Les données devenant la nouvelle monnaie d'échange, la tendance naturelle a été d'accumuler d'énormes quantités de données consommateurs. Cette prolifération a permis de multiplier les cas d'utilisation des données et d'accélérer la conversion des hypothèses aux prédictions et aux prévisions. L'enthousiasme suscité par la perspective de pouvoir croître et créer une nouvelle demande uniquement basée sur les données a alimenté un appétit encore plus grand pour les données.
Et le monde a glissé doucement dans un cercle de plus de données, plus de possibilités, plus de données, plus de possibilités…
Mais l'autre facette de cette stratégie de données comporte des risques de manque de précision, de compromission de l'intégrité et de violation des informations sensibles des consommateurs. De plus, les réglementations en matière de confidentialité, comme le RGPD de l'UE et d'autres réglementations internationales, insistent sur le fait que les entreprises ne collectent que ce dont elles ont besoin, conformément au principe de minimisation des données. Savez-vous dans quelle mesure les données consommateurs détenues par votre organisation sont obsolètes, incorrectes et inutilisées ? Détenez-vous plusieurs doublons des mêmes fichiers et données ? Cela peut entraîner une augmentation de la surface d'exposition aux menaces, une mauvaise performance des traitements de données, des réponses plus longues et inadéquates aux demandes de confidentialité, sans parler des coûts de stockage de données qui ne devraient pas figurer dans le système !
La prise en compte des réglementations en matière de confidentialité peut désormais également servir de stratégie de réponse à ces risques.
Dans cette session interactive, nous discuterons :
Les différents contextes dans lesquels la minimisation des données peut être appliquée
Réalignement des processus métier pour intégrer la minimisation comme principe de conception
Bonnes pratiques en matière de techniques de minimisation des données
Études de cas commerciales sur les avantages de la minimisation des données réalisés dans l'ensemble du secteur
*BigID s'est associé à LTI pour vous proposer ce webinaire. Vos informations d'inscription seront partagées avec LTI. Veuillez consulter la politique de confidentialité de LTI pour plus d'informations.