Grandes Dados: Estudo Exploratório de Riscos e Oportunidades - Colongo, Sabrina
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Nas últimas décadas, a quantidade de dados tem aumentado exponencialmente e representa actualmente tanto um risco como uma oportunidade para as empresas. Por um lado, a quantidade crescente de informação sobre os clientes tem permitido às empresas liderar acções de marketing personalizadas. Por outro lado, o armazenamento seguro de dados sobre os clientes é uma questão nova e perigosa. De facto, já ocorreram várias fugas de informação importantes. Estas últimas prejudicaram seriamente a imagem pública das empresas em causa. Esta tese irá, portanto, analisar esta dualidade entre riscos e…mehr

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Produktbeschreibung
Nas últimas décadas, a quantidade de dados tem aumentado exponencialmente e representa actualmente tanto um risco como uma oportunidade para as empresas. Por um lado, a quantidade crescente de informação sobre os clientes tem permitido às empresas liderar acções de marketing personalizadas. Por outro lado, o armazenamento seguro de dados sobre os clientes é uma questão nova e perigosa. De facto, já ocorreram várias fugas de informação importantes. Estas últimas prejudicaram seriamente a imagem pública das empresas em causa. Esta tese irá, portanto, analisar esta dualidade entre riscos e oportunidades em relação ao desenvolvimento de Grandes Dados. Este artigo irá também explorar o aspecto ético dos Grandes Dados, uma preocupação que surgiu mais recentemente. Cada vez mais utilizadores de dispositivos digitais preocupam-se com a informação pessoal que as empresas possam utilizar para inflacionar os seus lucros. Em paralelo com estas preocupações éticas, novas possibilidades continuam a florescer e os Grandes Dados parecem ter um futuro brilhante pela frente.
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Autorenporträt
Nascida em 1994, Sabrina cresceu no Leste de França. Entre 2012 e 2015, obteve o bacharelato em Administração de Empresas na Universidade de Genebra. Mudou-se então para Lausanne em 2015 e obteve um mestrado em Contabilidade, Controlo e Finanças em 2017. Decidiu dedicar a sua tese de mestrado ao estudo de Grandes Dados.