Maand: augustus 2023

Ook in data is er een belangrijke methode voor het ontwikkelen en behouden van de uniformiteit en nauwkeurigheid. Zo kunnen we de nauwkeurigheid en uniformiteit van belangrijke gegevensmiddelen verbeteren, zoals klantgegevens, productgegevens, activagegevens en locatiegegevens.

Stamgegevens kunnen worden omschreven als de kerngegevens. Deze kerngegevens zijn gebaseerd op informatie die zelden verandert en die essentieel is. De steeds grotere hoeveelheden gegevens die we verzamelen en opslaan over producten, inventaris, gegevensmiddelen en klantgegevens moeten worden beheerd om accuraat te blijven. Onnauwkeurige gegevens, en vooral onnauwkeurige masterdata, maakt het moeilijker om intelligente beslissingen te nemen.

In de jaren vijftig en zestig, toen elektronische computers nog geen gemeengoed waren, beschikten organisaties wel over masterdata met daarin wat ‘contactinformatie’ werd genoemd – en nog steeds wordt genoemd. Normaal gesproken werd het met de hand gekopieerd naar het hoofdbestand van de organisatie vanuit het adresboek van een verkoper, en omgekeerd. Deze masterbestanden bestonden vaak in de vorm van een Rolodex en adresboeken.

Data Management biedt een manier om toegang te krijgen tot essentiële gegevens vanuit één bestand welke fungeert als een gemeenschappelijk referentieplatform. Wanneer het correct wordt uitgevoerd, kan het nauwkeurige, betrouwbare gegevens opleveren die kan worden gedeeld.

Stamgegevens zijn gegevens die zelden veranderen en normaal gesproken referentie-informatie bevatten, die context kan bieden. Stamgegevens worden van nature niet als transactioneel beschouwd, hoewel ze wel de transacties van de organisatie ‘definiëren’. Er zijn verschillende typen, of ‘domeinen’. Elk domein heeft zijn eigen unieke belang en doel. Hieronder vindt u enkele voorbeelden:

Klantgegevens: Wordt gebruikt om de communicatie vast te leggen en te beheren. Het bevat doorgaans informatie zoals de naam en het adres van de klant, de aankoopgeschiedenis en contactgegevens.

Productgegevens: Bevat informatie zoals beschrijvingen, productnamen, prijzen en voorraadniveaus. Dit proces wordt doorgaans gebruikt om de voorraad van het bedrijf bij te houden en te beheren.

Financiële gegevens: worden gebruikt om de financiële prestaties van het bedrijf te volgen en te beheren. Het kan informatie bevatten over uitgaven, inkomsten en winstmarges.

Partijgegevens: bevat informatie over individuen en organisaties, zoals klanten, verkopers, leveranciers, werknemers, enz.

Financiële structuren: informatie over verschillende activa, rekeningen en bepaalde documenten.

Locatieconcepten: Biedt informatie over geografische gebieden, zoals verkoopgebieden en kantoorlocaties.

Multi-domein Data Management-systemen beheert alle verschillende soorten masterdata vanaf één locatie – een gecentraliseerd platform orm. Een Data Management-systeem met meerdere domeinen integreert alle domeinen van een organisatie en biedt toegang tot alle data in één enkel bestand.

Data Management-systemen met meerdere domeinen hebben invloed op vrijwel alle datatransacties binnen een organisatie.

Masterdata zijn de gegevens die absoluut cruciaal zijn. Het zijn gegevens waar meerdere mensen op vertrouwen voor nauwkeurige informatie. Van productgegevens tot relatiegegevens tot voorraadgegevens: masterdata bieden een nauwkeurigheidsnorm. Door het belang te begrijpen, kunnen we het volledige potentieel van onze data maximaliseren. Data Management kan ons ten goede komen door een verscheidenheid aan processen te verbeteren, zoals:

Informatie

Verbeterde gegevenskwaliteit

Verhoogde efficiëntie

Lagere kosten van data-integratie

Voorraadketenbeheer

Verbeterd gegevensbeheer

Verbeterde gegevensbeveiliging

Business intelligence: Nu de hoeveelheid aangekochte data van derden voor onderzoek afneemt, wordt data uit de eerste hand steeds belangrijker bij de ontwikkeling van business intelligence. Data Management is een ideaal platform voor het onderzoeken van gegevens uit de eerste hand en het verkrijgen van inzicht.

Daarnaast kan het worden gebruikt voor segmentatie. Bij segmentatie wordt data gegroepeerd op basis van waarom en hoe. Met dit proces kunnen we specifieke marketing- en verkoopstrategieën ontwikkelen voor verschillende groepen klanten.

Verbeterde gegevenskwaliteit: Data Management zorgt voor één enkele bron van consistente en nauwkeurige gegevens. Door het als gezaghebbende referentie te gebruiken, helpt het gegevensfouten en inconsistenties te minimaliseren, wat de gegevenskwaliteit verbetert. Verbeterde datakwaliteit helpt ons om betere beslissingen te nemen.

Verhoogde efficiëntie: Helpt de verschillende Data Management-processen te automatiseren. Het moet het aantal handmatige gegevensinvoer verminderen en het aantal fouten dat wordt veroorzaakt door inconsistente gegevens verminderen. Het kan helpen gegevens sneller, efficiënter en nauwkeuriger te integreren.

Lagere kosten van data-integratie: Een effectieve datamanagementoplossing zou veel van de datamanagementprocessen moeten automatiseren, waardoor de kosten van data-integratie worden verlaagd.

Eén consistent beeld van de informatie die van invloed is op alles wat we doen. Het zal de datasilo’s elimineren die individuele afdelingen soms creëren en de informatie samenbrengen voor een compleet beeld.

Verbeterd databeheer: Een primair doel van Data Governance-programma’s is het verbeteren van de datakwaliteit. Het doel door één consistente bron van nauwkeurige gegevens te bieden. Dit helpt ervoor te zorgen dat de gegevens consistent worden gebruikt, waardoor het risico op menselijke fouten wordt verkleind.

Verbeterde gegevensbeveiliging: De gegevensbeveiliging verbeterend door een centrale opslagruimte voor kritieke gegevens in te richten. Zo kan gevoelige informatie vanaf één locatie worden beheerd, gecontroleerd en beveiligd.

De volgende evolutionaire stap in de ontwikkeling zal hoogstwaarschijnlijk het gebruik van machine learning en kunstmatige intelligentie met zich meebrengen. Deze technologieën kunnen worden gebruikt om gebeurtenissen te voorspellen, gegevensafwijkingen te identificeren, aanbevelingen te doen en informatie te classificeren.

Snellere computers en datawetenschap kunnen een revolutie teweegbrengen op het gebied van data-analyse door efficiënter informatie uit enorme hoeveelheid data te verwerken, analyseren en extraheren.

Datawetenschap staat voor uitdagingen bij het efficiënt verwerken van enorme hoeveelheden data vanwege de beperkingen van traditionele computermethoden.

Hoewel het potentieel onmiskenbaar is, zijn er uitdagingen met betrekking tot foutcorrectie, integratie met de huidige snelle computers en ethische overwegingen.

In een tijdperk dat wordt gekenmerkt door exponentiële technologische vooruitgang, is de convergentie van nog snellere computers en datawetenschap een cruciaal punt van transformatie. De synergie tussen deze twee velden belooft een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we inzichten verwerken, analyseren en extraheren uit enorme hoeveelheden data. Met het unieke vermogen om complexe berekeningen aan te pakken met snelheden die voorheen als onbereikbaar werden beschouwd, staat de toekomst van datawetenschap klaar voor ongekende innovatie.

De hoeksteen van besluitvorming, voorspellende analyses en patroonherkenning. Het efficiënt en effectief verwerken van grote hoeveelheden gegevens zorgt echter voor uitdagingen, waarbij traditionele computermethoden moeite hebben om bij te blijven.

De algoritmen die data-analyse, machine learning en kunstmatige intelligentie aandrijven, doen het goed, maar worden beperkt door de beperkingen van de huidige hardware.

Het huwelijk van nieuwe nog snellere computers en datawetenschap belooft deze beperkingen te overwinnen en innovatie naar ongekende niveaus te brengen. Het potentieel om complexe berekeningen exponentieel sneller uit te voeren dan de huidige computers biedt een kans om datawetenschapstoepassingen zoals data-analyse en besluitvormingsprocessen te versnellen en te vereenvoudigen.

De nieuwe generaties computers kunnen worden gebruikt om nieuwe machine learning-algoritmen te ontwikkelen die krachtiger en efficiënter zijn dan traditionele algoritmen.

Ondanks de beloften blijven er uitdagingen op weg naar het volledig realiseren van het potentieel. De ontwikkeling van nieuwe computertechnologieën staat nog in de kinderschoenen en vereist geavanceerde methoden voor foutcorrectie.

De integratie van klassieke en nieuwe-architecturen levert aanzienlijke technische hindernissen op, en ethische overwegingen doemen op boven de implicaties van verbeterde data-analyse.

De toekomst biedt een enorm potentieel voor groei. Voortdurende vooruitgang in hardware, in combinatie met nieuwe foutbeperkingstechnieken, zal naar verwachting de betrouwbaarheid doen toenemen.

Er ontstaat een nieuwe grens van mogelijkheden in de wisselwerking tussen nog snellere computers en datawetenschap.

Terwijl we ons wagen aan dit onbekende gebied, moeten we samenwerken om het volledige potentieel te benutten om complexe problemen op te lossen, data-analyseparadigma’s opnieuw te definiëren en besluitvorming over domeinen heen opnieuw vorm te geven. De reis die voor ons ligt omvat innovatie, verkenning en het meedogenloze streven naar het blootleggen van verborgen inzichten in enorme datasets.

Gegevensintegriteit zorgt voor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gegevens gedurende de gehele levenscyclus. Goede, betrouwbare gegevens kunnen een groot concurrentievoordeel zijn, vooral als we juiste hoeveelheid tijd en middelen investeren in gegevensbeheerstrategieën.

In het tijdperk van Big Data kunnen we gegevens effectief benutten en de gegevensintegriteit bevorderen, betere gegevensgestuurde beslissingen nemen, de gegevenskwaliteit verbeteren en het risico op gegevensverlies of vervuiling verminderen.

Op het meest basale niveau is gegevensintegriteit de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens gedurende de gehele levenscyclus, vanaf het moment dat ze worden vastgelegd en opgeslagen tot het moment waarop ze worden verwerkt, geanalyseerd en gebruikt.

Gegevensintegriteitsbeheer betekent ervoor zorgen dat gegevens volledig en nauwkeurig zijn, vrij van fouten of anomalieën die de gegevenskwaliteit in gevaar kunnen brengen.

Gegevens die nauwkeurig en consistent zijn vastgelegd en opgeslagen, behouden hun integriteit, terwijl gegevens die zijn bewerkt of beschadigd niet kunnen worden vertrouwd.

Om effectieve strategieën voor gegevensbeheer te implementeren, moeten we de kenmerken van gegevensintegriteit begrijpen:

Nauwkeurigheid:

Onnauwkeurige gegevens leiden tot onjuiste analyses en beslissingen; daarom moeten we ervoor zorgen dat de gegevens nauwkeurig zijn, wat betekent dat ze foutloos zijn en een correcte weergave zijn van het reële scenario of de gebeurtenis die ze zouden moeten weergeven.

Consistentie:

Consistente gegevens veranderen niet onregelmatig. Het blijft in alle instanties en in de loop van de tijd hetzelfde, tenzij het opzettelijk wordt bijgewerkt of gewijzigd.

Volledigheid:

Volledige gegevens bevatten alle benodigde onderdelen en informatie die nodig zijn om tot juiste conclusies te leiden en besluitvormingsprocessen te ondersteunen.

Betrouwbaarheid:

Betrouwbare gegevens zijn betrouwbaar vanwege hun nauwkeurigheid en consistentie. Het zijn gegevens waarop gebruikers kunnen vertrouwen bij het nemen van belangrijke beslissingen.

Tijdigheid:

Gegevens die niet op tijd beschikbaar zijn voor besluitvormingsprocessen kunnen net zo schadelijk zijn als onnauwkeurige of onvolledige gegevens.

Houdbaarheid:

Houdbaarheid van gegevens het vastgestelde gebruik, indeling en waarden die tijdens de gegevensontwerpfase zijn gedefinieerd, waardoor ze voor specifieke doeleinden kunnen worden gebruikt.

Gegevensintegriteit is van fundamenteel belang in alle sectoren, waar gegevens te allen tijde nauwkeurig, volledig en verifieerbaar moeten zijn. Slechte data integriteit kan ertoe leiden dat we geld verliezen, een positieve publieke of zakelijke reputatie en kostbare tijd verliezen.

Gegevensintegriteit is een complexe en veelzijdige kwestie. We moeten daarom waakzaam zijn over de verschillende risico’s die de integriteit en kwaliteit van data in gevaar kunnen brengen.

Bij gegevensbeheer vormen menselijke fouten een belangrijke risicofactor voor gegevensintegriteit. Menselijke fouten kunnen optreden wanneer gegevens onjuist worden ingevoerd, verwerkt of geanalyseerd.

Als gegevens niet correct zijn geconfigureerd – er zijn bijvoorbeeld onjuiste gebruikersmachtigingen ingesteld – kunnen ze kwetsbaarder zijn voor cybercriminelen of datalekken. Evenzo, als gegevens niet op de juiste manier zijn beveiligd met codering en toegangscontrole, kunnen ze worden gecompromitteerd door onbevoegde personen of programma’s.

Hardware kan defect raken. Gegevens kunnen per ongeluk worden verwijderd of overschreven. Het kan ook worden beschadigd tijdens gegevensoverdracht en opslag en kan onbedoeld worden geopend of overschreven door andere gegevensgebruikers.

Wanneer gegevens tussen verschillende gegevenssystemen worden gemigreerd, kunnen tijdens het overdrachtsproces gegevens per ongeluk verloren gaan of beschadigd raken. Deze situatie kan een aanzienlijk risico op gegevensintegriteit vormen, vooral als gegevens worden gedeeld tussen verschillende teams of bronnen.

De gegevensintegriteit kan ook worden aangetast door malware of virussen die gegevens beschadigen. Het is belangrijk om bescherming te hebben tegen kwaadwillende insiders die gegevens willen stelen en tegen cyberaanvallen die gericht zijn op gegevensopslagplaatsen of gegevensinfrastructuur.

Om veel data-integriteitsrisico’s te beperken, moet er een robuuste data governance-strategie geïmplementeerd worden die data integriteitscontroles in elke fase omvat.

Datageletterdheid en beveiligingstraining.

Procesverbeteringen die datafouten verminderen.

Gegevensredundantie en back-up scenario’s om de betrouwbaarheid van gegevens te waarborgen.

Gegevensversleuteling voor gegevensbeveiliging.

Data-auditing voor het opsporen van data-integriteitsproblemen.

Robuuste cyberbeveiligingsmaatregelen.

Om de gegevensintegriteit effectief te behouden, moet u de twee belangrijkste soorten gegevensintegriteit begrijpen.

Het waarborgen van gegevensintegriteit door middel van fysieke middelen is essentieel voor het functioneren van gegevensverwerking en het ophalen zoals bedoeld.

Natuurrampen, stroomuitval, cyberaanvallen, branden, menselijke fouten en verslechtering van de opslagsystemen kunnen de fysieke integriteit van gegevens in gevaar brengen.

In een relationele database zorgt logische integriteit ervoor dat gegevens ongewijzigd blijven. Dit helpt gegevens te beschermen tegen menselijke fouten en kwaadaardige aanvallen.

Entiteitsintegriteit:

Definieert de primaire sleutel van elke entiteit en zorgt ervoor dat elk record in een tabel een unieke identificatie heeft.

Referentiële integriteit:

Zorgt ervoor dat records in gerelateerde tabellen correct zijn gekoppeld.

Domeinintegriteit:

Dwingt regels af over welke soorten gegevens kunnen worden ingevoerd in specifieke velden in de databasetabel of -kolom van een Excel-spreadsheet.

Gedefinieerde integriteit:

Stelt gebruikers in staat aangepaste regels voor hun databases te maken, inclusief het beperken van het gebruik van bepaalde tekens of woorden in wachtwoorden.

De verschillen:

Gegevensintegriteit, gegevensbeveiliging en gegevenskwaliteit

Deze drie termen worden vaak door elkaar gebruikt, maar ze hebben verschillende betekenissen en implicaties voor gegevensbeheer. Om een datastrategie te optimaliseren is het belangrijk om de verschillen goed te begrijpen.

Hoewel onderling verbonden, dienen gegevensintegriteit en gegevensbeveiliging verschillende doelen. Zoals eerder uiteengezet, verwijst data-integriteit naar de nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid van data gedurende de levenscyclus ervan. Het zorgt ervoor dat gegevens ongewijzigd en betrouwbaar blijven vanaf het punt van creatie tot het punt van gebruik.

Gegevensbeveiliging daarentegen richt zich op het beschermen van gegevens tegen ongeoorloofde toegang, inbreuken of cyberaanvallen. Het omvat het implementeren van maatregelen zoals encryptie, firewalls, toegangscontroles en andere beveiligingsprotocollen om te voorkomen dat gegevens worden gecompromitteerd of gestolen.

Hoewel nauw verwant aan gegevensintegriteit, is gegevenskwaliteit breder van opzet. Het omvat de algemene toestand van gegevens, inclusief de nauwkeurigheid, consistentie, volledigheid, relevantie en tijdigheid. Gegevensintegriteit is een onderdeel van gegevenskwaliteit en richt zich op de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens. Gegevenskwaliteit houdt ook rekening met andere factoren, zoals de relevantie van de gegevens voor de uit te voeren taak, de tijdigheid van de gegevens en of de gegevens volledig en alomvattend zijn.

In wezen is gegevensintegriteit een cruciaal aspect van gegevenskwaliteit, maar niet alle gegevens van hoge kwaliteit hebben noodzakelijkerwijs een hoge integriteit als ze niet relevant of actueel zijn. Gegevens kunnen bijvoorbeeld perfect nauwkeurig en consistent zijn (hoge integriteit), maar niet relevant zijn voor de zakelijke beslissing die voorhanden is (lage kwaliteit).

Alsof er nog niet genoeg gegevens waren is er nu een slimme manier om synthetische maar realistische data te creëren. Het is als een virtuele versie van gegevens die zijn samengesteld. Met het doel om dingen privé en veilig te houden terwijl je beschikt over gegevens die zich gedragen als de echte data.

Gegevens die gevoelige informatie of persoonlijke details privé houden. In plaats van die daadwerkelijke persoonlijke gegevens te gebruiken, gebruiken we synthetische gegevens die random zijn gegenereerd om er ongeveer hetzelfde uit te zien en handelen alsof we hetzelfde zijn, maar die niets onthullen over echte ons of de bedrijven waar we aan gelieerd zijn.

Deze gemaakte gegevens komen in veel situaties van pas komen. Zo kunnen synthetische gegevens gebruikt worden om dataset en algoritmen voor gegevensanalyse zonder de informatie van echte mensen te gebruiken.

Het is ook handig voor hypotheses, aannames en modellen zonder echte gebruikersgegevens te gebruiken. Je kunt spelen en experimenteren met deze virtuele gegevens zonder dat je je zorgen hoeft te maken dat iemands privacy wordt geschonden.

Maar we moeten onthouden dat hoewel synthetische gegevens een hulpmiddel zijn voor privacy en beveiliging, het kan nooit een volledige vervanging is voor echte gegevens. Het mist de complexiteit van echte gegevens, dus moeten we voorzichtig zijn waar en hoe we het gebruiken.

Ook al lijken synthetische gegevens een beschermend schild waarmee we met realistische gegevens kunnen verwerken zonder iemands geheimen prijs te geven. En is het een handige manier om dingen privé te houden en dingen voor elkaar te krijgen!

Zijn deze gegevens geen afspiegeling van de werkelijkheid maar slechts een moment opname op basis van synthetische gegevens.

Met behulp van synthetische data kan worden voldoen aan regelgeving voor gegevensbescherming, zonder doelstellingen in het gedrang te brengen.

Een trainingsdataset vergroten en de modelprestaties verbeteren zonder alleen op echte gegevens te vertrouwen.

Om diepgaande analyses uit te voeren en aanzienlijke vooruitgang te boeken in onderzoeken, met behoud van een hoge mate van privacy en beveiliging van de gegevens voor de betrokkenen.

De virtuele gegevens die op de echte gegevens lijken, maar dat niet zijn?

Oké, laten we reeel zijn de wereld is complex! Menselijk gedrag, voorkeuren en interacties zijn als een doolhof van de fijne lijntjes. Synthetische gegevens zijn goed in het nabootsen van de basis, maar missen mogelijk de nuances. Dus hoewel het nuttig is, is het niet de ultieme waarheid eerder een datasprookje.

Uitschieters en zeldzame gebeurtenissen: we kennen immers zeldzame momenten waarop we zeggen: “O, dat is onverwacht!” Synthetische gegevens kunnen daar moeite mee hebben. Moeite met het zich voorstellen van dingen die in de echte wereld niet zo gewoon zijn.

Synthetische gegevens zijn vooringenomen: om dat ze gegevens halen uit bestaande gegevens, dus als de originele gegevens enige vooroordelen hebben. Is de kans groot dat deze doorsijpelen naar onze synthetische dataset. Niet gewenst maar een onderdeel van de weg die we zijn ingeslagen met synthetische data.

Menselijke kenmerken en fenomenen uit de echte wereld leven niet in een vacuüm! Ze gedijen op context en dat begrijpen synthetische gegenereerde datasets dan weer helemaal niet. Alsof het “aha!” moment om situaties te begrijpen en dingen in perspectief te plaatsen helemaal ontbreekt.

Laten we proberen sommige dingen echt te houden en eerlijk zijn. Niets kan de echte data vervangen zonder afbreuk te doen aan de werkelijkheid. Synthetische gegevens zijn geweldig voor sommige dingen, maar niet voor diepgaande inzichten. Gegevens uit de echte wereld zijn de juiste keuze als we willen weten wat er gebeurt als we dingen willen veranderen.

Synthetische gegevens een slimme bedrieger, met sappige inzichten over menselijk gedrag en een wereld die ook in een hele andere dimensie zou kunnen zijn. En niet instaat om de mysteries van onze complexe realiteit ontrafelen!

Gegevens zijn een waardevol bezit geworden sinds de opkomst van data technologieën in het afgelopen decennium. In elke sector worden dagelijks enorme hoeveelheden data opgeslagen en doorzocht om verschillende redenen. Hoewel alle informatie die via verschillende methoden wordt verzameld, wordt gebruikt om een comfortabel en zorgenvrije leven te creëren, nemen veel bedrijven de privacy en bescherming van gegevens te licht op. Datalekken komen steeds vaker voor omdat er minder aandacht is voor het beveiligen van de gegevens en de inpakt van een databreuk wordt gebagatelliseerd.

Waardoor er een steeds luidere roep naar Overheden om zich te richten op het beschermen van de gegevens van individuen door steeds meer wetten te maken waarin de bescherming van individuen beter is geregeld. Nalevingsbeleid zoals General Data Protection Regulation (GDPR), California Consumer Privacy Act (CCPA) en vele andere worden elk jaar bijgewerkt.

Gegevensprivacy richt zich op het omgaan met persoonlijke gegevens die voldoen aan de voorschriften voor gegevensbescherming, wetten en algemene privacypraktijken. Het omvat ook het voorkomen van ongeoorloofde toegang en het handhaven van de integriteit. Daarbij wordt niet alleen gekeken naar een goede omgang met gegevens, maar ook moet worden voldaan aan de privacyverwachtingen van een individu.

Organisaties proberen de gegevens zo goed mogelijk te beveiligen. Hoewel ze hun best doen om dit te bereiken, slagen hackers er nog steeds in om hun beveiliging te omzeilen en gevoelige informatie te achterhalen. Ook al doen inmiddels een heel leger van professionals hun best doen om gegevensverlies te voorkomen.

Hierdoor zijn er 10 belangrijke vragen die we onszelf zouden moeten stellen of eerder analyseren om een robuust gegevensprivacy- en beveiligingsbeleid op te stellen.

1. Hoe goed hebben we onze data gestrategeerd?

Welke zijn redenen er om gegevens van klanten te verzamelen die persoonlijk identificeerbaar zijn. Behalen we alleen een hoge omzet- en omzetdoel door data te gebruiken en klantervaring te verbeteren.

Zonder een goede datastrategie kunnen we niet profiteren van gegevens die we achter hebben gelaten bij bedrijven. Elk bedrijf moet een strategie bedenken voor het gebruik van de gegevens die ze hebben, de aanvullende gegevens die ze nodig hebben en hoe ze die van ons zullen krijgen. De strategie moet ook een plan hebben voor het gebruik van de gegevens die ze hebben om bepaalde doelen te bereiken.

2. Hoe goed zijn bedrijven in het opbouwen van privacy en ethiek bij het gebruik van de gegevens?

Terwijl technologieën zoals kunstmatige intelligentie, zelflerende apparaten, het internet der dingen (IoT) en vele andere op het punt staan om op grote schaal te worden uitgestort over de wereld, zijn gegevens de belangrijkste bron voor al deze technologieën. We verzamelen zoveel mogelijk data om deze technologieën elke dag beter te maken.

Om de ethiek van gegevensgebruik te handhaven, moeten er controles zijn ingebouwd op het gebied van gegevensbeveiliging, privacy en ethiek. Bepaalde privacycontroles kunnen worden bereikt door zo min mogelijk gegevens te verzamelen, op te slaan en te delen. Maar we moeten ook ethische protocollen volgen om de gegevens te verzamelen, te openen en te beveiligen.

3. Zijn er beveiligingsoplossingen om gegevensprivacyprogramma te beheren?

Veel softwarebedrijven bieden oplossingen aan voor het maken en operationaliseren van het beheer van gegevens. Geen enkele oplossing is geschikt om alle privacygerelateerde vraagstukken op te lossen. Maar door nou samen te werken verschillende disciplines en door bestaande privacy mogelijkheden te evalueren is het mogelijk hiaten te vinden. Een routekaart op basis van deze analyse is belangrijk om de privacyhouding te verbeteren en prioriteit te geven aan velden die baat hebben bij investeringen in beveiligingstools.

4. Daarvoor dienen we te beschikken over mechanismen om gegevens te vernietigen of te verwijderen uit datasets als daarom wordt gevraagd?

Recente updates op het gebied van privacy wetgeving geven aan dat de gegevens van een persoon moeten worden vernietigd als ze om verwijdering vragen. Specifieke gegevens kunnen daarentegen worden bewaard, afhankelijk van de wettelijke of zakelijke vereisten. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat alles is ingesteld om persoonlijke informatie op basis van verzoeken te verwijderen. Ook moeten beveiligingsprofessionals, werknemers en iedereen die met gegevens omgaat, worden voorgelicht over hoe ze de gegevens volgens de vereisten kunnen vernietigen indien hiertoe een verzoek wordt gedaan.

5. Zijn er manier om beveiligingsincidenten continu te monitoren en te detecteren?

Wetgeving inzake gegevensprivacy worden elk jaar strenger. Als je niet op de hoogte is van een beveiligingsincident, kan dit ernstige gevolgen hebben, afhankelijk van de impact. Daarom moet de inzet van monitoringtools worden ingezet om beveiligingsincidenten te detecteren en te voorkomen.

6. Zijn de privacyverklaringen en het privacybeleid bijgewerkt?

Sinds enige jaren zijn privacyverklaringen en beleidsregels door gebruikers van data over de hele wereld bijgewerkt. Het naleven van de privacywetgeving heeft betrekking op het zo vroeg mogelijk informeren van een klant of gebruiker over het verzamelen en gebruiken van gegevens. Het privacybeleid moet transparant, informatief, rechtmatig en beknopt zijn. Alle beleidsregels en privacyverklaringen moeten worden besproken met juridische teams en andere belanghebbenden, zodat iedereen de noodzaak van gegevensverzameling en -verwerking begrijpt.

7. Zijn er passende procedures voor incidentbeheer opgezet om een beveiligingsincident af te handelen?

Incidentrespons is verplicht om de nodige actie te ondernemen tegen een beveiligingsincident. Het is zelfs verplicht om een mechanisme te implementeren om de vertrouwelijkheid, veerkracht en beschikbaarheid van gegevensverwerking te waarborgen. Het incidentresponsplan omvat het inperken van inbreuken, rapportage en het uitroeien van bedreigingen wanneer zich een beveiligingsincident voordoet. Aanvallers richten zich op elk hoekje en hoekje om gevoelige informatie te misbruiken. Daarom is het noodzakelijk om het incidentresponsplan te herzien om regelmatig dienovereenkomstig te handelen.

8. Is er een Privacy Impact Assessment (PIA) uitgevoerd?

Een privacy-effectbeoordeling is nodig om het risico van slechte privacypraktijken op te sporen en te verminderen. Misbruik van persoonlijke informatie kan ook worden verminderd met deze beoordeling. En helpt het beveiligingsteam bij het ontwikkelen van beter beleid en het beter omgaan met gevoelige informatie.

  9. Weten we wie en hoe we een impactvolle inbreuk op de beveiliging moeten melden?

De wereldwijde wetgeving inzake gegevensprivacy heeft bepaalde vereisten gecreëerd voor het melden van een datalek. De boete voor het niet met adequate maatregelen melden van een beveiligingsincident kan zeer hoog oplopen. Het is belangrijk om de toezichthoudende autoriteit op de hoogte te stellen wanneer er een inbreuk op de beveiliging is. Het is noodzakelijk om een melding van een inbreuk en andere beveiligingsmaatregelen en het incidentresponsplan op te nemen.

10. Zijn we voorbereid op een datalek?

Niet noodzakelijkerwijs werden we allemaal het slachtoffer van een inbreuk. Aangezien er echter geen foutbestendige beveiligingsoplossing bestaat, moet elke organisatie ervan uitgaan dat er een beveiligingsincident zal plaatsvinden. Organisaties zijn verantwoordelijk voor het inbouwen van voldoende controle over data met een goed gedocumenteerd proces om onze persoonlijke data te borgen.