堅持創新的科技行業，在2020年迎來了不少機會 ，5G、芯片從年初開始就變成了業內必談藍海市場，不僅如此，自動駕駛，人工智能領域企業也在跌跌撞撞地前行。
還記得在干燥炎熱的舊金山夏日，不少民眾聚集在街頭，舉著紅色加粗X號的牌子，嘴里一聲聲高喊著“No Face Recognition!”
Facebook、亞馬遜、谷歌等科技巨頭的企業樓下被堵得水泄不通，因此，我們會發現泄漏用戶數據隱私會產生多么惡劣的影響。
不僅國外科技企業如此，就連我們國內的科技企業同樣在劫難逃。
層出不窮的用戶數據隱私泄露事件，讓科技發展和用戶隱私之間的矛盾再次升級......
道歉、閉門謝客，從過去承諾不會泄露的承諾也被證明失效，大部分的科技企業在快速發展的十五年后，突如其來爆發負面事件讓用戶對科技企業的信任一次次減少，科技受到用戶前所未有的抵觸。
危機的出現為科技行業按下了暫停鍵 ，在大家都忙著占領技術高地，實行商業化落地，占據市場獲取利益的同時，科技企業不得不開始以用戶的角度去考慮隱私問題。
2020年的科技企業攜帶著讓他們驕傲又頭痛的前沿技術服務著用戶，同時在爭議聲中自我反思......
用戶隱私問題的爭議背后藏著海量的數據，云計算將數據進行篩選，經過加工產生了更大的價值，人工智能的出現讓數據更加具體化、多樣化。
尤其是近幾年來人工智能在商業化落地方面突飛猛進，從傳統數據到如今的人臉識別、語音、指紋等生物數據，在一次又一次迭代的新技術面前，用戶需求也越來越明確。
在移動互聯網時代，大數據成為熱詞 ，用戶總能在互聯網上找到自己的消費數據，近期的瀏覽記錄，過往的消費記錄，每天上網的用戶都會留下許多自己的數據。
步入人工智能時代后，用戶進行人機交互的方式更加多元化， 不僅僅局限于文字輸入，還可以通過語音甚至是上傳圖片進行搜索。多元交互意味著產生更多的多元數據信息。
憑借著對用戶數據的把握，許多科技企業在互聯網時代站穩腳跟，進一步迭代著用戶的數據信息。
看到這里，我們會發現，從互聯網時代到人工智能時代，從傳統數據到生物數據，新技術發展帶來的安全問題成為了不可回避的問題且趨勢不可逆 ，素質和大數據和人工智能的快速發展，用戶被采集的數據和類型也越來越多。
多到只需要通過一部手機就可以掌握到你一天的行蹤 ，那么在這個趨勢下，我們會發現，如何解決安全問題成為保護用戶隱私的重中之重，在這個過程中，我們可以采用超級產品戰略中的方法論來找到科技企業與用戶隱私之間的平衡。
在此之前，我們會發現用戶數據被收集早已不是什么新鮮事 ，許多企業在收集用戶數據方面與用戶達成了協議，數據被收集之后將被如何進行儲存、使用，新技術引發的安全問題他們的關鍵在于，用戶的生物數據會被拿去做什么？
我們都知道，人們最恐懼的是來自于未知，只要我們知道的越多恐懼就會越少 ，這對于用戶和企業而言亦是如此，根據超級產品戰略方法論中的特點：高度關注用戶群體。讓用戶知道企業對數據的權限以及整個數據處理的環節，能夠有效為用戶帶來安全感。
舉個例子，美國伊利諾斯州和德克薩斯州通過生物特征識別法，要求收集用戶數據的企業必須遵循基本的隱私協議，例如，在收集前得到用戶同意，規定數據保護義務和限制保留的位置，禁止從生物數據中獲利......
不僅如此，還要加強對產品安全問題的防護，例如，不斷更新迭代產品，讓產品用戶帶來價值的同時加強用戶隱私。
對于頂著風口迅速成長起來的科技企業來說 ，他們的成功來自于對數據的把握，才能不斷打造出用戶需要的產品或功能，而虧損也在于數據這塊的安全問題，經過幾年的快速發展，行業內也逐漸制定規則和一些限制，科技企業在思考如何贏得市場，實現利益最大化的同時，不妨通過超級產品戰略以用戶的角度考慮用戶隱私與安全問題。
隱私問題的凸顯并不意味著新技術發展需要陷入停滯 ，對于技術的規范使用是一場從行業到每一位用戶大數據素養的持久戰，對此，仍有很長的一條路要走。
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具備了清晰的目標，接下來就是執行，在這個過程中，理清從產品開始到結束之間的流程，記錄每一次產品的執行進度，明確提取哪些數據和需要哪些部門進行配合，確保每個人都在執行自己目標。
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一款超級產品對于用戶而言，就像做手術的醫生一樣，在手術過程中會用到許多專業的方法以及專業的工具，而在進入手術室之前，醫生需要糾結的并不是我應該怎么做，而是判斷患者需不需要這個手術。
把脈中國數據智能化
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