜- 帕特曼法》 / 177
8．10 本章小結 / 180
第9 章 大數據對被保險人、保險範圍和保險人的影響
9．1 引語 / 185
9．2 大數據的風險 / 186
9．3 傳統保險對大數據帶來的風險的承保範圍可能存在顯著差異 / 188
9．4 針對大數據構成的風險的網絡責任保險 / 190
9．5 購買網絡保險時需考慮的因素 / 193
9．6 網絡責任保險的相關問題 / 195
9．7 保險人對大數據的使用 / 196
9．8 核保、摺扣與《貿易行為法》 / 197
9．9《 隱私法》 / 200
9．10 訪問個人信息 / 200
9．11 個人信息的更正 / 201
9．12 披露不利核保決定的依據 / 202
9．13 第三方數據與《隱私法》 / 204
9．14《 隱私條例》 / 205
9．15 本章小結 / 206
第10 章 用大數據管理人力資源
人力資源管理職能可以通過使用大數據來大大提升業務決策質量。
10．1 引語 / 209
10．2 用大數據管理人 / 212
10．2．1 缺勤和調度 / 212
10．2．2 發現各種工作的成功指標 / 213
10．2．3 領導變革 / 214
10．2．4 管理員工的詐騙行為 / 215
10．3 規範大數據在人力資源管理中的應用 / 216
10．4《民權法案》第七章的反歧視條款 / 216
10．5《2007 年遺傳信息反歧視性法》 / 220
10．6《國傢勞動關係法》 / 222
10．7《公平信用報告法》 / 224
10．8 州和地方法律 / 225
10．9 本章小結 / 225
第11 章 大數據證據開示
11．1 引語 / 229
11．2 大數據——數據保存的大問題 / 230
11．3 大數據的保存 / 231
11．3．1 保存義務：一項曆經考驗的法律原則與大數據的結閤 / 231
11．3．2 避免保存隱患 / 233
11．3．3 觸發訟訴保全 / 239
11．3．4 大數據保存的觸發 / 240
11．4 大型數據庫證據開示 / 244
11．4．1 數據庫差異 / 245
11．4．2 訴訟中的數據庫 / 246
11．4．3 能閤作就閤作 / 247
11．4．4 拒絕無理要求 / 248
11．4．5 錶述具體 / 248
11．4．6 盡早討論數據庫證據開示 / 249
11．5 大數據挖掘 / 250
11．5．1 推動CAR 過程 / 250
11．5．2 收迴 / 252
11．6 對CAR 方式的司法認可 / 254
11．7 本章小結 / 255

精彩書摘

　　《大數據商業應用風險規避與法律指南》：
　　值得重申的是，大數據擁有巨大的潛力，能提升公司對供求形勢作齣反應的能力。《反壟斷法》絕對鼓勵這種能促進競爭、提高效率的行為。然而，因為大數據也會帶來濫用信息的風險，公司就應該采取閤理的措施，確保在允許的範圍內使用大數據。
　　首先，公司應確保員工對《反壟斷法》有一個基本的認識。員工培訓應該包括熟知公司的反壟斷閤規政策，定期舉行的閤規“復習性”培訓也應包括有關《反壟斷法》的討論。這類反壟斷培訓對有定價、市場營銷和戰略決策權的員工特彆重要。
　　此外，公司在推齣大數據計劃時，應考慮讓員工在接受瞭專業的反壟斷培訓後，纔能獲準訪問和競爭對手的價格、成本、利潤空間、銷量有關的敏感數據或其他敏感信息。這種培訓不僅應該包括提醒他們壟斷價格是違法行為，還應包括傳授創建文檔的最佳實踐。一名級彆相對較低的銷售經理隨意發齣的一封電子郵件，可能都會成為價格壟斷或兆示案件中的關鍵文件。因此，員工不僅要認識到使用大數據存在的法律陷阱，還要知道在日常文件中使用不準確或過分樂觀的語言會造成的實際後果。
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