Setelah domain eksklusif hukum dan kepatuhan, privasi data sekarang menjadi tanggung jawab utama untuk itu. Ketika masalah privasi muncul, para profesional TI berada di tempat, tidak harus sebagai tim yang menyerap risiko privasi tetapi yang bertanggung jawab atas alat dan visibilitas untuk mengelolanya secara proaktif.
Ketika dewan mengajukan pertanyaan atau ketika auditor tiba, manajemen TI harus siap dengan jawaban tentang memeriksa kotak untuk kepatuhan privasi data, mengambil langkah-langkah untuk mengurangi risiko vendor pihak ketiga, mematuhi persyaratan pelaporan dan menetapkan kebijakan yang tepat untuk tata kelola data, terutama di sekitar sistem AI.
Ini adalah urutan tinggi untuk privasi dan keamanan data dan diperparah oleh realitas operasional bahwa sumber daya yang tersedia jarang cocok dengan tanggung jawab yang berkembang ini.
Co-Founder & Chief Technology Officer MineOS.
Tanggung jawab dan kenyataan
Beberapa faktor berkontribusi pada pemutusan antara ekspektasi privasi dan kapasitas operasional.
Fungsi privasi biasanya beroperasi dengan staf minimal sambil dibungkam secara organisasi dari operasi TI. Namun para pemimpin TI diharapkan memberikan akuntabilitas terpusat untuk privasi, namun mereka tidak selalu memiliki otoritas atau visibilitas yang sesuai untuk mendukung tanggung jawab itu.
Visibilitas. Data mengalir melalui sistem TI, tetapi lokasi dan kepemilikannya yang tepat sering tetap tidak jelas. Dengan kata lain, tidak ada sumber kebenaran data tunggal. Tanpa pemantauan terpadu dari jalur kompleks ini, pelanggaran privasi dapat ditemukan hanya setelah kerusakan terjadi.
Risiko pihak ketiga. Banyak tim privasi tidak memiliki visibilitas di mana vendor mengakses data pribadi. Kesenjangan visibilitas ini menciptakan paparan kepatuhan yang pada akhirnya mencerminkan kepemimpinan TI dan menciptakan kebingungan kepemilikan. Tanpa perlindungan dan kolaborasi dan berbagi visibilitas, segala sesuatunya jatuh melalui celah -celah.
Menunjukkan bukti. Tidak ada yang mau dibanting dengan pelanggaran untuk penanganan data yang buruk. Pihak berwenang mengharapkan bukti bahwa perusahaan telah mengambil langkah -langkah untuk menerapkan langkah -langkah pencegahan yang wajar – dokumentasi banyak departemen TI yang berjuang untuk menghasilkan.
Data dinamis. Lingkungan data modern menciptakan tantangan kepatuhan abadi karena data terus mengalir di dalam dan di seluruh organisasi. Mempertahankan inventaris data yang akurat menjadi hampir mustahil melalui proses manual. Secara bersamaan, permintaan subjek data (DSR) sedang meningkat sementara catatan kegiatan pemrosesan (ROPA) mengkonsumsi sumber daya hukum dan TI yang sangat besar.
Selain itu, integrasi data menjadi perhatian utama. Lagi pula, siapa yang belum belajar dengan cara yang sulit bahwa tidak setiap katalog atau integrasi pra-dibangun mendukung setiap sistem, alur kerja, atau logika bisnis?
Praktik terbaik
– Pemetaan data menciptakan inventaris data dinamis yang langsung dan dapat ditindaklanjuti untuk semua yang terlibat untuk menemukan kejelasan dan tujuan dengan data perusahaan. Investor semacam itu dapat memfasilitasi alur kerja bersama membangun, tanggung jawab yang jelas untuk kepemilikan data sehingga semua orang bekerja melalui inventaris data yang sama.
– Berusaha keras untuk perilaku otomatis yang lebih canggih antara alat dan tujuan. Otomasi membantu menghindari tugas yang berulang, memberikan pengawasan, risiko bendera, melacak perilaku pihak ketiga dan mengelola integrasi data.
– Setelah pelanggaran, otomatisasi menghasilkan catatan yang membuktikan daftar periksa sudah lengkap, dan langkah -langkah yang tepat diambil untuk menghindari insiden. Auditor cenderung mengeluarkan denda curam untuk pelanggaran jika dapat menghasilkan laporan dengan bukti ini. Otomasi juga membebaskan lebih banyak waktu untuk menganalisis risiko dan memperbaiki proses.
– Ambil pendekatan tanpa kode untuk integrasi. No-code tidak hanya memperluas angka tetapi meningkatkan kualitas integrasi. No-Code memungkinkan setiap integrasi disesuaikan sesuai kebutuhan pasti organisasi dan dengan istilah TI.
– Terus fokus pada visibilitas waktu nyata untuk memungkinkan cawan suci perusahaan TI: pemantauan dan kontrol
Kemampuan yang bermanfaat
Pemetaan data. Mengingat peran terpusat yang dimiliki CIO dan CISO untuk privasi perusahaan, ada kebutuhan kolaborasi yang kuat dan berbagi visibilitas dengan tim yang bertanggung jawab atas privasi namun memiliki prioritas dan struktur pelaporan yang berbeda.
Pemetaan data untuk penemuan inventaris dan klasifikasi data sangat penting dan biasanya dilakukan melalui portal yang menyediakan jendela tentang bagaimana data bergerak melalui sistem perusahaan dan di mana data pribadi diakses oleh vendor mana.
Dengan memetakan dan mengklasifikasikan data, portal dapat memungkinkan salah satu sumber kebenaran data untuk semua aspek data privasi dan memastikan bahwa semua privasi dan tim hukum bekerja dengan inventaris data dinamis yang sama.
Integrasi otomatis. Karena semakin banyak orang menggunakan hak privasi data mereka, dan lebih banyak mandat privasi berlalu, jumlah permintaan subjek data telah meningkat.
Permintaan ini mendorong permintaan untuk proses otomatis yang dapat mengimbangi beban tugas dasar yang memakan waktu seperti membangun dan memelihara catatan kegiatan pemrosesan (ROPA) dan permintaan subjek data (DSR). DSR dan ROPA dapat mengakibatkan kemacetan data dan sumber daya yang dibatasi.
Tidak ada pendekatan kode. Tidak hanya peraturan privasi yang kompleks dan selalu berubah, tetapi rata-rata organisasi juga sekarang terhubung ke lusinan sumber data, membutuhkan perpustakaan besar integrasi pra-dibangun dan perlombaan tikus katalog API untuk membangun API.
Ketika pelaporan data pada level ini mulai menumpuk, integrasi data otomatis menjadi pengubah permainan, sehingga membangun integrasi data yang mudah difasilitasi dengan sistem backend, platform, dan aplikasi SaaS. Integrasi tanpa kode adalah pengubah permainan dalam hal ini. No -code memungkinkan tim TI untuk secara bebas membangun, menyesuaikan, dan mempertahankan integrasi yang cocok dengan sistem internal, alur kerja, dan logika – memungkinkan penyebaran yang lebih cepat dan pemeliharaan penanganan DSR yang lebih mudah, tanpa overhead pengembang.
Anda memiliki agen. Dengan semua kompleksitas dan seluk -beluk manajemen privasi, ada ketidakseimbangan sumber daya dan harapan, dan telah berlangsung selama bertahun -tahun. Otomasi telah membantu mengatasi ketidakseimbangan ini, dengan memotong kompleksitas. Sekarang, tugas privasi inti dapat didukung oleh asisten AI yang dapat dibangun secara khusus untuk mengotomatiskan tugas-tugas inti, bukan hanya membuat saran.
Agen AI tertanam dengan platform operasi privasi untuk secara cerdas menganalisis sistem aktual, bagaimana data digunakan dan diklasifikasikan. Ini dapat membantu membangun ropas secara otomatis, membebaskan waktu yang berharga untuk inisiatif strategis. Di luar hanya mengotomatiskan tugas, agen AI privasi dapat mengidentifikasi risiko data potensial, termasuk sistem TI Shadow yang tidak memiliki kontrol keamanan yang diperlukan untuk informasi yang salah diklasifikasi.
Konteks yang jelas tentang mengapa ini adalah risiko bersama dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu tim TI membuat keputusan dan mengurangi masalah potensial secara proaktif.
Ringkasan
Untuk itu, titik buta bukan hanya tantangan teknis tetapi juga organisasi. Setiap paparan dapat menjadi kesempatan untuk menunjukkan kepemimpinan strategis dengan membangun kepercayaan yang lebih besar dengan tim, pengguna, tim privasi, dan dewan Anda. Visibilitas juga mengarah ke depan untuk maju dari perubahan peraturan.
Memperlakukan Privacy Blind Spots dengan serius membantu membangun organisasi TI yang gesit dan aman yang bertanggung jawab, kolaboratif, dan siap untuk pertumbuhan. Pemimpin TI yang berpikiran maju dapat mengubah tantangan kepatuhan menjadi keunggulan operasional.
Kami telah mendaftarkan perangkat lunak RPA terbaik.
Artikel ini diproduksi sebagai bagian dari saluran Wawasan Ahli TechRadarPro di mana kami menampilkan pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah pandangan penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
