数据何时真正匿名化？你可能还记得一些案例，例如公共交通组织或电信供应商发布的数据集不够"匿名化"，导致非常具有破坏性的高度可见的新闻标题。

这不是指手画脚，因为你知道吗？匿名真的很难！对于许多实际的用例来说，仅仅用假名替换名称或掩盖一些值是不够的。只要有一点额外的背景知识，通常就可以确定您认为匿名的个人。

组织正越来越多地寻找将现代以数据为中心的业务用例与严格的隐私条例（如通用数据保护条例（GDPR））相协调的方法。那么，企业如何确保他们做了正确的事情，返利怎么用，并表明他们正在认真对待自己的数字责任呢？

SAP希望为客户的数字化转型之旅提供支持，让他们将隐私挑战转化为机遇。我们的愿景是提供对数据的实时匿名访问，从而使数据可用于以前被数据保护和隐私条例阻止的用例。

在Daniel Schneiss的博客中阅读更多关于如何将数据隐私挑战转化为商业价值的信息。

SAP HANA团队已经投入了大量的思考和实践研究如何最好地帮助客户保护数据隐私，大数据信息，同时在现代分析用例中充分挖掘其数据潜力。使用SAP HANA 2.0 SPS 03，学习大数据，我们发布了一个可定制的功能，允许组织匿名化实时数据—通过在SAP HANA中提供其数据的匿名化视图。有关此版本中新安全功能的更多信息，请查看此博客。

让我简单地详细解释一下差异隐私和k-匿名的含义。这些方法是在对直接标识符采取了明显的保护措施之后开始发挥作用的，比如冒名实名或掩盖社保号码。

不同的隐私会给你的数据带来随机噪音，例如员工调查中的工资金额。查看个人记录，你不会得到任何有意义的结果，因此个人隐私受到保护。然而，噪声是以一种统计上聪明的方式添加的，淘客助手怎么用，它允许您在对整个数据集进行分析时仍然获得有效的数字洞察力。

k-匿名性通过概括数据集中的一些值来隐藏群体中的个体。例如，从人口普查数据来看，这可能意味着不列出实际的出生日期，而只按年份或十年范围计算。或者看看邮政编码，这可能意味着根据城市或县等等级进行概括。数字"k"指定了数据集中每个组中的最小成员数。

这只是对匿名化方法的简单介绍。更多信息，请阅读博客超越掩蔽：如何匿名化大型数据集，观看此视频或阅读文档。

以上示例已经暗示了一些潜在的用例，但还有更多，例如

数据即服务，云提供商可以出于广告目的访问匿名用户配置文件数据，或者电信提供商出于城市规划目的访问匿名位置数据。遥测和物联网，车队经理可以与制造商共享匿名汽车使用模式，或者能源供应商可以提供基于匿名使用数据的智能电表分析。医疗保健，医院可以为研究人员和保险公司提供匿名患者数据存档，保险公司可以存储匿名的历史数据，以便即使在合法删除期之后也能保存

在上述用例中，匿名主要用于保护个人隐私。但是，大数据和小数据，匿名化也使得用例的另一个整体维度成为可能：对商业机密数据的分析。类似行业或同行集团内的企业可以相互比较业绩，但不必透露详细的财务数据或运营数据。

您也可以想到您所在业务领域的一些典型例子！要了解有关数据匿名化的更多信息，请转至

最后一句结束语：管理安全的数据访问和安全地配置系统仍然是关键的操作任务——这些都不会消失。匿名化是工具箱中的一个新工具，主要针对以前被拒绝的整组数据进行分析。它补充了其他安全机制，如掩蔽、授权和加密。SAP HANA在其核心中内置了安全性，具有用于身份验证和单点登录、授权和角色管理、用户和身份管理、审核日志、安全配置和加密的全面框架和工具。有关SAP HANA安全性的更多信息，请访问