My Sensor Data

Cyberbeveiliging bestaat uit het gereedschap en technieken die worden toegepast op gegevens en systemen om deze te beschermen tegen aanvallen en verlies.

Een cyberaanval kan ernstige schade toebrengen en het kan zijn dat u veel tijd, geld en middelen moet besteden aan het repareren ervan.

Preventie 

Het updaten van beveiligingsbesturingssystemen en softwareapplicaties

Regelmatig een back-up van gegevens maken

Gebruik van multi-factor authenticatie op belangrijke accounts

Beoordelen wie toegang heeft tot uw gegevens

Wachtwoordzinnen gebruiken om uw account te beschermen

De basisbeginselen van cyberbeveiliging.

Best practice cyberbeveiligingsprocessen:

Voorkomen van verlies

Handhaven van de naleving van de wetgeving

Opbouwen van vertrouwen

Handhaven van de continuïteit.

Wettelijke verplichtingen voor cyberveiligheid

Als uw persoonlijke gegevens en financiële informatie wordt verwerkt, dan zijn de bedrijven die deze gegevens verwerken verantwoordelijk en moeten ze voldoen aan alle wettelijke vereisten op het gebied van gegevensbescherming.

Online bedreigingen en risico’s kunnen zich richten op systemen, gegevens en online activa en kunnen een negatieve invloed hebben:

Merk- en reputatieschade

Verlies van vertrouwelijke en gevoelige gegevens

Verlies van continuïteit

Boetes voor nalatig wordt bevonden.

Bedreiging

Beschrijving

Preventie

Ransomware Software die is ontworpen om te voorkomen dat gebruikers toegang krijgen tot hun bestanden of enig deel van het computersysteem totdat er losgeld is betaald

Update uw software regelmatig

Maak een back-up van uw systemen en test het herstel van back-ups

Toegangscontrole implementeren

Schakel meervoudige authenticatie in

Schakel macro’s uit

Schakel AutoPlay uit voor USB-apparaten

Software ontworpen om een computersysteem te beschadigen

Installeer antivirussoftware

Gebruik sterke wachtwoorden

Wijzig wachtwoorden regelmatig

Trojaanse paarden

Vermomd als onschadelijke software om computers aan te vallen Phishing

Valse e-mails die zijn ontworpen om uw gevoelige gegevens en informatie vast te leggen

Open of klik niet op links in ongevraagde e-mails Spam

Ongevraagde e-mails die in bulk worden verzonden

Gebruik filters voor ongewenste e-mail in uw inbox

Koekjes

Software die uw bewegingen online volgt en rapporteert aan de oorspronkelijke website

Verwijder regelmatig cookies uit de webbrowserinstellingen

Hackers

Mensen die ongeautoriseerde toegang proberen te krijgen tot uw computer of systemen

Houd uw software up-to-date

Gebruik een firewall

ID-diefstal

Uw persoonlijke gegevens gebruiken om fraude te plegen

Bewaar persoonlijke informatie veilig en geef deze niet door aan bronnen die u niet vertrouwt IP-diefstal.

Stelen van en profiteren van gegevens en informatie.

Identificeer en beveilig uw meest waardevolle gegevens

Creëer veilige wachtwoorden en multi-factor authenticatie

Bescherm uzelf tegen cybercriminaliteit

Bescherm uzelf met gereedschap en informatie bronnen.

Met behulp van virtuele particuliere netwerken (VPN’s): gecodeerde netwerken die zijn ontworpen om gegevens te beschermen terwijl deze worden overgedragen

Het veilig configureren van een externe desktopclient om een betere beveiliging van externe apparaten mogelijk te maken

Het verbeteren van de beveiliging van u apparaten, zoals laptops en mobiele telefoons, voor een betere bescherming van apparaten

Het implementeren van multi-factor authenticatie om ongeautoriseerde toegang te voorkomen

Het verbeteren van uw algehele veiligheid door uw personeel te beschermen en op te leiden

Uzelf beschermen tegen kwaadwillende.

Het melden van verdachte online activiteiten kan autoriteiten helpen cybercriminaliteit te bestrijden en instrumenten en bewustmakingsprogramma’s te ontwikkelen om bedrijven en individuen tegen aanvallen te beschermen.

Door in een veilige online omgeving te werken, kunt u de gegevens van uzelf privé te houden.

Effectief online beveiliging is van cruciaal belang voor het beheersen van de risico’s en het opbouwen en behouden van vertrouwen.

Gebruik online beveiliging en procedures om effectieve online beveiliging voor uw te vinden en te implementeren.

Bescherm uzelf tegen fraude

Er is sprake van fraude wanneer iemand valse gegevens of informatie gebruikt.

U kunt uzelf tegen fraude beschermen door:

Het beveiligen van bankrekeningen en gerelateerde informatie

Het beheren van de toegang tot persoonlijke en financiële informatie

Het uitvoeren van antecedentenonderzoeken

Met behulp van passende systeembeveiliging

Het kopen van verzekeringen.

Bescherming van uw gegevens, hardware en software

Alle computers, servers en draadloze netwerken die u gebruikt, moeten worden beschermd tegen online- en cyberveiligheidsbedreigingen en -risico’s.

Stappen ter bescherming tegen externe bedreigingen voor systemen

Installeer antivirus- en antispywaresoftware, inclusief spamfilters, en zorg ervoor dat deze actief zijn en regelmatig worden bijgewerkt.

Schakel draadloze netwerkbeveiliging in en wijzig het standaardwachtwoord onmiddellijk, omdat de meeste standaardwachtwoorden bekend zijn.

Installeer een softwarefirewall, die doorgaans deel uitmaakt van beveiligingsbundels of besturingssystemen.

Kies sterke wachtwoorden met een combinatie van cijfers, symbolen en hoofdletters en kleine letters.

Wijzig wachtwoorden regelmatig; elke 90 dagen wordt aanbevolen.

Ontdek of het besturingssysteem van uw computer een gratis ingebouwd virus- en beveiligingssysteem heeft en een back-up maakt naar de cloud.

Maak regelmatig een back-up van gegevens en bewaar kopieën off-site of in de cloud.

U moet uw desktopcomputers en apparaten beschermen met robuuste, veilige wachtwoorden. Als uw gegevens niet voldoende worden beschermd, kunnen andere mogelijk toegang krijgen tot uw netwerken en informatie beschadigen of stelen.

Het maken van een back-up van uw gegevens is van cruciaal belang. Als u een kopie van uw gegevens op een aparte locatie heeft, kunt u informatie snel en eenvoudig herstellen in geval van gegevensverlies. U kunt een back-up van uw gegevens maken in de cloud of op een externe schijf.

Geef alleen geautoriseerd personen toegang tot IT-gegevens en -systemen.

Beoordeel de risico’s als u draagbare apparaten aansluit op u systemen.

Controleer op spam die beweert afkomstig te zijn van ‘vertrouwde’ e-mailafzenders. Banken doen bijvoorbeeld geen zaken via e-mail.

Denk na voordat u bijlagen opent of informatie deelt om gegevensbescherming te garanderen.

Sla gegevens zorgvuldig op: kies wie er toegang toe heeft en beslis welke apparaten u toestaat verbinding te maken met uw netwerk.

Maak sterke, individuele wachtwoorden om uw data te beschermen, zodat alleen geautoriseerde gebruikers toegang krijgen tot de data en wijzigingen kunnen aanbrengen.

Wijzig gedeelde wachtwoorden en trek de toegang van anderen in wanneer zij geen toegang meer nodig hebben.

Zorg ervoor dat alle mechanismen voor toegang tot en overdracht van bestanden zijn goedgekeurd.

Digitale transformatie zorgt ervoor dat data een waardevolle valuta is geworden. Als gevolg hiervan staat gegevensprivacy vaak in de schijnwerpers.

De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) is het belangrijkste wet in de Europese Unie om de individuele privacy te beschermen en de verwerking van gegevens te reguleren.

Dit is niet alleen de naleving van de AVG, maar het is ook de basis van goed ondernemerschap. Een meerderheid van de inwoners van de westerse wereld wil meer controle over hun gegevens en van hen is ooit van aanbieder diensten gewisseld vanwege zorgen over gegevensprivacy.

De belangrijkste principes en vereisten van de AVG

De AVG versterkt en verenigt de normen voor gegevensbescherming voor iedereen binnen de EU. De wet, die in 2018 van kracht werd, betekende een enorme verschuiving op het gebied van de bescherming van persoonlijke informatie. Met als primaire doel, individuen meer controle over hun gegevens te bieden en overheden, bedrijven en organisaties verantwoordelijk te houden voor de bescherming ervan.

De AVG schept een juridisch raamwerk waaraan  overheden, bedrijven en organisaties zich verplicht moeten houden. Het belangrijkste principe om de veiligheid, transparantie en keuze van gebruikersgegevens te garanderen. Het stelt de voorwaarden vast voor de privacy richtlijnen voor en de wettelijke verplichtingen waaraan men moet voldoen bij de verwerking van gegevens.

Er zijn zeven kernprincipes die cruciaal zijn voor de naleving van de AVG.

Rechtmatigheid,eerlijkheid en transparantie:

Dit beginsel vereist een rechtmatige en eerlijke verwerking van persoonsgegevens. Overheden, bedrijven en organisaties moeten transparant zijn over hun gegevensverwerkingsactiviteiten en duidelijke informatie in een toegankelijke vorm verstrekken.

Doelbinding: Persoonsgegevens moeten worden verzameld voor expliciete, legitieme doeleinden en mogen niet verder worden verwerkt op een manier die onverenigbaar is met die doeleinden.

Dit vereist een zorgvuldige planning van gegevensverwerkingsactiviteiten.

Dataminimalisatie: Overheden, bedrijven en organisaties mogen alleen persoonlijke gegevens verzamelen die nodig zijn voor hun specifieke doeleinden, aangezien alles meer dan dit illegaal is.

Dit principe benadrukt het belang van het beperken van de reikwijdte, in plaats van het uitvoeren van algemene gegevensverzameling.

Nauwkeurigheid: Dit principe vereist dat gegevens accuraat, actueel en niet misleidend zijn. Regelmatige interne audits en updates zijn van cruciaal belang om dit principe te volgen.

Opslagbeperking: Persoonsgegevens mogen slechts zo lang worden bewaard als nodig is voor de doeleinden waarvoor ze zijn verzameld. Dit onderstreept de noodzaak van een gedetailleerd bewaarbeleid bij inspanningen op het gebied van AVG-naleving.

Integriteit en vertrouwelijkheid: Overheden, bedrijven en organisaties moeten persoonlijke gegevens beschermen tegen ongeoorloofde of onwettige verwerking en onopzettelijk verlies of schade.

De technische beveiligingsmaatregelen spelen hierbij een cruciale rol.

Verantwoording: Overheden, bedrijven en organisaties moeten kunnen aantonen dat zij de AVG-principes naleven. Dit onderstreept het belang van registraties van verwerkingsactiviteiten en regelmatige audits als onderdeel van een compliancechecklist.

Het omarmen van de AVG-naleving is niet alleen een kwestie van het vermijden van boetes; het is een toewijding aan principes die integriteit, transparantie en respect voor persoonlijke gegevens weerspiegelen.

Het is gemakkelijk om de dramatische boetes te benadrukken die zijn opgelegd aan technologie giganten Het is echter essentieel om te erkennen dat de naleving van de AVG zich uitstrekt tot alle overheden, bedrijven en organisaties, inclusief kleine bedrijven voor wie zelfs kleinere boetes een aanzienlijke impact kunnen hebben.

De gevolgen van niet-naleving beperken zich ook niet alleen tot financiële sancties. Het niet nakomen van verplichtingen kan de reputatie aantasten, het vertrouwen uithollen en activiteiten hinderen. Niet-naleving kan leiden tot een schending van het privacybeleid, waardoor een rimpeleffect ontstaat dat wellicht lastig te overwinnen is.

Het naleven van de AVG-regelgeving is meer dan een selectievakje op een formulier: het is een alomvattende aanpak voor het verantwoord omgaan met persoonlijke gegevens. Het bevordert het vertrouwen, opent deuren en bouwt duurzame relaties op en beschermt alle rechten. Door aan deze verplichtingen en praktijken te voldoen, voldoen we niet alleen aan de wettelijke vereisten, maar bevorderen we ook een cultuur van ethisch gedrag en succes.

Zorgen voor naleving van de AVG Het lijkt misschien een complexe taak, maar een gedetailleerde checklist zal alles vereenvoudigen. Van toestemmingsbeheer tot gegevensbeveiliging.

Als het gaat om naleving van de AVG, is niet alle toestemming gelijk. Er bestaan twee verschillende vormen: expliciete toestemming en impliciete toestemming. Maar wat onderscheidt hen precies, en waarom is dit van belang?

Uitdrukkelijke toestemming van gebruikers betekent dat het individu ondubbelzinnig heeft ingestemd met de verwerking van persoonsgegevens. Het is een ondubbelzinnige overeenkomst, vaak verkregen door een doelbewuste actie. Details zijn van het grootste belang, omdat de persoon die toestemming geeft volledig moet worden geïnformeerd over de verwerkingsactiviteiten.

Informeer duidelijk: gebruik duidelijke taal om uit te leggen hoe gegevens zullen worden gebruikt en wees transparant over de verwerkingspraktijken.

Actieve toestemming verkrijgen: Gebruik geen vooraf aangevinkte vakjes, om actieve deelname te garanderen en dat u expliciete toestemming van de gebruiker verkrijgt.

Documenteer het: Houd gegevens bij van de toestemming, inclusief wanneer en hoe deze is verkregen, als een cruciaal onderdeel van alle nalevingsinspanningen.

Intrekking vergemakkelijken: Gebruik toestemmingsmechanismen waarmee de toestemming gemakkelijk kan worden ingetrokken voor gebruikers die besluiten zich af te melden.

Toestemmingsformulieren beheren: Toegankelijke formulieren bieden die niet alleen de transparantie vergroten, maar ook individuen empoweren, waardoor ze het gevoel krijgen dat ze controle hebben over hun gegevens en rechten.

GDPR benadrukt individuele rechten door gebruikers controle te geven over de verwerking van hun persoonlijke gegevens.

Ken de rechten van individuen: GDPR schetst individuele rechten zoals toegang tot gegevens, het corrigeren van fouten, verwijdering en overdraagbaarheid van gegevens, waardoor individuen kunnen bepalen hoe hun gegevens worden gebruikt, verwerkt of gedeeld.

Vereenvoudig de naleving van toegangsverzoeken: Overheden, bedrijven en organisaties moeten reageren op toegangsverzoeken, meestal binnen een maand, zonder onnodige vertraging, waarbij wederzijds respect in acht wordt genomen.

1. Ethische analyse zorgt ervoor dat anonimisering van gebruikersgegevens mogelijk is, waardoor de individuele identiteit beschermd blijft.
2. Het beheren van de toestemming van gebruikers tot het nauwgezet bijhouden van verwerkingsactiviteiten.
3. Zorg voor eenvoudige manier om je af te melden voor alle tracking, waardoor er controle is over je gegevens.
4. Standaard cookies zorgen ervoor dat de gegevens op de website blijven, waardoor potentiële inbreuken of misbruik tot een minimum kan worden beperkt.
5. U heeft het recht om u gegevens te kennen. De exacte gegevens bekijken die worden verzameld, waardoor een transparante relatie tussen overheden, bedrijven, organisaties en hun gebruikers wordt versterkt.
6. Op verzoek heeft u het recht gegevens te laten verwijderen, in overeenstemming met het recht van de AVG om vergeten te worden.
7. Behoudt de rechten op uw gegevens en wees er zeker van dat deze niet voor andere doeleinden, zoals reclame, worden gebruikt.
8. Beschermt de locatiegegevens en anonimiseert IP-adressen, waardoor een extra privacylaag wordt toegevoegd.
9. Niet alle gegevens zijn essentieel en het uitschakelen van bezoekerslogboeken en -profielen zou moeten worden toegestaan, waardoor we de flexibiliteit hebben om te beslissen welke gegevens worden bijhouden.

Als Privacy niet is inbegrepen omdat privacy niet wordt gerespecteerd of beschermd, is er iets ernstig mis.

Toen er voor het eerst naar auto’s en privacy werd gekeken, was maar één ding duidelijk: het is ingewikkeld. Als antwoord op een standaardreeks privacy- en beveiligingsvragen was het niet mogelijk om ‘universele antwoorden’ te geven.

Om een duidelijk beeld te krijgen van het dataverkeer tussen voertuigen, de apps, verbonden diensten en meer.

Hoe verzamelt men gegevens?

Welke gegevens worden er verzamelt?

Waar gaan alle gegevens naartoe?

Sinds de jaren zeventig het auto’s een soort computer in zich zonder veel ophef. Wat nieuw is, is het aantal en de hoeveelheid dingen die de huidige generatie boordcomputers controleren. Vóór het midden van de jaren tachtig werd een autoraam naar beneden gedraaid door een zwengel.

Tegenwoordig is er slechts een druk op de knop en omdat steeds meer autofuncties worden aangedreven door computersystemen die ook verbinding maken met internet. Connected voertuigen, zullen de meeste waarde uit data halen.

Voor meer geavanceerde functies en commando’s hebben we straks nauwelijks knoppen nodig. Aanraaksensoren en schermen werken met nauwelijks een vingerbeweging, een voetbeweging of door het te vragen.

De toekomst is nu! Maar het hebben van al die microfoons, camera’s en sensoren die signalen, betekenen ook dat wanneer er wordt gecommuniceerd, er een klein verslag wordt gemaakt van uitgevoerde handelingen. Zoals wanneer we aan het stuur draaien of de deuren ontgrendelen. En meestal wordt al die informatie verzameld en opgeslagen als we naar de garage gaan voor onderhoud.

Andere stukjes informatie kunnen automatisch worden verzameld. Want terwijl uw auto wacht om op een commando te reageren, zijn de sensoren ‘altijd aan’. Dat is waarschijnlijk de reden waarom voertuigdatahubs, de datamakelaars van de auto-industrie, kunnen opscheppen over het feit dat ze zoveel datapunten hebben, zoals vermoeidheid (door de hoofd- en oogpositie) en de hartslag van de bestuurder.

Alle nieuwe toeters en bellen betekenen het potentieel voor meer sensoren, camera’s en microfoons die gegevens verzamelen. Maar in tegenstelling tot apps of smart home-apparaten zijn we er ons niet eens van bewust dat deze gegevens worden verzameld, laat staan dat we de mogelijkheid hebben om deze gegevens uit te schakelen.

Een andere manier waarop uw auto gegevens verzamelt, is via de verbonden services die u gebruikt, zoals satellietradio of een GPS-routeplanner. Dan zijn er de apparaten die je laat monteren, zoals een: een plug-in kastje van je verzekeraar die informatie over je rijgedrag naar je verzekeringsmaatschappij of je telefoon stuurt. Echter door een fabrieksapplicatie op je smartphone te installeren kunnen ook gegevens vanuit de telefoon worden gecombineerd met de gegevens uit het voertuig.

Ja, ze weten alles van die proefritten, sociale media, zoek gedrag, en meer.

Er is waarschijnlijk geen ander apparaat dat zoveel informatie kan verzamelen over wat we doen, heen gaan, wat we zeggen en zelfs hoe ons lichaam beweegt (“gebaren”) tijdens het autorijden. Een kans die een ijverige autofabrikanten niet verloren zal laten gaan. Riemen vast. Van uw filosofische overtuigingen tot opnames van wat we zeggen: uw auto kan heel veel informatie verzamelen. Over wat we in de auto doen, er is meer dan voldoende informatie om een gedetailleerd beeld te schetsen. Maar er kan nog veel meer. Informatie verzamelen over hoeveel geld we verdienen, immigratiestatus, ras, genetische informatie en seksuele activiteit. Ach, we toch bezig zijn je foto’s, je agenda en je takenlijst als we het toestaan.

… Maar wacht, er zijn meer gegevens, het verzamelen van informatie over de wereld om ons heen. Blijkbaar kunnen sensoren informatie registreren over het weer, de toestand van het wegdek, verkeersborden en ‘andere omgevingen’.

Hoe griezelig en gedetailleerd deze datapunten ook zijn, we maken ons meer zorgen over wat er niet in de kleine lettertjes staat.

Het gebruik van wollige taal is een klassiek instrument dat gebruikt wordt om de deur open te laten voor het verzamelen van meer gegevens dan wordt aangegeven. Het maakt het vrijwel onmogelijk om alle informatie te kennen die wordt verzameld.

“Vrijwel al het privacybeleid dat we kennen, gebruikt wollige taal bij het opsommen van de datapunten die worden verzameld. Woorden als ‘zoals’, ‘inclusief’ of ‘etc.’ vertellen ons dat we slechts een voorbeeld krijgen van wat er wordt verzameld en niet het volledige beeld.”

Andere brutale tactieken om de hoeveelheid gegevens die wordt verzameld te verdoezelen, Persoonlijke informatie zoals beschreven in Cal. Burgerlijk Code§ 1798.80(e). Een afkorting voor vrijwel alles dat een bepaald individu identificeert, ermee verband houdt, beschrijft of ermee geassocieerd kan worden.”

“Persoonlijke informatie” betekent alle informatie die een bepaalde persoon identificeert, er betrekking op heeft, deze beschrijft of daarmee in verband kan worden gebracht, met inbegrip van, maar niet beperkt tot, zijn of haar naam, handtekening, burgerservicenummer, fysieke kenmerken of beschrijving, adres, telefoonnummer, paspoortnummer, rijbewijs- of identiteitskaartnummer, verzekeringspolisnummer, opleiding, werk, arbeidsverleden, bankrekeningnummer, creditcardnummer, debetkaartnummer of andere financiële informatie, medische informatie of informatie over de zorgverzekering.

“Persoonlijke informatie” omvat geen openbaar beschikbare informatie die op wettige wijze beschikbaar is gesteld aan het grote publiek vanuit archieven van de federale, staats- of lokale overheid.

De liefde voor gevolgtrekkingen zou kunnen verklaren waarom zoveel mogelijk informatie wordt verzameld, zelfs als die gegevenspunten op zichzelf zinloos lijken. Zoals naar welke ‘titel’, ‘artiest’ en ‘genre’ we luisteren in de auto. Of je nu naar rock, showdeuntjes of de podcast luistert op weg naar je werk, het zegt misschien niet zoveel… Of misschien wel? Hoe dan ook, als je het combineert met alle plaatsen waar we naartoe gaan (“routegeschiedenis”), kan het waarschijnlijk helpen om wat gaten in onze “voorkeuren” op te vullen.

Te veel gegevens verzamelen en gevolgtrekkingen combineren met persoonlijke informatie van derden. Vervolgens delen zijn allemaal dingen die we niet graag zien in het privacybeleid.

Maar we hebben wel een redelijk goed idee waarom ze het doen. Gegevens zijn een waardevol middel.

Ondanks wetten op de privacy van gegevens, de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) in Europa en de California Consumer Privacy Act (CCPA) in de Verenigde Staten. Wetten die bepalen dat als onze persoonlijke gegevens worden verkocht of gedeeld, we op de hoogte moeten zijn.

Echter zelfs de strengste privacywetten niet van toepassing op zogenaamde ‘geaggregeerde en geanonimiseerde’ gegevens. We kunnen dus niet weten hoe met die informatie wordt omgegaan. Wat we wel weten is dat er een bloeiende handel bestaat die gebaseerd is op de verkoop van data.

Ook al klinkt het misschien niet zo, bij Privacy niet in begrepen is gebaseerd op het beste scenario. We er pas echt over kunnen oordelen als wat ze zeggen wat ze met onze gegevens zullen doen niet staat beschreven in het privacybeleid.

Dankzij gegevensbeveiliging kunnen we overal veilig werken en overal toegang krijgen tot gegevens. En nu de moderne werkplek snel overgaat naar hybride arbeid en cloudgebaseerde diensten, betekent een evoluerend bedreigingslandschap dat we data tijd, aandacht en technologie moeten geven die nodig is om deze veilig te houden.

Dit betekent dat het beschermen van gevoelige en persoonlijke informatie tegen datalekken, een net zo groot onderdeel van de werkdag is als het beschermen van onze bankrekening.

Gegevensbeveiliging verwijst naar het beleid en de maatregelen die zijn ingevoerd om gegevens te beschermen tegen ongeoorloofde toegang, gebruik, openbaarmaking, verstoring, wijziging of vernietiging. Het omvat een breed scala aan technieken, technologieën, beleid en procedures die zijn ontworpen rond het concept van preventie van gegevensverlies om de vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid ervan te garanderen.

Een inbreuk op de gegevensbeveiliging kan ernstige gevolgen hebben, waaronder financiële verliezen, reputatieschade, wettelijke aansprakelijkheid en verlies van vertrouwen. Organisaties en individuen hebben er alle belang bij de veiligheid van hun gegevens te handhaven om te voorkomen dat bedreigingsactoren er toegang toe krijgen.

Datarisico vloeit voort uit de toepassingen waar gegevens doorheen gaan en waarin ze worden gebruikt.

Gegevensbeveiliging en gegevensprivacy zijn nauw verwante concepten die beide afzonderlijke vereisten op het gebied van middelen, strategie en technologie hebben.

Gegevensbeveiliging richt zich op het beschermen van gegevens tegen ongeoorloofde toegang, het behouden van de integriteit en beschikbaarheid ervan en het voorkomen dat deze de organisatie verlaten. Dit strekt zich uit tot vele aspecten van de dagelijkse routine van ons als gebruiker.

Gegevensprivacy omvat de ethische en juridische verantwoordelijkheden bij het omgaan met persoonlijke informatie en het respecteren van de privacyrechten van individuen. Deze verantwoordelijkheden variëren van land tot land, maar zijn vaak gebonden aan specifieke wetten op het gebied van gegevensprivacy.

Gegevensbeveiliging en gegevensprivacy gaan vaak hand in hand vanwege wettelijke rapportagevereisten. Beide aspecten zijn cruciaal voor het behouden van vertrouwen.

Over de hele wereld zijn regels voor gegevensbeveiliging ingevoerd om ervoor te zorgen dat de juiste zorg wordt besteed aan het veilig verzamelen, opslaan en gebruiken van gevoelige informatie.

Elke levensvatbare strategie voor gegevensbeveiliging moet de mogelijkheid omvatten om naleving van de relevante regelgeving te garanderen en aan te tonen.

Het op de hoogte zijn van al deze zaken en het hebben van een actief nalevingsplan voor elk van deze zaken en zou een cruciaal onderdeel moeten zijn van de beveiligingsactiviteiten.

Zeker nu het dreigingslandschnap voortdurend verandert als reactie op nieuwe innovaties van zowel beveiligingsprofessionals als kwaadwillende actoren. Dit betekent dat goede praktijken op het gebied van gegevensbeveiliging meer moeten omvatten dan alleen het toepassen van strategieën die in het verleden hebben gewerkt.

Cyberdreigingen zoals ransomware en malware halen de krantenkoppen vanwege de financiële en operationele schade die ze aanrichten.

Maar er zijn nog andere, minder voor de hand liggende bedreigingen voor de gegevensbeveiliging.

Er zijn talloze soorten gegevensbeveiligingsrisico’s, en de lijst is alleen maar uitgebreid doordat er voortdurend nieuwe hack- en social engineering-technieken opduiken.

Hoewel grote cyberaanvallen vaak de krantenkoppen halen, zijn niet alle gegevensbeveiligingsrisico’s het gevolg van opzettelijke kwaadwillige actie. Er kunnen zelfs grote risico’s voortvloeien uit onbedoeld gedrag dat ertoe leidt dat gevoelige gegevens op onbeveiligde plaatsen terechtkomen, waar deze kunnen worden gestolen of uitgebuit.

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.

Data governance heeft alles te maken met het vaststellen en handhaven van interne standaarden. Deze standaarden of gegevensbeleid hebben rechtstreeks betrekking op de methoden die door de organisatie worden gebruikt om gegevens te verzamelen, op te slaan, te verwerken en te verwijderen wanneer deze het einde van hun levenscyclus bereiken.

Hoewel gegevensprivacy en compliance de belangrijkste drijfveren zijn voor inspanningen op het gebied van gegevensbeheer, hebben ze ook een economisch aspect: het heeft geen financiële zin om gegevens koud te houden op dure, krachtige hardware. Er is ook een beveiligingsaspect aan gegevensbeheer, aangezien onveilige gegevens het risico lopen gecompromitteerd, beschadigd, gestolen of gelekt te worden. Data governance heeft de taak ervoor te zorgen dat dit niet gebeurt.

Bij het vaststellen van standaarden en beleid voor opslagomgevingen is het duidelijk definiëren van het beleid de eerste stap. Maar de even belangrijke tweede stap is om ze grondig en herhaaldelijk te communiceren aan iedereen op wiens werk ze van invloed zijn. Bestaand beleid is zinloos als het niet wordt gevolgd, en het kan niet worden gevolgd als mensen zich er niet van bewust zijn. Neem ze op in onboarding-procedures, prestatiebeoordelingen en terugkerende inspanningen om ervoor te zorgen dat ze een integraal onderdeel worden van de cultuur van de organisatie.

Ze zijn ook zinloos als ze stagneren. Gegevensbeleid moet dynamische, levende documenten zijn die worden bijgewerkt om veranderende omstandigheden, bedreigingen en uitdagingen weer te geven. Maak doorlopende beoordelingen en updates onderdeel van het beleid om ervoor te zorgen dat ze actueel en relevant blijven.

Objectopslag kan helpen bij het implementeren van een consistent beleid voor gegevensbeheer, het afdwingen van gegevensstandaarden, het waarborgen van de gegevenskwaliteit, het instellen van de juiste toegangscontroles en het onderhouden van een uitgebreide gegevenslijn. Dit kan op zijn beurt een betere data-integriteit, compliance en beheer gedurende de hele datalevenscyclus bevorderen.

De inherente metadatamogelijkheden van objectopslag sluiten aan bij de vereisten voor gegevensbeheer, waardoor een efficiënte categorisering, classificatie en doorzoekbaarheid van gegevens mogelijk wordt en tegelijkertijd de mogelijkheid wordt geboden om enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens duurzaam op te slaan.

Veel organisaties die beleid en richtlijnen hebben ontwikkeld rond gestructureerde gegevens, worstelen nog steeds met hetzelfde doen voor ongestructureerde gegevens. Omdat ongestructureerde gegevens, bijvoorbeeld gebruikersdocumenten, video, audio, medische beeldvorming, toepassingsbestanden, gegevens van Internet of Things (IoT)-apparaten en logbestanden, niet in een database passen, kunnen lopende inspanningen op het gebied van gegevensbeheer deze gemakkelijker over het hoofd zien.

Organisaties hebben een holistisch begrip nodig van de soorten en hoeveelheden gegevens die ze verzamelen en opslaan om effectief beleid vast te stellen om deze te beheren.

De eenvoudigste manier om een raamwerk voor databeheer voor ongestructureerde data te ontwikkelen, is door analyses te gebruiken om te begrijpen wat je hebt.

Ontdek hoeveel ongestructureerde gegevens er zijn en waar ze zich bevinden, wie ze heeft gemaakt, hoe ze groeien, de gebruikspatronen en wat het kost om deze gegevens te genereren.

Kijk vervolgens welke gegevens verouderd zijn en wat kan worden verwijderd, gelaagd, gearchiveerd en nauwkeuriger beheerd. Voeg tegelijkertijd automatisering toe aan data governance-processen om taken efficiënt te beheren en een audittrail te bieden van welke bedrijfsgegevens door applicaties zijn opgenomen.

Hoe intelligenter de datalaag is, hoe meer waarde de data kunnen bieden. Meer waardevolle data maakt de rol van data governance sterker. Actieve archiefoplossingen kunnen dienen als raamwerk voor gegevensbeheer door een intelligente softwarelaag voor gegevensbeheer op te nemen die gegevens automatisch plaatst waar ze thuishoren en de locatie ervan optimaliseert op basis van kosten, prestaties en gebruikerstoegangsbehoeften.

Datagovernance is het proces van het beheren van de beschikbaarheid, bruikbaarheid, integriteit en beveiliging van gegevens. Door gebruik te maken van metadata en een wereldwijde naamruimte, zijn gegevens toegankelijk, doorzoekbaar, en veilig, waardoor de consistentie en integriteit van gegevens wordt gewaarborgd voor naleving van de regelgeving.

Het ondersteunen van actieve archieven met opslagtechnologieën voor optische schijven kan gegevensbewaring op de lange termijn bieden. Deze technologieën zijn ontworpen om bestand te zijn tegen omgevingsfactoren zoals temperatuur, vochtigheid en magnetische interferentie, waardoor de integriteit en levensduur van gearchiveerde gegevens wordt gegarandeerd. Met een typische levensduur van honderden jaren of meer zijn optische schijven zeer geschikt voor archiveringsdoeleinden.

Gegevenssoevereiniteit is belangrijker dan ooit geworden in het licht van het aannemen van privacywetten zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van de Europese Unie en andere in plaatsen als Californië en Nieuw-Zeeland. Dergelijke wetten schrijven voor dat gegevens binnen een land, staat of regio moeten blijven, met als doel de privacy van de gegevens van individuen te waarborgen.

De uitdaging van deze regels is dat cloudopslag over het algemeen geen grenzen kent: het kan overal worden opgeslagen, en dat is vaak ook het geval. Bovendien centraliseren grote bedrijven vaak een deel van hun inspanningen voor het verzamelen van gegevens, wat in strijd is met lokale soevereiniteitswetten. Zeer gevoelige gegevens kunnen in bepaalde regio’s beter worden ondergebracht in een datacenter dan worden doorgestuurd naar de cloud, waar de exacte locatie van die gegevens moeilijk te volgen kan zijn.

Ondanks de uitdagingen die dergelijke regelgeving met zich meebrengt voor cloudopslag, gaat de cloud niet weg. Naarmate de regels voor gegevensprivacy van kracht worden, reageren hyperscalers en andere cloudproviders door lokale datacenters uit te bouwen om regio’s te bedienen en de gegevenssoevereiniteit beter te waarborgen.

Als de cloud de privacy en soevereiniteit van gegevens niet kan garanderen, moeten we overwegen om gegevens van de cloud terug naar het datacenter te repatriëren. Zelfs met volledige zekerheid van privacy en lokalisatie van gegevens van cloudproviders, moeten we kunnen besluiten dat er nog steeds te veel risico is: gegevens opslaan in een eigen datacenter is de enige manier om 100 procent zeker te zijn van naleving.

Inspanningen op het gebied van gegevensbeheer kunnen organisaties helpen bij het vaststellen van beleid om te beoordelen waar gegevens zijn opgeslagen en wanneer repatriëring moet worden overwogen.