التغلب على قيود الاحتفاظ بالبيانات والحفاظ على ذكاء البيانات

تغلب على فترات الاحتفاظ القانونية واحتفظ بالبيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات القيمة والعلاقة بمرور الوقت مع البيانات التركيبية.

كم من الوقت يمكن تخزين البيانات الشخصية؟

على الرغم من الصرامة الواضحة لفترات الاحتفاظ بالبيانات الخاصة باللائحة العامة لحماية البيانات ، لا توجد قواعد بشأن قيود التخزين. يمكن للمنظمات تحديد المواعيد النهائية الخاصة بها بناءً على أي أساس تراه مناسبًا ، ولكن يجب على المنظمة توثيق وتبرير سبب تعيينها للإطار الزمني الذي حددته.

يجب أن يعتمد القرار على عاملين رئيسيين: الغرض من معالجة البيانات ، وأي متطلبات تنظيمية أو قانونية للاحتفاظ بها. طالما أن أحد أغراضك لا يزال ساريًا ، يمكنك الاستمرار في تخزين البيانات. يجب عليك أيضًا مراعاة المتطلبات القانونية والتنظيمية الخاصة بك للاحتفاظ بالبيانات. على سبيل المثال ، عندما تخضع البيانات للضرائب وعمليات التدقيق ، أو للامتثال لمعايير محددة ، ستكون هناك إرشادات للاحتفاظ بالبيانات يجب عليك اتباعها.

يمكنك التخطيط لكيفية استخدام بياناتك وما إذا كانت هناك حاجة لاستخدامها في المستقبل عن طريق إنشاء خريطة تدفق البيانات. هذه العملية مفيدة أيضًا عندما يتعلق الأمر بتحديد موقع البيانات وإزالتها بمجرد انتهاء فترة الاحتفاظ.

مبادئ تقليل البيانات بموجب القانون العام لحماية البيانات (GDPR)

تنص المادة 5 (1) (ج) من اللائحة العامة لحماية البيانات على أن "البيانات الشخصية يجب أن تكون: كافية وذات صلة ومحدودة لما هو ضروري فيما يتعلق بالأغراض التي تتم معالجتها من أجلها".

من الناحية المثالية ، يعني هذا أن المؤسسات تحدد الحد الأدنى من البيانات الشخصية اللازمة لملء الغرض الذي تم جمع البيانات من أجله. يمكن أن يمثل تحديد ما هو "مناسب وملائم ومحدود" تحديًا للمؤسسات لأن هذه المصطلحات لا تحددها اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). لتقييم ما إذا كنت تمتلك المقدار الصحيح من البيانات ، أولاً ، كن واضحًا بشأن سبب الحاجة إلى البيانات ونوع البيانات التي يتم جمعها. بالنسبة للفئات الخاصة أو بيانات الجرائم الجنائية ، يتم زيادة المخاوف.

إن جمع البيانات الشخصية في حالة عدم وجود فرصة قد تكون مفيدة في المستقبل لن يتوافق مع مبدأ تقليل البيانات. يجب على المؤسسات مراجعة أنشطة المعالجة بشكل دوري للتأكد من أن البيانات الشخصية تظل ذات صلة ودقيقة وكافية لأغراضك وحذف أي شيء لم تعد هناك حاجة إليه.

لهذا السبب ، يرتبط تقليل البيانات ارتباطًا وثيقًا بمبدأ تقييد التخزين.

قيود الاستبقاء على النحو المنصوص عليه في اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)

تنص المادة 5 (1) (هـ) من اللائحة العامة لحماية البيانات على ما يلي: "يجب الاحتفاظ بالبيانات الشخصية في شكل يسمح بتحديد موضوعات البيانات لفترة لا تزيد عما هو ضروري للأغراض التي تتم من أجلها معالجة البيانات الشخصية."

ما تقوله هذه المقالة هو أنه حتى لو قامت منظمة بجمع واستخدام البيانات الشخصية بشكل قانوني ، فلا يمكنها الاحتفاظ بها إلى أجل غير مسمى. لا تحدد اللائحة العامة لحماية البيانات الحدود الزمنية للبيانات. هذا متروك للمنظمة. يضمن الامتثال لمبادئ تقييد التخزين أن يتم مسح البيانات أو إخفاء هويتها أو توليفها لتقليل مخاطر أن تصبح البيانات غير ذات صلة ومفرطة أو غير دقيقة ونفاد البيانات. من منظور عملي ، من غير المجدي الاحتفاظ ببيانات شخصية أكثر مما تحتاج إليه مع تكاليف غير ضرورية تتعلق بالتخزين والأمان. مع الأخذ في الاعتبار أن المؤسسات يجب أن تستجيب لطلبات الوصول إلى موضوع البيانات ، يصبح هذا الأمر أكثر صعوبة كلما زادت البيانات التي يتعين على المؤسسة فحصها. يؤدي الاحتفاظ بكميات كبيرة من البيانات أيضًا إلى زيادة المخاطر المرتبطة بخرق البيانات.

يسرد الاحتفاظ بجداول الاستبقاء أنواع المعلومات التي تحتفظ بها ، والأغراض التي تستخدمها من أجلها ، ومتى يجب حذفها. للامتثال لمتطلبات التوثيق ، يجب على المؤسسات إنشاء وتوثيق فترات الاحتفاظ القياسية لفئات مختلفة من المعلومات. من المستحسن للمؤسسات التأكد من امتثالها لفترات الاستبقاء هذه ومراجعة الاستبقاء على فترات مناسبة.

الاحتفاظ بقيمة البيانات

"البيانات هي النفط الجديد للاقتصاد الرقمي". نعم ، قد يكون هذا بيانًا مبالغًا فيه ، لكن معظمهم سيوافقون على أن البيانات قيمة وضرورية للمؤسسات لتحقيق الابتكار ، فهي تتيح للمنظمات تحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقة القيمة بمرور الوقت لدعم المؤسسة برؤى قابلة للتنفيذ.

ومع ذلك ، فإن مبدأ تقليل البيانات وفترات الاحتفاظ القانونية (المحددة) بالبيانات تتطلب من المؤسسات تدمير البيانات بعد فترة زمنية معينة. وبالتالي ، يتعين على هذه المنظمات تدمير أساسها لتحقيق الابتكار القائم على البيانات: البيانات. بدون بيانات وقاعدة بيانات غنية بالبيانات التاريخية ، سيصبح تحقيق الابتكار القائم على البيانات أمرًا صعبًا. ومن ثم ، فإن هذا يقدم موقفًا لا تستطيع فيه المؤسسات اكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقة القيمة بمرور الوقت لدعم المنظمة برؤى قابلة للتنفيذ بسبب البيانات المدمرة.

إذن ، كيف تتغلب على هذه التحديات مع الحفاظ على ذكاء البيانات؟

يمكنك الالتفاف حول المواعيد النهائية للاحتفاظ بالبيانات عن طريق إنشاء بيانات تركيبية أو عن طريق إخفاء هوية البيانات ؛ هذا يعني أنه لا يمكن ربط المعلومات بموضوع بيانات يمكن التعرف عليه. إذا كانت بياناتك مجهولة المصدر ، فإن القانون العام لحماية البيانات يسمح لك بالاحتفاظ بها لأطول فترة تريدها.

ومع ذلك ، يجب أن تكون حذرًا عند القيام بذلك. إذا كان من الممكن استخدام المعلومات جنبًا إلى جنب مع المعلومات الأخرى التي تحتفظ بها المنظمة لتحديد هوية الفرد ، فلن يتم إخفاء هويتها بشكل كافٍ. هذا بلوق يوضح ويشرح سبب فشل تقنيات إخفاء الهوية التقليدية وفي حالة استخدام الاحتفاظ بالبيانات هذه ، لا تقدم أي حل.

ما يجب فعله بالبيانات التي تجاوزت فترة الاستبقاء

لديك ثلاثة خيارات عند انتهاء الموعد النهائي للاحتفاظ بالبيانات: يمكنك حذف البيانات الاصطناعية أو إخفاء هويتها أو إنشاءها.

إذا اخترت حذف البيانات ، فيجب عليك التأكد من تجاهل جميع النسخ. للقيام بذلك ، سوف تحتاج إلى معرفة مكان تخزين البيانات. هل هو ملف رقمي أم نسخة ورقية أم كلاهما؟

من السهل محو بيانات النسخة المطبوعة ، لكن البيانات الرقمية غالبًا ما تترك أثرًا وقد تتواجد النسخ في خوادم وقواعد بيانات منسية. للامتثال للقانون العام لحماية البيانات (GDPR) ، ستحتاج إلى وضع البيانات "خارج نطاق الاستخدام". يجب إزالة جميع نسخ البيانات من الأنظمة الحية والنسخ الاحتياطي.

وفقًا لمبدأ تقليل البيانات للحد من استخدام البيانات الشخصية لما هو ضروري للغاية ، أشارت مؤسستك إلى وجود قيود على الاحتفاظ بها. عندما تحين تلك اللحظة ، حان الوقت لحذف بياناتك. لكن انتظر! بياناتك هي ذهبك. لا تتخلص من الذهب!

كيف تخفي هويتك البيانات؟

يمكنك إخفاء هوية البيانات عن طريق تحويلها إلى بيانات اصطناعية للاستمرار في استخلاص القيمة والحفاظ على ذكاء البيانات.

كيف يتم إنشاء البيانات التركيبية؟

تم تطوير تقنيات جديدة ومبتكرة لتوليد البيانات التركيبية. تسمح هذه الإستراتيجية لمؤسستك باشتقاق قيمة من بياناتها حتى بعد حذفها للمعلومات الشخصية. مع حل البيانات التركيبية الجديد مثل سينثو، يمكنك إنشاء مجموعة بيانات اصطناعية بناءً على مجموعة البيانات الأصلية في Syntho. بعد إنشاء مجموعة البيانات التركيبية ، يمكنك حذف مجموعة البيانات الأصلية (على سبيل المثال بتنسيق محور الخصوصية) ومواصلة إجراء التحليل على مجموعة البيانات التركيبية ، مع الاحتفاظ بذكاء البيانات بدون البيانات الشخصية. لطيف جدا.

المنظمات الآن قادرة على الحفاظ على البيانات مع مرور الوقت في شكل اصطناعي. عندما كانت محدودة في الأصل في تحقيق الابتكار القائم على البيانات ، سيكون لديهم الآن أساس قوي لتحقيق الابتكار القائم على البيانات (بمرور الوقت). يتيح ذلك لهذه المؤسسات تحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقة القيّمة بمرور الوقت بناءً على البيانات التركيبية (جزئيًا) ، حتى تتمكن من دعم المؤسسة برؤى قابلة للتنفيذ.

لماذا يستخدم عملاؤنا البيانات التركيبية

بناء أساس قوي لتحقيق الابتكارات مع ...

1

لا خطر

اكتساب الثقة الرقمية

2

مزيد من البيانات

قاعدة بيانات

3

وصول أسرع للبيانات

ادرك السرعة والرشاقة

مجموعة من الناس يبتسمون

البيانات مصطنعة، لكن فريقنا حقيقي!

الاتصال Syntho وسيتواصل معك أحد خبرائنا بسرعة الضوء لاستكشاف قيمة البيانات التركيبية!