隨著大數據時代的來臨，業者傾向以自動化或間接方式蒐集個人資料，因此於資料蒐集階段，當事人不易有效率地表示是否同意業者蒐集個資之行為。
此外，因資料運用者難以預見未來可能之應用目的，往往無法明確告知當事人其蒐集目的及利用範圍。若告知事項過於空泛或令人難以理解，亦將失去告知之實益。
再者，大數據的演算系統有時能從龐大雜亂的資料中，挖掘出無法預見的關聯，甚至可能重新識別個資當事人，進而聯繫至個人敏感的資訊，容易使個人資料保護產生難以預測之漏洞。
為因應大數據的發展，並在隱私保障與資料運用的便利性間取得平衡，您認為應該如何處理？
您認為「去識別化」需要建置相關的標準嗎？應該由政府或民間來建置？是否需要有認定「去識別化」程度之相關制度？
依「去識別化」判斷規範，各國制度如下：
美國：就去識別化的部分，美國係以「有無可合理連結」做為判斷標準，美國公平交易委員會（FTC）指出事業單位採取下列三原則： 一、採行合理之去識別化措施； 二、須約定不還原去識別化的資料； 三、提供去識別化的資料予第三人時，須訂立合約禁止接受者還原資料，若符合上開三個要件，則可認為並非可合理連結的資料。
歐盟：歐盟採取的措施，為要求業者進行隱私風險評估，提供業者去識別化之相關作法及標準，並建立測試機制，以監測是否存在重新識別之漏洞，並輔以重新識別之相關賠償責任，以達到保護隱私之目的。
日本：預定於2015年修法，建立去識別化的技術標準，並仿照歐盟成立個人資料保護委員會，訂定去識別化的基準及措施，並考慮為了活化大數據運算而訂立例外條款。
在大數據時代，經過去識別化的資料可能因巨量資料的分析而重新識別的問題，應該建立何種制度以避免此種風險？