ڈیٹا برقرار رکھنے کی حدود پر قابو پانا اور ڈیٹا انٹیلی جنس کو محفوظ کرنا۔

قانونی برقرار رکھنے کے ادوار پر قابو پائیں اور مصنوعی ڈیٹا کے ساتھ وقت کے ساتھ قیمتی نمونوں ، رجحانات اور تعلقات کو تلاش کرنے کے لیے ڈیٹا کو محفوظ کریں۔

ذاتی ڈیٹا کب تک محفوظ کیا جا سکتا ہے؟

جی ڈی پی آر کے ڈیٹا برقرار رکھنے کے ادوار کی واضح سختی کے باوجود ، اسٹوریج کی حد پر کوئی اصول نہیں ہیں۔ تنظیمیں اپنی اپنی ڈیڈ لائن کو جو بھی بنیادیں مناسب سمجھتی ہیں اس کی بنیاد پر ترتیب دے سکتی ہیں ، تاہم تنظیم کو دستاویز اور جواز پیش کرنا چاہیے کہ اس نے اپنی ٹائم فریم کیوں مقرر کی ہے۔

فیصلہ دو اہم عوامل پر مبنی ہونا چاہیے: ڈیٹا پر کارروائی کرنے کا مقصد ، اور اسے برقرار رکھنے کے لیے کوئی ریگولیٹری یا قانونی تقاضے۔ جب تک آپ کے مقاصد میں سے ایک لاگو ہوتا ہے ، آپ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنا جاری رکھ سکتے ہیں۔ ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے آپ کو اپنی قانونی اور ریگولیٹری ضروریات پر بھی غور کرنا چاہیے۔ مثال کے طور پر ، جب ڈیٹا ٹیکس اور آڈٹ کے تابع ہوتا ہے ، یا متعین معیارات کی تعمیل کرتا ہے تو ، ڈیٹا برقرار رکھنے کے رہنما اصول ہوں گے جن پر آپ کو عمل کرنا ہوگا۔

آپ منصوبہ بنا سکتے ہیں کہ آپ کا ڈیٹا کس طرح استعمال کیا جائے گا اور اگر مستقبل کے استعمال کے لیے اس کی ضرورت ہو گی تو ڈیٹا فلو میپ بنا کر۔ یہ عمل اس وقت بھی مددگار ثابت ہوتا ہے جب ڈیٹا کا پتہ لگانے اور اسے برقرار رکھنے کی مدت ختم ہونے کے بعد اسے ہٹانے کی بات آتی ہے۔

جی ڈی پی آر کے تحت ڈیٹا کم کرنے کے اصول

جی ڈی پی آر کے آرٹیکل 5 (1) (c) کا کہنا ہے کہ "ذاتی ڈیٹا ہو گا: مناسب ، متعلقہ اور ان مقاصد کے سلسلے میں جو ضروری ہے ان تک محدود ہے جس کے لیے ان پر کارروائی کی جاتی ہے۔"

مثالی طور پر ، اس کا مطلب یہ ہے کہ تنظیمیں اس مقصد کو پُر کرنے کے لیے درکار ذاتی ڈیٹا کی کم از کم مقدار کی شناخت کرتی ہیں جس کے لیے ڈیٹا اکٹھا کیا گیا تھا۔ "مناسب ، متعلقہ اور محدود" کیا ہے اس کا فیصلہ تنظیموں کے لیے ایک چیلنج ثابت ہو سکتا ہے کیونکہ یہ شرائط جی ڈی پی آر کی طرف سے متعین نہیں ہیں۔ اس بات کا اندازہ لگانے کے لیے کہ آیا آپ کے پاس صحیح مقدار میں ڈیٹا موجود ہے ، پہلے یہ واضح کریں کہ ڈیٹا کی ضرورت کیوں ہے اور کس قسم کا ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے۔ خصوصی زمروں یا مجرمانہ جرم کے اعداد و شمار کے لیے ، خدشات مزید بڑھ گئے ہیں۔

موقع پر ذاتی ڈیٹا اکٹھا کرنا کہ یہ مستقبل میں مفید ہو سکتا ہے ڈیٹا کو کم کرنے کے اصول کے مطابق نہیں ہوگا۔ تنظیموں کو وقتا فوقتا their اپنی پروسیسنگ سرگرمیوں کا جائزہ لینا چاہیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ذاتی ڈیٹا متعلقہ ، درست اور آپ کے مقاصد کے لیے موزوں رہتا ہے جس کی کوئی ضرورت نہیں ہے۔

اس وجہ سے ، ڈیٹا کو چھوٹا کرنا اسٹوریج کی حد بندی کے اصول سے قریب سے جڑا ہوا ہے۔

برقرار رکھنے کی حدود جیسا کہ GDPR نے بیان کیا ہے۔

جی ڈی پی آر کا آرٹیکل 5 (1) (ای) کہتا ہے: "ذاتی ڈیٹا کو ایک ایسی شکل میں رکھا جائے گا جو ڈیٹا کے مضامین کی شناخت کی اجازت دیتا ہے جس سے زیادہ عرصے کے لیے ان مقاصد کے لیے ضروری نہیں ہے جن کے لیے ذاتی ڈیٹا پر کارروائی کی جاتی ہے۔"

یہ مضمون کیا کہتا ہے ، یہاں تک کہ اگر کوئی تنظیم ذاتی ڈیٹا اکٹھا کرتی ہے اور استعمال کرتی ہے ، وہ اسے غیر معینہ مدت تک نہیں رکھ سکتے۔ جی ڈی پی آر ڈیٹا کے لیے وقت کی حد متعین نہیں کرتا۔ یہ تنظیم پر منحصر ہے۔ اسٹوریج کی حد کے اصولوں کی تعمیل اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ڈیٹا کو مٹا دیا جائے ، گمنام کیا جائے ، یا ترکیب کیا جائے تاکہ اس خطرے کو کم کیا جا سکے کہ ڈیٹا غیر متعلقہ اور ضرورت سے زیادہ یا غلط اور ڈیٹا سے باہر ہو جاتا ہے۔ عملی نقطہ نظر سے اسٹوریج اور سیکورٹی سے متعلق غیر ضروری اخراجات کے ساتھ آپ کی ضرورت سے زیادہ ذاتی ڈیٹا رکھنے میں ناکافی ہے۔ اس بات کو ذہن میں رکھتے ہوئے کہ تنظیموں کو ڈیٹا سبجیکٹ تک رسائی کی درخواستوں کا جواب دینا چاہیے ، یہ جتنا زیادہ ڈیٹا کو کسی تنظیم کے ذریعے ڈھونڈنا ہے اتنا ہی مشکل ہو جاتا ہے۔ زیادہ مقدار میں ڈیٹا رکھنے سے ڈیٹا کی خلاف ورزی سے متعلقہ خطرہ بھی بڑھ جاتا ہے۔

برقرار رکھنے کے نظام الاوقات کو برقرار رکھنا آپ کے پاس موجود معلومات کی اقسام ، آپ اسے کس چیز کے لیے استعمال کرتے ہیں ، اور کب اسے حذف کرنا چاہیے۔ دستاویزات کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ، تنظیموں کو معلومات کے مختلف زمروں کے لیے معیاری برقرار رکھنے کے ادوار کو قائم اور دستاویز کرنا چاہیے۔ تنظیموں کے لیے مشورہ دیا جاتا ہے کہ وہ اس بات کو یقینی بنائیں کہ وہ ان برقرار رکھنے کے ادوار کی تعمیل کر رہے ہیں اور مناسب وقفوں پر برقرار رکھنے کا جائزہ لیں۔

ڈیٹا کی قدر کو برقرار رکھنا۔

"ڈیٹا ڈیجیٹل معیشت کا نیا تیل ہے" ہاں ، یہ ایک بہت زیادہ بیان ہوسکتا ہے ، لیکن زیادہ تر اس بات سے متفق ہوں گے کہ اعداد و شمار قیمتی اور ضروری ہیں تاکہ تنظیموں کو جدت کا احساس ہو ، یہ تنظیموں کو وقت کے ساتھ قیمتی نمونوں ، رجحانات اور تعلقات کو تلاش کرنے کی اجازت دیتا ہے تاکہ وہ قابل عمل بصیرت کے ساتھ تنظیم کی مدد کرسکیں۔

تاہم ، ڈیٹا کو کم کرنے کا اصول اور (مخصوص) قانونی ڈیٹا برقرار رکھنے کے ادوار میں تنظیموں کو ایک مخصوص وقت کے بعد ڈیٹا کو تباہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کے نتیجے میں ، ان تنظیموں کو ڈیٹا سے چلنے والی جدت کے حصول کے لیے اپنی بنیاد کو تباہ کرنا پڑتا ہے: ڈیٹا۔ ڈیٹا اور تاریخی اعداد و شمار کے بھرپور ڈیٹا بیس کے بغیر ، ڈیٹا سے چلنے والی جدت کا ادراک مشکل ہو جائے گا۔ لہذا ، یہ ایسی صورت حال کو متعارف کراتا ہے جہاں تنظیمیں تباہ شدہ ڈیٹا کی وجہ سے قابل عمل بصیرت کے ساتھ تنظیم کی مدد کے لیے وقت کے ساتھ قیمتی نمونوں ، رجحانات اور تعلقات کو نہیں دیکھ سکتیں۔

تو ، ڈیٹا انٹیلی جنس کو محفوظ کرتے ہوئے آپ ان چیلنجوں پر کیسے قابو پاتے ہیں؟

آپ مصنوعی ڈیٹا بنا کر یا ڈیٹا کو گمنام بنا کر ڈیٹا کو برقرار رکھنے کی آخری تاریخوں میں کام کر سکتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ معلومات کو قابل شناخت ڈیٹا کے موضوع سے منسلک نہیں کیا جا سکتا۔ اگر آپ کا ڈیٹا گمنام ہے تو ، GDPR آپ کو اجازت دیتا ہے کہ آپ اسے جب تک چاہیں رکھیں۔

تاہم ، یہ کرتے وقت آپ کو محتاط رہنا چاہئے۔ اگر معلومات کو دوسری معلومات کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے جو تنظیم کسی فرد کی شناخت کے لیے رکھتی ہے ، تو یہ مناسب طور پر گمنام نہیں ہے۔ یہ بلاگ وضاحت اور وضاحت کرتا ہے کہ کلاسیکی گمنامی کی تکنیک کیوں ناکام ہوتی ہے اور اس ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے استعمال کے معاملے میں ، کوئی حل پیش نہیں کرتے ہیں۔

برقرار رکھنے کی مدت کے بعد کے ڈیٹا کے ساتھ کیا کرنا ہے۔

آپ کے پاس تین اختیارات ہیں جب ڈیٹا برقرار رکھنے کی آخری تاریخ ختم ہو جاتی ہے: آپ حذف کر سکتے ہیں ، گمنام کر سکتے ہیں یا مصنوعی ڈیٹا بنا سکتے ہیں۔

اگر آپ ڈیٹا کو حذف کرنے کا انتخاب کرتے ہیں تو ، آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ تمام کاپیاں ضائع کردی گئی ہیں۔ ایسا کرنے کے لیے ، آپ کو یہ جاننے کی ضرورت ہوگی کہ ڈیٹا کہاں محفوظ ہے۔ کیا یہ ڈیجیٹل فائل ہے ، ہارڈ کاپی ہے یا دونوں؟

ہارڈ کاپی ڈیٹا کو مٹانا آسان ہے ، لیکن ڈیجیٹل ڈیٹا اکثر ٹریس چھوڑ دیتا ہے اور کاپیاں بھولے ہوئے فائل سرورز اور ڈیٹا بیس میں رہ سکتی ہیں۔ جی ڈی پی آر کی تعمیل کے لیے ، آپ کو ڈیٹا کو 'استعمال سے باہر' رکھنا ہوگا۔ ڈیٹا کی تمام کاپیاں لائیو اور بیک اپ سسٹم سے ہٹا دی جائیں۔

ذاتی ڈیٹا کے استعمال کو سختی سے محدود کرنے کے لیے ڈیٹا کو کم کرنے کے اصول کے مطابق ، آپ کی تنظیم نے برقرار رکھنے کی حد کا اشارہ کیا۔ جب وہ لمحہ آتا ہے ، اب وقت آگیا ہے کہ آپ اپنا ڈیٹا حذف کردیں۔ لیکن انتظار کیجیے! آپ کا ڈیٹا آپ کا سونا ہے۔ اپنا سونا نہ پھینکیں!

آپ ڈیٹا کو کیسے گمنام کرتے ہیں؟

آپ ڈیٹا کو مصنوعی ڈیٹا میں تبدیل کر کے گمنام کر سکتے ہیں تاکہ ویلیو ڈرائنگ اور ڈیٹا انٹیلی جنس کو محفوظ رکھا جا سکے۔

مصنوعی ڈیٹا کیسے بنایا جاتا ہے؟

مصنوعی ڈیٹا بنانے کے لیے نئی اور اختراعی تکنیک تیار کی گئی ہے۔ یہ حکمت عملی آپ کی تنظیم کو ذاتی معلومات حذف کرنے کے بعد بھی اپنے ڈیٹا سے قدر حاصل کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس نئے مصنوعی ڈیٹا حل کی طرح۔ سنتو۔، آپ Syntho میں اصل ڈیٹاسیٹ کی بنیاد پر مصنوعی ڈیٹاسیٹ تیار کرتے ہیں۔ مصنوعی ڈیٹاسیٹ بنانے کے بعد ، آپ اصل ڈیٹاسیٹ حذف کرسکتے ہیں (مثال کے طور پر پرائیویسی حب) اور مصنوعی ڈیٹاسیٹ پر تجزیہ کرنا جاری رکھیں ، ذاتی ڈیٹا کے بغیر ڈیٹا انٹیلی جنس کو برقرار رکھیں۔ بہت اچھا.

تنظیمیں اب وقت کے ساتھ مصنوعی شکل میں ڈیٹا محفوظ کرنے کے قابل ہیں۔ جہاں وہ اصل میں ڈیٹا سے چلنے والی جدت کے ادراک میں محدود تھے ، اب ان کے پاس ڈیٹا سے چلنے والی جدت (وقت کے ساتھ) کا ادراک کرنے کی ایک مضبوط بنیاد ہوگی۔ یہ ان تنظیموں کو (جزوی طور پر) مصنوعی ڈیٹا کی بنیاد پر وقت کے ساتھ قیمتی نمونوں ، رجحانات اور تعلقات کو تلاش کرنے کی اجازت دیتا ہے ، تاکہ وہ قابل عمل بصیرت کے ساتھ تنظیم کی مدد کرسکیں۔

ہمارے صارفین مصنوعی ڈیٹا کیوں استعمال کرتے ہیں۔

اختراعات کا ادراک کرنے کے لیے ایک مضبوط بنیاد بنائیں ...

1

کوئی خطرہ نہیں۔

ڈیجیٹل اعتماد حاصل کریں۔

2

مزید ڈیٹا

ڈیٹا بیس

3

تیز ڈیٹا تک رسائی۔

رفتار اور چستی کا احساس کریں۔

مسکراتے ہوئے لوگوں کا گروپ

ڈیٹا مصنوعی ہے، لیکن ہماری ٹیم حقیقی ہے!

سنتو سے رابطہ کریں۔ اور ہمارے ماہرین میں سے ایک مصنوعی ڈیٹا کی قدر کو دریافت کرنے کے لیے روشنی کی رفتار سے آپ سے رابطہ کرے گا!