自动化数据隐私治理

试图满足日益增长的合规要求的隐私利益相关者明白,新的义务不会取代以前的义务。它们只是被添加到日益增长的数据隐私合规清单中。

什么是数据隐私合规?

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。根据你问的人以及管辖范围的不同,比如根据跨国公司的GDPR,这个定义可能被解释为一套关于如何收集、处理和共享个人数据的义务。从美国消费者的角度来看,数据隐私合规性可以更宽泛地理解为决定如何使用他们的信息的权利。

不受治理的数据隐私方法的挑战

遵从数据隐私要求组织了解其环境中的数据。如果不了解这一点,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:

  • 定位数据的手动过程,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)
  • 将数据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情况的可见性
  • 进一步努力筛选电子表格,以跟踪隐私计划的进展并生成审计报告

最终,不受监管的隐私方法可能导致GDPR罚款,罚款金额为全球年收入的4%或最高2000万美元,每宗罚款7500美元,再加上民事诉讼。

受治理数据隐私方法的好处

在IDC的一项研究中,拥有数据治理基础的组织报告称,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,这些团队可以通过随时访问元数据来进行数据映射和遵从性报告等工作,从而节省时间。受治理的数据隐私方法使组织能够:

  • 快速识别PI和PII(个人身份信息)的位置
  • 更好地理解和监控组织内用户对PI的访问
  • 通过提供数据的可见性并生成监管和管理报告,更轻松地维护数据隐私合规性

使用Collibra自动化数据隐私治理亚愽视频

数据隐私遵从性使整个组织能够围绕遵从性工作和相关数据分类等过程的自动化进行协作。通过Collib亚愽视频ra数据隐私,隐私利益相关者可以依靠PI发现和分类更快、更准确地识别数据。一旦他们确定了相关数据,他们就可以使用它通过个人权利功能来解决数据主体的请求,或者通过政策执行来监控对PI的访问。亚愽视频Collibra Data Privacy帮助组织提高所有隐私利益相关者的生产力,从与消费者一起提前完成数据主体请求的人到后端管理数据的人。对于准备从技术投资中获得有意义的ROI并加速保护隐私工作的组织来说,自动化数据隐私治理是下一个合乎逻辑的步骤。

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