ڈیٹا پر کیا اثر پڑتا ہے ؟

ڈیٹا پرافینگ ایک نظام ہے جس میں ڈیٹا کے ماخذوں کا جائزہ لیا جاتا ہے تاکہ وہ ان کی کیفیت، ساخت، اور مواد کا تجزیہ کر سکے۔ اس میں معلومات کی تفاعلات، تعلقات، اناطولیہ اور مکمل میٹرکز کی شناخت کے لیے شامل ہیں۔

جدید ڈیٹا پرفیلنگ آلات کا خود کار ہونا، اس کام کے ذریعے اعداد و شمار کو کم وقت میں بنانے، ڈیٹا کو وقت پر لانے اور اس کی مطابقت میں آنے سے پہلے اور نشان زدہ ممکنہ مسائل جیسے کہ رپورٹ، مشین سیکھنے یا پھر ڈیٹا کے بارے میں مناسب معلومات کے بغیر، ڈیٹا کی بنیاد بن گئی ہے۔

ڈیٹا پرافیلنگ کا تکنیکی نظام

Statistical and Stuctural Analysis

تکنیکی طور پر بنیادی اعداد و شمار (mean, Medicine, معیاری گردش) کو شمار کرنے کے لیے پرفیلنگ کا استعمال کرتے ہیں اور اعداد و شمار کو جانچنے کے لیے، اقدار کے نمونے اور فریکوئ تقسیم کرنے کے لیے. مثال کے طور پر، ایک کالم کا جائزہ " [Phone نمبر] میں نقصاندہ معلومات ہو سکتی ہیں،

ایک دوسرے کے ساتھ تعاون کریں

ڈاٹ کام کے آلات باقاعدہ اصطلاحات اور فیوزنی جوڑ کا اطلاق کر سکتے ہیں تاکہ عام نمونے (مثلاً ای میل کے پتوں، پوسٹ کوڈ) اور بیرونی حصوں کو دریافت کیا جاسکے. مشتری ریکارڈز میں 257 کی ایک بڑی مقدار کو فوری طور پر تباہ کیا جائے، یہ نامیاتی عوامل خاص طور پر دھوکا دہی میں قابل قدر ہیں، جہاں غیر معمولی طور پر انفصرامی کے ذریعے حاصل کیے گئے اور ان کی جانچ پڑتال کے لئے آسان معلومات کو براہ راست طریقے سے استعمال کیا جا سکتا ہے

مِٹا اور ڈیٹا لائن

اکثر اوقات پرفیلنگ کا ایک پہلو اپنے آپ سے متعلق معلومات — ڈیٹا کے بارے میں معلومات ۔ اس میں میز سکیم ، کالم تشریحات ، پرائمری اور غیر ملکی کلیدوں ، انڈیکسز اور ڈیٹا کی ابتدا شامل ہے ۔ جب ڈیٹا قبائلی آلات سے مل کر ڈیٹا کو حاصل کرنے کے لئے ڈیٹا کو تلاش کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے تو یہ دونوں کے لئے کیا جاتا ہے ، جو کہ جی ڈی پی آر کے قوانین کے تحت جاری کرنے کے لئے ضروری ہے ۔

آئرلینڈ میں ڈیٹا پرفیلنگ

آئرلینڈ نے عالمی ڈیٹا کے میدان میں ایک منفرد مقام حاصل کیا. اس کے کامیاب کاروباری ماحول نے بڑے ٹیکنالوجی کمپنیوں کے یورپی ہیڈکوارٹرز کو — گوگل، Meta، ایپل اور مائیکروسافٹ — — میں ڈبلن کو بڑے پیمانے پر ڈیٹا کی تنصیب کے لئے مرکزی ڈھانچہ بنا دیا ہے.

آئرلینڈ میں کام کرنے والی تنظیمیں — یا آئرش لوگوں کے ڈیٹا کو منظم کرنا — کو تکنیکی مشق کے طور پر نہیں بلکہ ایک منظم سرگرمی کے طور پر ڈیٹا پر کام کرنا چاہئے ۔

کاروبار میں ڈیٹا پرافیلنگ کی عملی اطلاقات

ڈیٹا پرفیلنگ کاروباری کاموں کے وسیع پیمانے پر حمایت کرتی ہے، سادہ اعداد و شمار کی خوبی چیک سے زیادہ دور۔ ذیل میں عام اطلاقات ہیں جو آئرلینڈ تنظیمیں اپنے آپریشنز میں داخل ہوتی ہیں۔

  • Customer community Management: پرفیلنگ مشتری ڈیٹا کی شناخت کرنے، غلط رابطہ کی تفصیلات اور ان کی تفصیلات کی شناخت کرنے میں مدد کرتا ہے. اس سے زیادہ درست متحرک اور ذاتی طور پر ترقی ہوتی ہے جس سے مارکیٹنگ آر آئی اور مشتری کو زیادہ فروغ ملتا ہے۔
  • ریسک انتظامیہ اور انفنٹری ڈیوٹییشن : مالیاتی ادارے اور انشورنس کمپنیاں غیر معمولی انداز میں معلومات کو مرتب کرنے کے لیے پرولنگ کا استعمال کرتی ہیں. بنیاد لائن تقسیموں کو قائم کرنے سے، کوئی بھی انحراف — جیسے کہ بلند قیمت کے دعووں کا اچانک جائزہ لینے سے، مزید تحقیق کا بوجھ پیدا ہو سکتا ہے۔
  • [Regulation Complency:] بہت سے منظم شعبے (inance, sal Career, servation) کے لیے ڈیٹا کی تصدیق کا ضروری ثبوت درکار ہے. پرفیلنگ سسٹمز کو یہ ثبوت فراہم کرتا ہے کہ ڈیٹا مقررہ معیار کی حدود کو پورا کرتا ہے، جو مرکزی بینک آف آئرلینڈ یا صحت معلومات اور معیاری اداروں جیسے اداروں کے ذریعہ ان کی جانچ پڑتال کے لیے ضروری ہے۔
  • عطاتا ہجرت اور نظام انتگیزی: جب کوئی نیا پلیٹ فارم میں منتقل ہوتا ہے تو اس کے ذریعے سے ماخذ اور ہدف کے لیے نقشہ درست ہو جاتے ہیں. ڈیٹا کی اقسام میں خامیاں، لمبائی یا اجازت دینے کی قیمتوں کو ابتدائی طور پر پکڑ لیا جاتا ہے، دوران میں ناکامیوں کو روکا جاتا ہے۔
  • Machine نژاد ماڈل ڈیولپمنٹ: Data Sciences پر انحصار کرتے ہیں کہ تربیتی ڈیٹا کی شکل اور تقسیم کو سمجھنے کے لیے پرافینگ پر انحصار کیا جاتا ہے۔پرفیلنگ گم اقدار، سکیڈائزڈ تقسیمات اور خارجی اداروں کو ظاہر کرتا ہے کہ سکور پری ہوئی ماڈلز کو قابل بنایا جا سکتا ہے، مناسب طور پر پیش کرنے کے قابل ہے۔

آئرلینڈ میں قانونی کام

عمومی ڈیٹا تحفظات رجسٹریشن (GDPR)

دی جی ڈی پی آر (EU) 2016/679) آئرلینڈ کا بنیادی قانونی ٹول سروے پرفیلنگ کا اطلاق براہ راست کسی بھی ادارے پر ہوتا ہے جو کہ یورپی یونین میں موجود افراد کے ذاتی ڈیٹا کو منظم کرتا ہے چاہے وہ تنظیم کے اندر موجود ہو۔

کیونکہ ڈیٹا اکثر ذاتی اعداد و شمار — نام ، ای میل پتے ، مقام معلومات اور غیر ضروری خصوصیات — تقریباً ہر پرفیلنگ سرگرمی کے تحت جی ڈی پی آر کے تحت گرتی ہے ۔

ڈیٹا پرافیلنگ کے کلیدی GDPR اصول

  • [LLT:0] [LITION، انصاف، اور انصاف: تنظیموں کے پاس ایک فرد کے طور پر پر منظوری سے پہلے (مثلاً، منظوری، جائز دلچسپی) کے لیے ڈیٹا موضوع کو بتانا بھی لازم ہے جس میں پرافیلنگ، اس کا مقصد اور منطقی طور پر متعلقہ معاملات میں شامل ہونے والے فیصلے میں شامل ہیں۔
  • Purpose dect: ایک مقصد کے لیے جمع کردہ ڈیٹا (مثلاً مشتری کی خدمت) کو ایک الگ قانونی بنیاد یا واضح منظوری کے بغیر دوبارہ استعمال نہیں کیا جا سکتا۔
  • [Data settlection: پرایلنگ کو اپنے مقصد کے لیے ضروری ذاتی اعداد و شمار کی کم از کم مقدار ہی استعمال کرنی چاہیے.
  • [Accury:] پرایلنگ نتائج محض زیریں ڈیٹا کے طور پر قابل اعتماد ہیں. ادارہ جات کو ڈیٹا کو درست اور اپ ڈیٹ کرنے کے لیے عمل درآمد کرنا ہوگا. اس میں مدتی رد عمل شامل ہے تاکہ struction re-profiling settlection میں درست ہو یا scription کے ریکارڈز کی درستی کی جا سکے۔
  • [Acccountbility: [1] ڈیٹا کی جانچ پڑتال کے لیے ذمہ دار ہے. اس تقاضا کا مطلب ہے کہ ڈیٹا کے ماخذ، تیاری منطق اور کسی بھی فیصلے پر مبنی پرافینگ نتائج پر مبنی معلوماتی ریکارڈ رکھنے کے لیے تفصیلی ریکارڈ برقرار رکھے، جس میں ڈیٹا کا مطلب شامل ہے، منصوبہ بندی منطقی اور کسی بھی فیصلے پر مبنی ہے۔
  • اسکوریج: پرایلنگ میں استعمال ہونے والے ذاتی اعداد کو ضرورت سے زیادہ زیادہ دیر تک برقرار نہ رکھا جانا چاہیے۔ ادارہ جات کو واضح طور پر غیر ضروری پالیسیوں اور ان کی عدم بحالی کی ضرورت ہے ڈیٹا کے لیے جب سے پریلنگ مقصد پورا ہو جاتا ہے۔
  • integreet and settlement: پرفارملنگ سسٹم کو غیر مجاز رسائی، تبدیلی یا توڑ پھوڑ کے خلاف محفوظ رکھنا چاہیے۔ یہ خاص طور پر اس وقت نہایت تشویشناک ہوتا ہے جب پرفیلنگ انفرادی صحت، مالی یا رویے کے بارے میں حساس جذبات پیدا کرتا ہے۔

خود کار انفرادی فیصلہ-مکنگ

GDPR کا آرٹیکل 22 مخصوص حدود کو شامل کرتا ہے: کسی شخص کو صرف حسابی پر مبنی فیصلہ کے تحت نہیں ہونا چاہیے، جس میں پرافل شامل ہے، ان کے بارے میں قانونی اثرات یا اسی طرح کے طور پر متاثر ہونے والے نتائج بھی پیدا ہوتے ہیں. مثالیں میں خودکار انکار شامل ہیں،

ایک دوسرے کے ساتھ تعاون کریں

Data Protection Commission (DPC) آئرلینڈ کا آزادانہ اختیار ہے جس میں معلومات کو تحفظ فراہم کرنے کے لیے افراد کا بنیادی حق حاصل ہے. یہ ڈیٹا تحفظ اعمال 1988ء تا 2018ء تک قائم کیا گیا اور آئرلینڈ کے اکثر بڑے ڈیٹا کے لیے چیف پریفیکچرز کے زیر ایبٹ آباد ہیں۔

  • تحقیق اور تنظیموں کی ڈیٹا کاری کے عمل کی آیوتس کا عمل دخل، جس میں پرفیلنگ آپریشن شامل ہیں۔
  • اگر آپ کو پتہ چلتا ہے کہ آپ کو کسی قسم کی مشکلات کا سامنا ہے تو آپ کیا کر سکتے ہیں ؟
  • عالمی سالانہ رُخ کو استعمال کرنے والے انتظامی ڈھانچے ۲۰ ملین یا ۴ فیصد — سنگین خلاف‌ورزی کیلئے زیادہ — ہیں ۔
  • ( اعمال ۲۰ : ۲۸ ) دُنیا کے تحفظ کے تحت جرائم کے خلاف قانونی مقدمہ چلایا جا رہا ہے ۔

حالیہ برسوں میں ، ڈی پی سی نے ڈیٹا کی ادائیگی اور حلال بنیادوں سے متعلقہ بڑے ٹیکنالوجی کمپنیوں کے خلاف اعلیٰ کارکردگی کے فن کو جاری کیا ہے ، جن میں سے اکثر اس عمل میں شامل ہیں کہ ان میں سے ڈیٹا پرافیلنگ کے عملے کی اہمیت کو واضح کیا گیا ہے. آئرلینڈ میں موجود کسی بھی ادارہ کو اس کی بنیاد پر ڈی سی کی ہدایت پر قائم کرنا چاہئے ، جس میں [FTTC] کی اشاعتی سطح کے فریم ورکر اور [1]

آئرلینڈ تنظیموں کے لیے پیچیدہ سٹرنگز

ڈیٹا پرافینگ انفنٹری کا عمل

پہلے پہل پہل پہل یہ سمجھائے گا کہ آپ نے کس مقصد کے لیے کیا پرو فاضل اور کس مقصد کے لیے کام کیا ہے. ڈیٹا کے ذریعے رجسٹر بنانا، قانونی بنیاد بنانا، منطقی طور پر منطقی وقت اور نتائج کے حصول کے لیے آپ کا بنیادی لائن کے طور پر کام کرتا ہے اور ڈیٹا تحفظات کے لیے ڈیٹا کی امداد کرتا ہے۔

معلومات کا تحفظ

مثال کے طور پر ، جب پریلنگ کے حقوق اور آزادی کیلئے اعلیٰ خطرات کا شکار ہو تو ایک ڈی‌پی‌آئی‌اے کو اس وقت بھی لازمی قرار دیا جاتا ہے جب لوگ اس کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کے قابل ہوں گے یا پھر حساس اعداد‌و قرار پائیں گے ۔

ڈیزائن اور مقرر کی طرف سے غیر ذمہ‌داری

Integrat data تحفظاتی اصولوں کو شروع سے ہی شروع میں سے. Techniques میں ڈیٹا انیمیشن (resenking data غیر tables)، pseudioymization (replactions with pseudonymption)، مقصدی ڈیٹا جمع، اور انتہائی حد بندی۔ مثال کے طور پر مکمل مشتری کو جمع کرنے کے لیے استعمال کرنے کی بجائے، انتہائی استعمال یا غیر ضروری ڈیٹا کو استعمال کرنا جو انفرادی معلومات کو واپس نہیں کیا جا سکتا۔

انصاف اور انفرادی حقوق کی حمایت

پریفیکچرس نوٹ کو واضح طور پر بیان کرنا ہوگا کہ معلومات کی اقسام، منطقی اور ڈیٹا کے مقصد کے نتائج شامل ہیں۔ اس کے علاوہ تنظیموں کو معلومات کی فراہمی (ارکل 15، بچاؤ 16)، مدتی حقوق جیسے حقوق کو عمل میں لانا ہوگا (اییٹک 17)، ڈیٹا پورٹل (ای ڈی)، ڈیٹا پورٹنگ (ای ڈی)، 20 (ای میل)، ڈیٹا کنٹرولنگ (ای ڈیس)، ڈیٹابیس کو ختم کرنے کے لیے 21 سے متعلقہ جانچنے اور ان سے متعلقہ معلومات کو حذف کرنے کے لیے درکار ہیں

ذاتی فیصلے کیلئے انسانی ترقی

اگر آپ پرفیلنگ قانونی یا اہم اثرات کے ساتھ فیصلے کرنے کی طرف لے جاتا ہے تو انسانی جائزہ لینے کا طریقہ کار قائم کریں۔ اس فیصلے کا اختیار حاصل کرنا اور نتیجہ تبدیل کرنا ضروری ہے اور عمل کو اس کے نتائج کو بدلنا چاہیے۔

جی‌ڈی‌آر کے تحت اشخاص کے حقوق

جی ڈی پی آر کئی مخصوص حقوق کی سفارش کرتا ہے جو براہ راست اس بات پر اثر انداز ہوتا ہے کہ تنظیموں ڈیٹا پرافیلنگ کیسے عمل کر سکتے ہیں۔ ڈاٹ موضوعات یعنی ایسے افراد جن کے ذاتی ڈیٹا کو profile کیا جا رہا ہے — ذیل میں درج ذیل اہم اختیارات موجود ہیں:

  • درست اطلاع کے لیے: نگرانی کرنے والوں کو پریلنگ سرگرمیوں کے بارے میں غیر واضح، غیر مجازی اور باآسانی معلومات فراہم کرنا پڑتی ہیں۔اس میں ذاتی ڈیٹا پروڈیوس، ڈی این اے فیصلہ سازی کے وجود اور منطقی تعلق کی اقسام شامل ہیں۔
  • راست رسائی (Article 15]: افراد اپنے ذاتی ڈیٹا پروڈیوس کر سکتے ہیں، ان میں سے کسی بھی پروکسی بھی پروکسی میں استعمال ہونے والے معیار کو جاننے کا حق بھی ہے — مثال کے طور پر، مختلف کریڈٹ اسکور میں مختلف متغیرات کو تفویض کیا گیا ہے۔
  • درست (ایرٹیل 16): اگر غیر فعال اعداد میں پروافینگ پر انحصار کریں تو فرد اصلاح طلب کر سکتا ہے. یہ تنظیموں پر ایک فرض ہے کہ وہ جلد پروڈیوس کریں
  • راست وقت پر گامزن ہونے (" براہ راست بھولنا")، مضمون 17: شخصیات اپنے ذاتی اعداد کو کچھ شرائط کے تحت تبدیل کر سکتے ہیں، جیسے کہ جب ڈیٹا اب پرفارمنگ مقصد کے لیے ضروری نہیں ہو رہا ہو یا رضامندی سے انحراف کے وقت۔
  • [ براہ راست کنٹرولنگ (Article 18): ایسے معاملات میں جہاں ڈیٹا کی درستی کی جاتی ہے یا ان کی ادائیگی ممنوع ہے، فرد یہ مطالبہ کر سکتا ہے کہ وہ عارضی طور پر روک دیا جائے۔
  • درست اعداد و شمار کی رسائی (Article 20): جب پرایلنگ کی بنیاد پر یا معاہدہ ہو تو فرد کسی ایسے عملے میں اپنے ڈیٹا طلب کر سکتا ہے، جو عام طور پر استعمال، مشینوں کی دیکھ بھال اور اسے کسی دوسرے شعبے میں منتقل کر سکتا ہے۔
  • [Article 21] : فرد براہ راست مارکیٹنگ کے مقاصد کے لیے کسی بھی وقت میں براہ راست منصوبہ بندی کر سکتا ہے. جائز دلچسپی پر مبنی بنیادوں کے لیے، قانونی بنیادوں کو واضح کرنا ضروری ہے کہ فرد کے مفادات، حقوق اور آزادی کو یقینی بنایا جائے۔
  • [ براہ راستوں کا تعلق وفاقی فیصلہ سازی (Article 22] سے ہے : جیسا کہ پہلے بیان ہوا ہے، انفرادی طور پر صرف قانونی فیصلے کرنے کا حق نہیں رکھتے ہیں

ڈیٹا پرفیلنگ ریجنل میں مستقبل کی دوڑ

اعداد پرافینگ کے لئے ایک نیا علاقہ نہیں ہے. کئی ترقیاتی عوامل آئندہ سالوں میں آئرلینڈ میں اور ایوی ایشن کے ذریعے منظم کرنے کے لئے تشکیل دیں گے. یورپی کمیشن نے ] کے اتھارٹی سسٹم کو [FLT]] کی تجویز دی ہے، جو کلاس رومز اے آئی ایم سسٹم پر منحصر ہے —

مزید یہ کہ ] ڈیٹا گورنمنٹ ایکٹ اور مستقبل مقصد ڈیٹا کی سہولت فراہم کرنا ہے کہ اعلیٰ نجی معیار پر قائم رہنے کے دوران ڈیٹا کی تقسیم میں حصہ لینا آسان ہو جائے اور یہ آلات نئے فرائض اس بات کو یقینی بنائیں گے کہ معلومات کو یقینی بنایا جائے اور اس میں قانونی طور پر استعمال کیا جائے

وزارت داخلہ میں ڈی پی سی سے توقع کی جاتی ہے کہ اس کا مرکزی کردار ایسے پرفیلنگ طرز عمل پر زیادہ ہو جو کولکاتا کے فیصلے پر مشتمل ہو، خاص طور پر نشانہ بازی کے اشتہار، مزدور نگرانی اور الجبرا کے شعبوں میں عوامی خدمات میں استعمال کیا جاتا ہے۔ ادارہ جات کو زیادہ سے زیادہ گرین لینڈر ایوڈین اور انفنٹری کے لیے امید کا انتظار کرنا چاہیے۔

کنول

ڈاٹ کام کی طرف سے ڈیٹا پرفیلنگ ایک ضروری ذریعہ ہے جس میں ڈیٹا کی کیفیت کو بہتر بنانے، ایٹمی اجسام کی جانچ کرنے، قابل بنانے اور دوبارہ قابل عمل تقاضوں کی تکمیل کرنے کے قابل ہیں۔ آئرلینڈ میں پروفل کو GDPR اور مستعد عمل کے تحت ڈیٹا کمیشن کے سخت استعمال کے لیے قانون سازی کے اصولوں کو عمل میں لانا ہے۔

اس ماحول میں کامیابی کے لیے تنظیموں کو ڈیٹا پرفیلنگ کو ایک جامع سرکاری فریم ورک میں داخل کرنا ہوگا جس میں لازمی ڈی پی آئی اے ایس، نجی شناختی پاس، نجی نجی نوٹس اور دلچسپی کے ساتھ انفرادی حقوق کے لیے مداخلت شامل ہے.