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约翰。史密斯
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数据科学家,美国
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自动化数据隐私治理

试图满足不断增长的合规需求的隐私利益相关者明白,新的义务不能取代以前的义务. 它们只是被添加到不断增长的数据隐私遵从性列表中. 

 什么是符合数据私隐规定?

在最简单的形式中,数据隐私遵从性指的是对数据使用的控制. 这取决于你问的是谁,在什么管辖范围内, 根据GDPR对跨国公司的要求, 该定义可解释为一套关于如何收集个人资料的义务, 处理和共享. 从美国消费者的角度来看.S., 数据隐私遵从性可以被更宽泛地认为是规定他们的信息如何被使用的权利. 

无治理数据隐私方法的挑战

数据隐私遵从性要求组织了解其环境中有哪些数据. 没有这方面的理解, 组织缺乏开始的基础, 扩大, 并将隐私操作自动化. 无治理的数据隐私方法会导致:

  • 定位数据的手动流程,包括与数据所有者和数据管理员交换电子邮件,以查找相关数据,如PI(个人信息)
  • 额外的步骤,将数据从数据源上传到第三方映射工具,只是为了获得数据使用的可见性
  • 对电子表格的进一步筛选,以跟踪隐私项目的进展和产生审计报告

最终, 不受监管的隐私保护方法可能导致GDPR罚款相当于或不超过全球年收入的4% 每宗案件罚款7500元,外加民事诉讼. 

 受治理的数据隐私方法的好处

IDC的一项研究显示, 拥有数据治理基金会的组织报告称,负责支持数据隐私工作的数据团队的生产率提高了14%. 这些团队节省了时间, 例如, 通过为数据映射和遵从性报告等工作随时访问元数据. 受治理的数据隐私方法使组织能够: 

  • 快速识别PI和PII的位置(个人身份信息)
  • 更好地理解和监控组织内用户对PI的访问 
  • 通过提供数据可视性和生成法规和管理报告,更容易维护数据隐私遵从性 

使用Collibra自动化数据隐私治理 

数据隐私遵从性允许围绕遵从性工作和流程自动化(如相关数据的分类)在组织范围内进行协作. 通过Collibra数据隐私, 隐私利益相关者可以通过PI 发现y和Classification更快、更准确地识别数据. 一旦他们确定了相关数据, 他们可以使用它来通过个人权利功能处理数据主体的请求,或者通过政策执行监控对PI的访问. Collibra 数据隐私帮助企业提高所有隐私利益相关者的生产率,这些利益相关者包括那些提前满足客户的数据主题请求的人,以及在后端管理数据的人. 自动化数据隐私治理是组织的下一个合乎逻辑的步骤,以便从他们的技术投资中获得有意义的ROI,并加速他们的隐私保护工作.

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