自动化数据隐私治理

试图满足日益增长的合规性要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合规清单中。

什么是遵从资料私隐规定?

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。根据你问的是谁,在什么管辖范围内,比如根据跨国公司的GDPR,这一定义可能会被解释为一套关于个人数据如何收集、处理和共享的义务。从美国消费者的角度来看,数据隐私的遵守可以被更宽泛地认为是规定如何使用他们的信息的权利。

不受管理的数据隐私方法的挑战

数据隐私遵从要求组织了解他们的环境中有哪些数据。没有这种理解,组织就缺乏开始、扩展和自动化隐私操作的基础。不受治理的数据隐私方法会导致:

  • 手动定位数据的过程,包括与数据所有者和数据管理员交换电子邮件,以找到相关数据,如PI(个人信息)
  • 从数据源上传数据到第三方映射工具的额外步骤,只是为了获得数据使用的可视性
  • 额外的努力,筛选电子表格,以跟踪隐私计划的进展,并产生审计报告

最终,不受监管的隐私保护方法可能会导致GDPR罚款达到全球年收入的4%,甚至最高每宗案件罚款2000万美元,以及民事诉讼罚款7500美元。

受治理的数据隐私方法的好处

在IDC的一项研究中,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%。例如,这些团队可以随时访问数据映射和遵从性报告等工作的元数据,从而节省了时间。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部用户对PI的访问
  • 通过提供对数据的可见性并生成法规和管理报告,更容易维护数据隐私遵从性

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数据隐私遵从性支持围绕遵从性工作和相关数据分类等过程的自动化进行组织范围的协作。通过Collib新万博移动客户端ra Data Privacy,隐私利益相关者可以通过PI Discovery和Classification更快、更准确地识别数据。一旦他们确定了相关数据,他们就可以通过个人权利功能来处理数据主体的请求,或者通过政策执行来监控对PI的访问。新万博移动客户端Collibra Data Privacy帮助组织提高所有隐私利益相关者的工作效率,从满足消费者的数据主体请求到后台管理数据。对于准备从技术投资中获得有意义的ROI并加速隐私保护工作的组织来说,自动化数据隐私治理是下一个合乎逻辑的步骤。

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