د معلوماتو چې د شرکتونو او دولتونو لري ځينې حساس وي.
د روغتیا بیمې شرکتونه د خپلو پیرودونکو لخوا د طبي پاملرنې په اړه تفصيلي معلومات لري. دا معلومات د روغتیا په اړه د مهمو څیړنو لپاره کارول کیدی شي، مګر که چیرې دا عامه شي، نو ممکن ممکن د احساساتي زیان المل شي) د بیلګې په توګه، شرمندوی (یا اقتصادي زیان) د مثال په توګه، د کار موندنې ضایع (. د ډیرو سترو معلوماتو سرچینې هم هغه معلومات لري چې حساس دي ، دا د هغه دلیل یوه برخه ده چې ډیری وختونه د امکان وړ نه وي.
په خواشینۍ سره، دا خورا خورا ستونزمن ښکاري چې پریکړه وکړي چې څه ډول معلومات په واقعیت کې حساس وي (Ohm 2015) ، لکه څنګه چې د نالفلکس جایزه لخوا ښودل شوي. لکه څنګه چې زه په 2006 کې په 5 څپرکی کې تشریح کړم نیٹلفکس د نږدې 500،000 غړو لخوا د 100 میلیونو فلمونو شمیره خپره کړه او یو پرانیستې پیغام یې درلود چېرته چې خلک د نړۍ ګوټ ګوټونه وړاندې کړي چې کولی شي د فلمونو سپارښتنې لپاره د Netflix وړتیا ته وده ورکړي. د معلوماتو د خپریدو دمخه، نیٹليکس د هر مشخص مشخص پیژندنې معلومات لرې کړي، لکه نومونه. مګر، اروند نانایان او ویټی شمټیتکوف (2008) خوشې شوې دوه اونۍ وروسته معلومه شوه چې دا د امکاناتو کارولو لپاره د خلکو د فلمونو د اندازې په اړه زده کړه کوله چې زه به تاسو په څپرکی کې وښایه. که څه هم یو برید کوونکی کیدای شي یو د فلم د فلمونو درجه، اوس هم داسې ښکاري چې دلته هر څه حساس دي. پداسى حال کې چې دا به په عمومي توګه رښتيا وي، لږترلږه د ډاټااسټ کې د 500،000 خلکو څخه، د فلم درجه بندي حساس وي. په واقعیت کې، د معلوماتو د خوشې کولو او بیا پیژندنې په ځواب کې، یو تړل شوي ښځینه ښځینه د Netflix په وړاندې د ټولګي عمل فعالیت سره یوځای شو. دلته پدې مسله کې کومه ستونزه څرګنده شوې ده (Singel 2009) :
"د Mvvy او د ارقام معلوماتو کې د ... د لوړ شخصي او حساس طبیعت معلومات شامل دي. د غړو فلمونو د Netflix غړی شخصي ګټو ته اشاره کوي او / یا د مختلفو موضوعاتو سره جنسیت، ذهني ناروغۍ، د الکولي مشروبیت څخه ګټه اخیستنه، او د غوږ، فزیکي ناوړه ګټه اخیستنې، کورني تاوتریخوالی، زنا، او جنسي تیري څخه قربانی کول شامل دي. "
دا بیلګه ښیي چې هلته کیدی شي معلومات شتون ولري چې ځینې خلک د داخلي حساسیت په اړه فکر کوي کوم چې کیدای شي د سټاینګ ډیټابیس وي. برسېره پردې، دا ښیي چې هغه اصلي دفاع چې محققین کار کوي د حساس معلوماتو ډاټا پیژندنه - د حیرانتیا لارو کې ناکام شي. دا دوه نظرونه په تفصیل سره په شپږم فصل کې وده شوي.
د حساسو معلوماتو په اړه فکر کولو وروستی شی دا دی چې د خلکو رضايت پرته راټولوي اخالقي پوښتنې راپورته کوي، حتي که کوم ځانګړي زیان ونه رامینځته کیږي. لکه څنګه چې یو څوک د رضايت پرته د شاور اخیستلو لیدل کیدای شي د هغه د شخصي محرمیت، د حساس معلوماتو را ټولولو څخه سرغړونه وپیژندل شي - او په یاد ولرئ چې دا څومره حساس دی چې پریکړه وکړي - پرته له کوم رضايت سره د احتمالي راز راز اندیښنو المل ګرځي. زه به د شپې په څپرکی کې د محرمیت په اړه پوښتنې ته ستون شم.
په پایله کې، د ډیرو ارقامو سرچینې لکه حکومت او د سوداګریز اداري ریکارډونه، عموما د ټولنیزو څیړنو لپاره نه دي رامنځته شوي. نن ورځ د سترو ارقامو سرچینې او احتمال سبا، 10 ځانګړتیاوې لري. ډیری هغه شتمنۍ چې عموما د تحقیق، لوی، تل پاتې او غیر فعاله لپاره ښه وي، د ډیجیټل عمر شرکتونو کې واقعیت څخه راځي او دولتونه د دې توان لري چې د معلوماتو اندازه راټول کړي چې پخوا یې امکان نه درلود. او ډیری هغه شتمنۍ چې عموما د څیړنې، نامناسب، غیر متمرکز، بیړنۍ کولو، الګوریتمیایي محدوده، ناکافي، خراب، او حساسیت لپاره خراب وي - دا حقیقت له دې څخه راځي چې دا څیړونکي د څیړونکو لپاره څیړونکي ندي راټول شوي. تر اوسه پورې، ما د حکومت او سوداګریزو معلوماتو په اړه خبرې وکړې، مګر د دواړو ترمنځ توپیر شتون لري. زما په تجربه کې، د دولت ډاټا لږ کم غیرمعمولي، کم الګوریتمیمیک ډوله ضبط شوی، او لږ تیریږي. یو بل، د سوداګرۍ اداري ریکارډونه تل د تل لپاره وي. د دې 10 عمومي ځانګړتیاوو پوهه کول د سترو ارقامو سرچینو څخه د زده کړې په لور یو ګټور لومړنی ګام دی. او اوس موږ د څیړنې ستراتیژیو ته مخه کوو چې موږ کولی شو د دې ډاټا سره کار واخلو.