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约翰。史密斯
name@company.com
数据科学家,美国
利益
云计算数据
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数据治理

亚愽视频Collibra数据智能云

数据隐私

发现并降低数据隐私风险

给你的数据一些急需的隐私。集中、自动化和指导工作流程,以鼓励协作、实施隐私并满足全球监管要求。


60% 相信花在风险问题上的时间和资源将会增加的公司比例。亚博 在线1
257 每天来自190个国家的监管警报数量。1
1/3 仍依赖手动工具进行数据映射的隐私专业人员的百分比。2

关键特性

敏感数据发现

利用机器学习对敏感数据进行分类,提高准确性并节省时间。亚愽视频追求数据隐私倡议的Collibra客户的生产率提高了14%。

全面的数据治理

访问准确、可信和合规的数据,节省在隐私保护方面的时间。使用Col亚愽视频libra,团队可以快速访问所需的数据,并将总生产力水平提高23%。

嵌入式隐私设计

简化对即将出台的法规的支持,确保遵循数据保留、数据最小化和合规数据使用的隐私最佳实践。降低高达2000万欧元或收入4%的GDPR罚款风险。

Persona-based UI

在正确的时间为用户提供正确的信息,同时允许隐私用户看到高级信息,允许技术用户看到更细粒度的细节。


动态数据映射

生成数据如何在组织中从源流向目的地的可视化地图,提供数据共享风险的可见性。

自动化工作流

捕获整个组织中数据使用的内容、原因、位置和方式,以支持合规的数据使用。

综合评估

使用高度可定制的预构建模板进行评估,使组织能够减轻数据风险。

活动元数据图

理解受治理数据之间的关系,使团队能够操作数据以保护隐私。

遵守现行法规

加州消费者隐私法

自2020年1月起,加州居民有权知道他们的哪些数据正在被收集,这些数据是如何使用的,以及如何要求访问或删除他们的个人数据。

一般保障资料规例

组织必须接受GDPR合规,将其付诸实施,并为更多赋予个人个人数据权利的法规做好准备。

将隐私合规作为数据策略的核心部分

轻松发现、理解和保护敏感数据。利用自动化和洞察力来加速大规模的隐私操作。

发现和保护敏感数据

通过统一的工作流程轻松发现、配置和映射数据。应用机器学习算法按类别、敏感性和用户类型对数据进行分类,以保护企业的基本数据。

跨团队在单一平台上协作

授权隐私、数据治理和业务团队通过单一平台使用业务友好的语言和工作流来交付隐私计划。

自动化隐私操作

通过地图和工作流显示数据上下文,以更好地理解数据的使用方式。利用敏感数据的基于角色的权限来自动触发审批流程。

做好审计准备

应用数据质量检查,以确保合规团队满足监管审计要求。为内部利益相关者和监管机构定制报告或利用开箱即用的模板。

客户的故事

请给我一点私人空间

通过自动化隐私操作(包括处理活动文档和数据映射)来节省时间。通过Collibra的集成平台,使团队能够轻松地跨隐私计划进行协作。亚愽视频


的深入了解

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