自动化数据隐私治理

隐私利益相关者试图满足上升的合规要求,了解新义务不会取代以前的义务。它们只是简单地添加到越来越多的列表中,以获取数据隐私合规性。

什么是数据隐私合规性?

在其最简单的形式中,数据隐私合规是指对使用数据的控制。根据您在跨国公司的GDPR下司法管辖区的司法管辖区,该定义可以被解释为有关如何收集,处理和共享个人数据的一套义务。从消费者的角度来看,数据隐私合规可以更加松散地被认为是决定如何使用他们的信息的权利。

未得到政府数据隐私方法的挑战

数据隐私合规要求组织制定对其环境中的数据的理解。如果没有这种理解,组织缺乏开始,扩展和自动化隐私业务的基础。一个无人间的数据隐私方法取得了成果:

  • 手动进程定位数据,包括与数据所有者和数据管理的交换电子邮件,以查找相关数据,如PI(个人信息)
  • 从数据源上传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见性
  • 通过电子表格筛选的额外努力跟踪隐私计划进度并产生审计报告

最终,一个未获性的隐私方法可以导致全球每年收入的4%的GDPR罚款每个案例加上公民行动的2000万美元和CCPA罚款为7,500美元。

受管数据隐私方法的好处

在一个IDC研究中,具有数据治理基金会的组织报告了负责支持数据隐私工作的数据团队的14%的生产力增益。这些团队节省了时间,例如,通过准备好访问元数据,以便进行数据映射和合规报告等工作。管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)
  • 更好地了解并监视用户在组织内的PI访问权限
  • 通过提供数据的可视性并生成监管和管理报告,更轻松地维护数据隐私合规性

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Data Privacy合规性可以围绕合规性努力和流程自动化进行组织范围的协作,例如相关数据分类。通过Collib新万博移动客户端ra数据隐私,隐私利益相关者可以通过PI发现和分类依赖更快更准确地识别数据。一旦它们识别相关数据,它们就可以通过各个权限功能或通过策略实施来解决数据主题请求来解决数据主题请求。新万博移动客户端Collibra Data Privacy帮助组织从履行数据主题从消费者提升到管理后端数据的人提高所有隐私利益相关者的生产力。自动化数据隐私治理是组织准备从他们的技术投资获得有意义的投资组织的下一个逻辑步骤,并加快他们的隐私工作。

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