基于物联网的金融共享服务中心的性能管理算法 公共云隐私保护 基于物联网的公共云隐私保护

科学领域:

• 信息技术和数据科学信息技术和数据科学
• 业务流程管理和绩效分析
• 网络安全和保护隐私的技术

背景情况:

• 物联网 (IoT) 产生了大量的数据,需要在金融共享中心进行强大的数据管理.
• 金融中心现有的IT系统处理敏感数据,构成隐私风险,需要加强保护措施.
• 当前的数据隐私算法显示的效率不足于最佳,突出显示了需要改进解决方案的需求.

研究的目的:

• 提出和评估K-means集群算法,与物联网公共云隐私保护集成.
• 分析这种增强隐私技术对金融共享中心绩效管理的影响.
• 解决数据隐私要求与IT系统最佳利用之间的平衡问题.

主要方法:

• 开发一个包含物联网公共云隐私保护的K-means集群算法.
• 应用算法来分析财务共享中心的绩效管理.
• 在实施隐私保护技术之前和之后对员工满意度指标的比较分析.

主要成果:

• 预实施:超过57%的员工对培训后的能力和信息平台建设感到不满.
• 实施后:对培训能力的不满率大幅下降至5%,对平台建设的不满率为3.9%.
• 该研究表明,员工满意度大幅提高,隐私保护后的业绩感知有所改善.

结论:

• 物联网公共云隐私保护技术对金融共享中心绩效管理产生积极影响.
• 加强隐私措施导致员工对培训和信息系统的满意度增加.
• 拟议的K-means集群算法提供了一种有效的方法,在金融数据环境中平衡隐私和性能.