今天，企业收集和处理大量数据。尤其是保护这些数据的问题个人资料，已经存在了一段时间。庞大的数据量和云技术的日益普及使这一担忧再次凸显出来。
当GDPR(通用数据保护条例)于2016年生效时，组织需要时间来理解和计划他们的合规工作。但由于许多其他行业或特定地区的法规迅速出台，组织没有足够的时间准备。与巨大的罚款最高可达公司年营业额的4%对于不合规的问题，企业已经开始转向自动化解决方案来实现合规。manbetx1.0下载对于数据驱动型公司来说，这种方法不仅意味着满足当今严格的合规要求，还意味着为未来任何新的或更新的法规做好准备。
数据质量和遵从性的交集
急于实现数字化转型的组织经常发现几个并行的计划使系统和人员都感到困惑。尽管在底层，这些举措解决了同样的问题，即在正确的时间向正确的人提供正确的数据。它们还有一个共同的目标，即由可信且合规的数据支持的响应式业务决策。
GDPR或CCPA(加州消费者隐私法案)等数据隐私法规的关键要求非常明确。他们专注于处理客户请求，以便在给定的时间范围内访问和更新他们的数据。如果从这个要求出发，两个基本特性就变得显而易见了——处理请求的适当工作流和确保快速解决的高质量数据。
在患者数据保护方面，医疗保健是一个受到高度监管的行业。例如，HIPAA(健康保险携带与责任法案)要求保护敏感的患者健康信息，避免在患者同意或不知情的情况下被披露。干净、可信和明确标识的敏感数据是HIPAA合规性的核心。
对于CCAR(综合资本分析与审查)，监管机构通过运行自己的内部模型来评估银行提供的财务数据。通过持续保持高数据质量和审计跟踪，很容易满足CCAR下的最低资本要求和类似的金融监管合规。
简单地说，遵从性与数据质量密切相关，两者都可以通过数据治理实现。
数据质量是指它适合使用。这是一个综合衡量质量维度，如完整性、准确性、一致性和完整性。确保高质量的数据可以建立对企业数据的信任。对于数据驱动的组织，可信数据是驱动可信操作和可信业务决策的基础。
持份者可提出以下问题:
- 如何管理作为企业数据资产一部分的敏感数据和个人数据呢?
- 一旦质量得到保证，如何以合规的方式处理这些数据?
- 如何加速报告遵从性?
- 如何才能合规地访问健康记录?
这就是数据治理出现的地方。通过数据治理，您可以推动数据质量规则，并将质量问题升级到数据所有者，以交付完整、准确和一致的数据。在持续确保数据“正确”的同时，您可以自动将客户请求路由到“正确”的数据所有者，以便在“正确”的时间框架内进行解决。数据治理使您能够建立企业范围的策略，并将它们映射到敏感或受保护的数据类，以便进行访问控制。通过数据治理，您可以快速简化数据质量和遵从性管理。
数据质量在法规遵从中的重要作用
大多数隐私遵从性需求的核心是识别、分类和控制对个人数据(如PII(个人可识别信息)或PHI(受保护的健康信息)的访问。例如，CCPA规定消费者有权了解、删除和选择退出使用包括PII在内的个人信息。GDPR要求客户有权在不准确或不完整的情况下更新和更正他们的数据。他们还可以控制个人数据的使用。如果数据是高质量的，这些需求和相关的工作将立即减少到几个有效的过程中。
财务法规验证受治理的操作和数据的合规使用。遵守BCBS 239要求加强银行的治理框架、企业范围的风险数据汇总能力和内部风险报告实践。通过可信数据，维护BCBS 239合规性大大简化，节省了大量企业资源。狗万新闻c消费银行杠杆数据发现和数据质量规则实施识别无效信用评分，拒绝贷款，降低整体信用风险。
主动发现质量问题从源头上对它们采取行动对于维护数据的信任至关重要。与Coll新万博移动客户端ibra预测数据质量和可观察性解决方案，及早发现异常，确保快速解决。该解决方案有助于创建基线并持续监控数据漂移，以整理数据不一致。医疗保健提供商利用ml驱动的自适应规则成功地应对患者数据质量随时间的损失，保持高数据质量以实现合规性。医疗保健提供商还利用预测数据质量来识别无效的ICD(国际疾病分类)代码，以正确处理患者的历史数据。
您可以在Collibra中轻松设置合规性检查规则，适用于数据库和流数据。新万博移动客户端新万博移动客户端Collibra提供了大约40种用于自动PII识别的常见格式，您可以自定义它们或添加更多格式。PII概要出现在目录和规则表中，用于跨数据湖进行检查，确保对所有可能发生的事件进行一致的标识在这里．自助服务数据质量使数据生产者和消费者能够在整个组织中维护数据质量，符合既定的策略。Collibra的可扩展性保证了继续遵守HIPAA, 新万博移动客户端GDPR, CCPA CCAR, BCBS 239和其他法规。
构建为遵从性而构建的框架
实际上，为遵从性而构建的框架可以为数据生产者和消费者促进统一的、企业范围的、策略驱动的数据访问。它实现了跨组织的共享理解和简化协作。协调数据质量和数据治理的框架通过设计实现遵从性。
数据治理集中数据质量工作，围绕数据构建上下文，并支持敏感数据资产的所有权分配。预测数据质量主动发现并从源头上解决问题。它在移动过程中扩展和协调数据的能力确保了大型和不同数据库之间持续的数据质量。它们共同提供了一个框架，确保数据使用符合法规要求，同时为监管要求中的任何更新做好准备。
使用Coll新万博移动客户端ibra数据治理和数据质量，您可以审查和激活质量规则和数据策略。这种协调有助于持续监控数据的完整性、及时性、准确性和有效性，以确保企业范围内的遵从性。
在执行数据质量检查时，您可以识别并自动屏蔽敏感信息以保持遵从性。
您可以利用规则模板来优化数据发现和数据类型实施。
据报道，公司预计支出将超过1.4美元关于GDPR准备措施，医疗保健提供商正在致力于大约每年390亿美元对于法规遵从性。通过利用数据质量和治理的交集，可以迅速降低这些成本。
主动管理数据质量和遵从性可以消除与不遵从性相关的风险，并使企业为未来做好准备。它改善了客户关系，导致更高的客户忠诚度和更高的品牌资产。
为遵从性而构建的框架利用数据质量和治理的协同作用来持续验证数据的遵从性。的隐私功能可以最大限度地发挥这种协同作用新万博移动客户端Collibra数据智能云实现治理、信任和访问这三者。
