Normen zur Dateneinhaltung (wie GDPR, HIPAA und CCPA usw.) zwingen Unternehmen dazu, ihre Datenverwaltungsstrategien zu überdenken und zu überarbeiten. Obwohl jeder Standard seine eigenen spezifischen Vorschriften durchsetzt, besteht das Hauptziel darin, den Bürgern mehr Kontrolle über ihre persönlichen Daten zu geben. Diese Standards definieren eine Reihe von Regeln für Unternehmen und Konzerne, die in einem bestimmten geografischen Gebiet tätig sind (GDPR für Europa, CCPA für Kalifornien) oder in einer bestimmten Branche arbeiten (HIPAA für das Gesundheitswesen), usw.
Im Rahmen dieser Daten-Compliance-Standards sind die Unternehmen verpflichtet, die personenbezogenen Daten ihrer Kunden zu schützen und sicherzustellen, dass die Dateneigentümer (die Kunden selbst) das Recht haben, auf ihre Daten zuzugreifen, sie zu ändern oder zu löschen. Neben diesen Rechten, die den Dateneigentümern zugestanden werden, machen die Standards die Unternehmen auch für die Einhaltung der Grundsätze Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit, Speicherbegrenzung, Sicherheit und Rechenschaftspflicht verantwortlich.
Dies übt einen enormen Druck auf die Unternehmen aus, die versuchen zu verstehen, wie sie ihre Datenverwaltungsstrategien mit diesen Regeln und Grundsätzen in Einklang bringen können. Ein Rahmen für das Datenqualitätsmanagement, der alle zehn Dimensionen der Datenqualität sicherstellt und ermöglicht, ist unabdingbar geworden. Um dies zu erreichen, ist es jedoch von entscheidender Bedeutung, die persönlichen Datensätze der Kunden durch verschiedene Prozesse des Datenabgleichs, der Verknüpfung, der Deduplizierung und der Zusammenführung zu bereinigen, umzuwandeln und zu standardisieren.
Datenqualitätsmanagementprozesse für die Einhaltung von Datenvorschriften
In Artikel 5 der DSGVO werden die sieben wichtigsten Grundsätze definiert, die den Kern der Einhaltung der DSGVO bilden.
Artikel 5 (1) (d) besagt, dass personenbezogene Daten sein sollten:
„Sie müssen sachlich richtig und, soweit erforderlich, auf den neuesten Stand gebracht sein; es sind alle angemessenen Maßnahmen zu treffen, damit personenbezogene Daten, die im Hinblick auf die Zwecke, für die sie verarbeitet werden, unrichtig sind, unverzüglich gelöscht oder berichtigt werden.“
In ähnlicher Weise gibt die HIPPA-Datenschutzrichtlinie einem Patienten das Recht auf:
„…Einsicht und Kopie Ihrer Gesundheitsakten verlangen… und Korrekturen Ihrer Gesundheitsdaten vornehmen lassen…“
Angesichts der großen Datenmengen, die in jeder Sekunde des Tages überwacht und erfasst werden, ist die Gewährleistung der Datengenauigkeit eines der größten Probleme. Personenbezogene Daten sind vorhanden und werden über verschiedene Datenanwendungen hinweg verwendet und von verschiedenen Abteilungen für unterschiedliche Zwecke verarbeitet. Früher beeinträchtigten ungenaue Datensätze den Business-Intelligence-Prozess und die Erkenntnisse eines Unternehmens. Aber jetzt sind die Unternehmen gesetzlich verpflichtet, ihre Daten sauber und minimal zu halten.
Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie die verschiedenen Prozesse des Datenqualitätsmanagements Ihnen dabei helfen können, die oben genannten Normen zur Dateneinhaltung einzuhalten:
Erstellung von Datenprofilen
Der erste Schritt eines jeden Konformitätsprozesses erfordert, dass Sie potenzielle Probleme mit der aktuellen Einrichtung identifizieren. Welches sind die Probleme, die Ihre Datenqualität beeinträchtigen und damit die Einhaltung der Datenvorschriften gefährden? Das Profiling Ihrer Daten zeigt Ihnen ein vollständiges Bild Ihres Datensatzes im Hinblick auf fehlende, falsch geschriebene, ungültige und doppelte Werte, die Ihre Datensätze enthalten. So erhalten Sie einen tieferen Einblick in Ihre Datenwerte und können potenzielle Bereinigungsmöglichkeiten aufzeigen.
Datenbereinigung und -standardisierung
Nach der Erstellung des Datenprofils müssen Sie als Nächstes mit der Bereinigung Ihrer Daten beginnen, damit Sie eine standardisierte Ansicht für alle Datensätze erhalten. Bei der Datenbereinigung wird in der Regel versucht, die Daten genau, vollständig und gültig zu machen. Ein sauberer und standardisierter Datensatz hilft Ihnen, die Datenrichtlinien besser einzuhalten und eine transparente Datenstrategie umzusetzen.
Reduzierung der Daten
In diesem Schritt wird der gesamte Datensatz daraufhin untersucht, ob alle erfassten und gespeicherten Datenattribute zweckmäßig und notwendig sind. Diejenigen, die nicht zur Verbesserung der Geschäftsabläufe oder der Kundenerfahrungen genutzt werden, werden einem Überprüfungsprozess unterzogen. Sobald Sie entschieden haben, welche Attribute der persönlichen Kundendaten unbedingt erfasst werden müssen, können Sie das Rauschen beseitigen und die Daten durch Parsing der Daten oder Zusammenführung mehrerer Felder in ein einziges aussagekräftiger machen.
Datenabgleich und Deduplizierung
Dies ist bei weitem der wichtigste Schritt bei der Vorbereitung Ihrer Daten auf die Einhaltung der Vorschriften. Der Datenabgleich hilft Ihnen, eine einheitliche Sicht auf Ihre Kundendaten zu erhalten. Zurzeit haben Sie wahrscheinlich mehrere Varianten von Kundendatensätzen an verschiedenen Stellen in Ihrem Unternehmen. Manchmal kommt es zu Fehlern bei der Dateneingabe, manchmal geben Kunden unvollständige Daten ein, oder die Daten werden im Laufe der Zeit irrelevant, da sich Nachnamen, Adressen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen ändern. Aus welchem Grund auch immer, Ihr Unternehmen hat am Ende mehrere Datensätze für eine einzige Kundeneinheit.
Um diese Herausforderung zu meistern, benötigen Sie robuste Algorithmen für den Datenabgleich in Echtzeit, die speziell auf die Art Ihrer Daten abgestimmt sind. Normalerweise enthalten Datensätze eindeutige Identifikatoren wie Sozialversicherungsnummern, Kontonummern usw., die zur Identifizierung einer einzelnen Einheit beitragen. In Situationen, in denen solche Daten nicht vorhanden sind oder nicht verwendet werden können, um personenbezogene Informationen zu verbergen, müssen Algorithmen für den phonetischen, numerischen, bereichsspezifischen und unscharfen Abgleich verwendet werden. Darüber hinaus müssen diese Algorithmen auf die Level- und Gewichtsvariablen abgestimmt werden, um eine maximale Genauigkeit und eine möglichst geringe Anzahl von Fehlalarmen zu gewährleisten. Sobald Sie die Ergebnisse des Datenabgleichs vorliegen haben, können Sie entscheiden, welche Datensätze eliminiert oder zusammengeführt werden sollen, um eine einzige Quelle der Wahrheit über Ihre Kundendaten in Ihrem Unternehmen zu schaffen.
Vorteile der Datenbereinigung und des Datenabgleichs für die Datenkonformität
Solche proaktiven Bemühungen bei der Datenbereinigung und dem Datenabgleich werden Ihrem Unternehmen helfen:
- Sie verfügen über eine einzige Quelle der Wahrheit, die die vollständige Realität jedes Kunden wiedergibt. Wenn also ein Kunde um Zugang zu seinem Datensatz bittet, können Sie ihm diesen Datensatz rechtssicher aushändigen, da Sie wissen, dass es in Ihrer Datenbank keine weitere Variante seiner Daten gibt.
- Wenn ein Kunde die Löschung seiner personenbezogenen Daten beantragt, weiß Ihr Unternehmen genau, was zu löschen ist, und gibt dem Kunden die Bestätigung, dass keine andere Variante seiner Daten mehr in Ihrem Unternehmen vorhanden ist.
- Wenn ein Kunde seine Informationen aktualisieren möchte, können Sie die Änderung an einer einzigen Stelle vornehmen und sicher sein, dass es keine Diskrepanzen zwischen verschiedenen Datensätzen gibt, da alle Informationen von einer zentralen Stelle abgeleitet werden.
- Mit einem standardisierten Datensatz können Sie die personenbezogenen Daten Ihrer Kunden verbergen und den Zugriff darauf auf eine kleine Anzahl von Vertretern Ihres Unternehmens beschränken. Damit wird sichergestellt, dass solche sensiblen Informationen geschützt und gesichert werden. Früher enthielten alle Datensätze irgendeine Form von personenbezogenen Daten, die in verschiedenen Datenanwendungen Ihres Unternehmens herumlagen und auf die jeder Mitarbeiter Zugriff haben konnte.
- Ein zentraler, vollständiger Überblick über die Kundendaten wird den CISOs helfen, Vertrauen in ihre Informationsmanagementstrategie zu haben. Andernfalls würden sie durch verstreute und unsaubere Daten verunsichert und wüssten nicht, ob in ihrem Unternehmen möglicherweise personenbezogene Daten verarbeitet werden, von denen sie keine Kenntnis haben.
Schlussfolgerung
Standards für die Dateneinhaltung setzen eine Reihe von Regeln und Grundsätzen durch, die sich nicht nur auf die Datenqualität beziehen, sondern auch auf die Aufbewahrung, Verwaltung, Bereitstellung und Speicherung von Daten. Auch wenn die übrigen Belange der DSGVO ebenso wichtig sind wie die Datenqualität, dürfen wir nicht übersehen, dass die Art der Daten im Mittelpunkt Ihrer Strategie zur Einhaltung der Vorschriften stehen sollte. Es reicht nicht aus, Daten sicher und effizient zu speichern, zu verwalten und zu verteilen, wenn die betreffenden Daten nicht den notwendigen Richtlinien entsprechen. Aus diesem Grund ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie sich zu Beginn Ihrer Strategie zur Einhaltung der Datenvorschriften auf die Datenqualität konzentrieren. Und DataMatch Enterprise ist ein All-in-One-Produkt, das Ihnen dabei helfen kann. Laden Sie eine kostenlose Testversion herunter oder buchen Sie noch heute eine Demo, um herauszufinden, wie DME Sie bei Ihrer Strategie zur Einhaltung der Datenrichtlinien unterstützen kann.
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