Building a Privacy-Aware Customer Data Foundation: A Governance-First Approach to Digital Service Systems
Notice bibliographique
Résumé
The increasing adoption of digital service systems has transformed how organizations collect, process, and utilizes customer data to support personalized services, intelligent analytics, and enterprise decision-making. The digital interconnected ecosystems have, however, also presented serious challenges in the areas of data privacy, cyber security, governance and regulatory compliance. This study suggests a governance-first approach to creating a customer data foundation for use in secure and compliant digital service operations that is privacy-aware. The proposed architecture integrates customer identity management, governance automation, consent tracking, metadata management, secure data sharing, and privacy-preserving analytics within a unified enterprise framework. The research highlights the need to embed privacy by design considerations, privacy policy enforcement mechanisms, and automated privacy compliance validation into the customer data lifecycle in order to enhance transparency, accountability and organization trust. The study also explores the importance of governance structures, data stewardship, AI-powered governance automation, and risk management practices for ensuring privacy-conscious environments in enterprises. Results from a large-scale synthetic Customer360 dataset have shown significant improvements in governance efficiency, data processing performance, automated compliance and privacy protection over traditional customer data platforms. The findings indicated that the data processing time was reduced, the policy enforcement accuracy was high, and there was not much of a latency increase due to privacy controls, thus proving that governance-first architectures for real-time digital services are practically feasible. As a whole, the proposed framework helps advance research in digital governance by offering a scalable and secure model that upholds data-driven innovation while ensuring ethical data governance, regulatory compliance, and customer privacy protection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».