Data-Pipeline-Initiativen ermöglichen es Unternehmen, Erkenntnisse aus ihren Big-Data-Initiativen zu gewinnen und umzusetzen. Durch die radikale Steigerung der Geschwindigkeit, mit der Anwendungen und Analysen neue Daten integrieren, können Unternehmen leichter auf neue Chancen reagieren, Entscheidungen treffen und wichtige Geschäftsprozesse transformieren.
BigID war Vorreiter bei der Datenermittlung für ruhende personenbezogene Daten – und wir erweitern diese Funktionen nun auch auf Daten in Bewegung. Die BigID-Plattform unterstützt Datenpipelines Damit können Unternehmen sensible Daten auf Daten-Streaming-Plattformen wie Kafka, Kafka Connect, AWS Kinesis und FTP überwachen. Entdecken und klassifizieren Sie Daten in Bewegung, integrieren Sie die Korrelation der Verbrauchereinwilligung über Daten-Streaming-Plattformen hinweg und erweitern Sie den Datenschutz auf Hochgeschwindigkeits-Pipelines.
Die Herausforderung von Datenpipelines
Datenstreaming-Funktionen von Tools wie Apache Kafka, AWS Kinesis und Kafka Connect von Confluent ermöglichen es Unternehmen, die Daten aus vorhandenen mobilen Anwendungen, IoT-Geräten, Geschäftsanwendungen, Datenseen und anderen Ereignisquellen zu nutzen, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen und reaktionsfähige Geschäftsprozesse auszulösen.
Globale Datenschutzbestimmungen wie CCPA und DSGVO haben inzwischen spezifische Anforderungen zum Schutz neuer Kategorien personenbezogener Daten eingeführt – und gleichzeitig deren Nutzung, Weitergabe und Verarbeitung eingeschränkt. Um diese Vorschriften einzuhalten und die Datenverarbeitung ethisch zu gestalten, ist es entscheidend, dass Unternehmen Datenschutzerkenntnisse in ihre Datenpipeline-Initiativen integrieren.
Geldstrafen können erhebliche Auswirkungen haben, aber Kunden und Verbraucher werden sich abwenden, wenn sie aufgrund von Datenschutzverletzungen das Vertrauen in die Marke eines Unternehmens verlieren.
Angesichts der Geschwindigkeit, des Volumens und der Komplexität der Daten, die durch die heutigen Datenpipelines fließen, ist es für Unternehmen eine große Herausforderung, sicherzustellen, dass sie mit den Daten richtig umgehen – sowohl im Hinblick auf den Datenschutz als auch durch die Einhaltung von Privacy-by-Design-Prinzipien bei der Entwicklung von Anwendungen durch Entwickler und Analyseteams. Dazu müssen Unternehmen in der Lage sein:
– Identifizieren Sie sensible personenbezogene Daten während der Übertragung (und im Ruhezustand).
– Verstehen, wie es entstanden ist,
– Korrelieren Sie es mit einer Reihe von Identitäten zur Klassifizierung persönlicher Informationen und
– Zu den Herausforderungen gehört die Regelung der Nutzung im Hinblick auf Zustimmungszwecke.
Es steht viel auf dem Spiel.
Zum einen kann der Verlust des Überblicks über personenbezogene Daten bei der Übertragung innerhalb des Unternehmens – oder schlimmer noch, deren Verwendung auf eine Weise, die den Datenschutz der Verbraucher verletzt – das Vertrauen in einer Weise untergraben, die die Kosten von Bußgeldern und zivilrechtlichen Haftungsansprüchen bei weitem übersteigt.
Unternehmen können außerdem ihren Wettbewerbsvorteil verlieren, weil das Risiko, gegen Vorschriften zu verstoßen oder persönliche Informationen auf nicht beabsichtigte Weise zu verwenden, zu hoch ist, um Datenströme zu nutzen.
In einem Augenblick, fast so schnell wie Daten fließen können, kann das Vertrauen zwischen einem Unternehmen und seinen Kunden unwiederbringlich zerstört werden – selbst wenn die Absicht nicht böswillig war.
Sie müssen sich nicht zwischen Datenschutz und Innovation entscheiden
Um Unternehmen dabei zu helfen, das Streben nach datenpipeline-gesteuerter Innovation mit der Notwendigkeit zum Schutz vertraulicher persönlicher Daten in Einklang zu bringen, hat BigID die branchenweit erste datenschutzbewusste Data Pipeline Discovery-Lösung eingeführt.
Die BigID-Plattform ermöglicht Unternehmen die Überwachung sensibler PI- und PII-Datentransfers in großem Umfang und die Kontrolle der Verbrauchereinwilligung über Hochgeschwindigkeits-Datenpipelines, um die Einhaltung globaler Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. Die Erkenntnisse von BigID lassen sich auf spezifische Datenstrom-Konversationen reduzieren, sodass Richtlinien detailliert überwacht werden können. Die Erkennung erfolgt über APIs und kann an den Ein- und Ausgangspunkten des Datensees bereitgestellt werden.
Zu den einzigartigen Data-in-Motion-Funktionen von BigID gehören jetzt:
– Die Möglichkeit, Daten in Bewegung für Datenstreaminglösungen wie Kafka, Kafka Connect, AWS Kinesis und FTP zu scannen, um direkte Sichtbarkeit, Dateneinblick und Datenintelligenz zu gewährleisten.
– Die Branche breiteste Unterstützung für Datenquellen im Rechenzentrum oder in der Cloud sowie Daten in Bewegung und im Ruhezustand. Der Support umfasst unstrukturierte Dateien, strukturierte Datenbanken, Data Lakes, Big Data, Data Warehouses, Mainframes, Anwendungen wie SAP, SaaS-Anwendungen wie Salesforce und Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure und andere.
– Nahezu in Echtzeit erfolgt die Auffüllung des Bestands an persönlichen Daten, während die Daten in die Datenpipeline gestreamt werden. Dies ermöglicht eine schnelle Wertschöpfung, da kein vollständiger Scan der ruhenden Daten mehr erforderlich ist.
– Die Möglichkeit, nicht nur persönlich identifizierbare Informationen (PII), sondern auch kontextbezogene persönliche Informationen (PI) zu ermitteln, wie sie in der neuen Welle von Datenschutzbestimmungen definiert sind.
– Klassifizierung, Katalogisierung und kritische Korrelation zum Zuordnen von Datenattributen zu einer Person – wesentliche Schritte zur Erfüllung der Rechte an personenbezogenen Daten gemäß CCPA und DSGVO.
– Die Möglichkeit, Einwilligungsprotokolle und Präferenzen mit Einzelpersonen und ihren Daten zu korrelieren, um die Governance zu gewährleisten.
– Überwachung und Berichterstattung für Datenübertragungen durch Dritte und Nutzung exogener Daten für Anwendungen und Analysen
Datenschutz praktisch gemacht
Die neuen Funktionen von BigID machen Privacy-by-Design-Prinzipien zu einer praktischen Realität für Datenpipeline-Initiativen und ermöglichen eine verbesserte Berichterstattung und Überwachung der Compliance. Die Datenschutzbehörde kann produktiver mit Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Anwendungsentwicklern zusammenarbeiten, um neue Anwendungen und Dienste zu entwickeln und bereitzustellen, die Big Data flexibel nutzen – und das mit der Gewissheit, dass vertrauliche Informationen geschützt sind.
Privacy by Design kann von abstrakten Prinzipien zu gut strukturierten und verständlichen Prozessen im Bereich Datenschutz durch Engineering weiterentwickelt werden. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass die Datenschutzbehörde potenziellen Missbrauch personenbezogener Daten im Nachhinein (oder nach der Implementierung von Analyseprogrammen) in Pipeline-Initiativen erkennt, können Unternehmen Datenschutzinformationen in den gesamten Lebenszyklus integrieren.
Die Erkenntnisse von BigID zur Erkennung und Klassifizierung dokumentieren die richtlinienkonforme Datennutzung und ermöglichen Datenschutz-, Data-Science- und Engineering-Teams, bei Abweichungen sofort Maßnahmen zu ergreifen. BigID unterstützt Unternehmen dabei, Silos aufzubrechen und das Unternehmen zu vereinheitlichen, um Datenschutz zu gewährleisten und Vertrauen zu bewahren.
Fordern Sie eine individuelle Demo an um mehr über die Datenpipeline-Erkennungsfunktionen von BigID zu erfahren.
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