Все, что нужно знать о минимизации данных

Минимизация данных — определение кроется в самом термине, то есть минимизация данных путем сбора, хранения и обработки только той информации, которая необходима для ведения бизнеса. Главное — знать, что в данных нужно сохранить, а что выбросить. Но почему вы хотите минимизировать свои данные? По мере того как Земля становится старше, данные продолжают расти. За годы и десятилетия у нас накопились тонны данных, и разобраться со всем этим не так-то просто. Только подумайте, сколько личных данных у вас самих! Разве фотографии не являются достаточно хлопотным делом для хранения данных? Именно поэтому мы используем такие методы, как минимизация данных, чтобы извлечь максимальную пользу из минимальных данных. Кроме того, минимизация данных помогает защитить частную жизнь потребителей, ограничивая и делая компании более ответственными за собираемые ими данные. Итак, если вы — компания, хранящая и работающая с данными клиентов, или частное лицо, которому интересно, как ваши личные данные используются компанией, читайте дальше, чтобы узнать больше о минимизации данных, ее преимуществах, методах, правилах и многом другом!

Преимущества минимизации данных

Раньше данные считались золотой жилой, но теперь, с появлением все более разнообразных способов сбора информации, качество стало предпочтительнее количества, и это справедливо! Вот некоторые преимущества того, чтобы не наводнять себя данными:

Повышенная конфиденциальность: Минимизация данных ограничивает их сбор. Поскольку сбор только важной информации обеспечивает безопасность личных и конфиденциальных данных пользователей, что приводит к повышению уровня конфиденциальности. Более того, уважение к частной жизни клиента путем сбора только необходимых данных в конечном итоге укрепляет доверие. При правильной интеграции данных о клиентах можно избежать дублирования сбора данных. Давайте посмотрим правде в глаза: многим ли из нас удобно включать cookies или видеть постоянную всплывающую рекламу продукта, который мы искали, но не собираемся покупать в ближайшее время? Да, иногда меньше значит больше.

Сокращение числа утечек данных: Чем меньше у вас данных, тем меньше рисков. Большие объемы данных могут дать вам больше информации, но они также несут в себе риск потери или утечки данных. Поэтому ограниченные данные не только удобны в обращении, но и снижают риск. Это убережет ваш бизнес от потерь, ведь в наши дни во многих отраслях можно услышать «данные = успех». Однако без таких методов обеспечения безопасности, как маскировка данных, данные также являются синонимом опасности!

Снижение затрат: Хранение и обслуживание данных — удовольствие не из дешевых. Они требуют определенных затрат. Поэтому вы не можете просто забрать все данные и прикарманить их, потому что это неоправданно увеличит ваши расходы. Однако минимизация данных — это техника, позволяющая хранить только необходимые данные, чтобы можно было использовать их в рамках бюджета.

Улучшение качества данных: Сбор необходимых данных и работа только с релевантными данными повышает качество данных. Кроме того, в случае нехватки данных вы можете легко разместить устаревшую информацию на сайте trash и обновить ее актуальными данными, что повысит качество и точность ваших данных.

Сокращение времени работы: при меньшем объеме данных такие бизнес-операции, как запрос, фильтрация, экспорт или обновление, будут выполняться молниеносно. Более того, запрос данных и время отклика также ускоряются, что повышает общую эффективность бизнеса.

Таким образом, более избирательное отношение к данным может стать более мудрым вариантом, поскольку при работе с данными о клиентах теперь существует так много возможностей для их сбора. От программного обеспечения для слежения за глазами до тепловых карт- источников сбора данных великое множество!

Правила защиты данных, в которых приоритет отдается минимизации данных

GDPR — Общее положение о защите данных

Принцип минимизации данных GDPR говорит об эффективном сборе, обработке и хранении только необходимых данных. Он предполагает сбор меньшего количества данных, а сбор неактуальных данных является незаконным. Это всеобъемлющий регламент по защите данных, который действует во всех странах, использующих данные граждан ЕС.

EDPS — Европейский орган по надзору за защитой данных

EDPS — это независимый орган, специально созданный для обеспечения соблюдения европейскими учреждениями правил защиты данных. Он ориентирует учреждения, предприятия и другие крупные источники сбора и хранения данных в Европе на сбор только необходимых данных для конкретных целей. Кроме того, они не призывают хранить данные после того, как цель достигнута.

Минимизация данных CCPA — Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей

Калифорнийские правила конфиденциальности данных позволяют людям задавать вопросы о собранных о них данных. Они могут узнать, какие данные собираются, и попросить удалить их, если считают, что они неадекватны. Таким образом, предприятия становятся более ответственными и ответственными при работе с данными потребителей и внедряют в свой рабочий процесс методы минимизации данных.

VCDPA — Закон Вирджинии о защите потребительских данных

Как и другие правила защиты данных, VCDPA также предписывает собирать данные только в том случае, если они адекватны, актуальны и разумно необходимы. Вирджиния также требует, чтобы вы использовали собранные данные только по назначению. В конце концов, все принципы минимизации данных говорят о том, что сбор только необходимых и актуальных данных является законным. Кроме того, они требуют, чтобы вы удаляли данные после того, как их использование по назначению будет завершено.

Как реализовать минимизацию данных?

Следуйте приведенным ниже принципам, чтобы обеспечить минимизацию данных в своих системах.

Определите цель

Вы должны точно определить задачи и цели, для чего вам нужно собирать конкретные данные. Понимание четкой цели поможет вам собирать только те данные, которые вам нужны.

Сузьте круг сбора данных

Для соблюдения конфиденциальности клиентов и соответствия нормам защиты данных очень важно, чтобы сбор данных был как можно более компактным. Поэтому убедитесь, что вы собираете только те данные, которые необходимы. По сути, вы должны быть в состоянии обосновать, почему вы собираете конкретные данные, как долго вы их храните и где используете.

Управление данными

Собранные вами данные со временем устаревают, что снижает их качество. Поэтому принцип минимизации данных рекомендует проводить своевременный аудит, чтобы обновлять данные и удалять устаревшую информацию. Желательно проводить ежегодные аудиты, чтобы убедиться, что вы придерживаетесь политики минимизации данных.

Удаление данных

Включите протоколы стратегического удаления в свой подход к минимизации данных. Минимизация данных — это не только сбор минимально необходимых данных, но и их перемещение в корзину или удаление после выполнения поставленной цели. Это гарантирует, что компания хранит данные только столько, сколько необходимо.

Безопасность

Вы несете ответственность за безопасность собираемых вами данных. Поэтому применяйте надежные меры безопасности, такие как авторизация, шифрование, ролевой доступ и т. д., чтобы предотвратить утечку и потерю данных. Вот несколько проблем, с которыми вы можете столкнуться при внедрении минимизации данных:

• Минимизация данных не ограничивается минимальным сбором данных, она также требует от вас — использовать данные только для определенных целей, ограничивать действия, которые могут быть выполнены с данными, и удалять данные после использования. Обеспечение всех этих политик на протяжении всего жизненного цикла данных является сложной задачей.
• Балансировать между сбором достаточного количества данных и сбором меньшего количества данных может быть непросто. То есть вы должны собрать достаточно данных для вашей цели и при этом ограничить сбор неактуальных и ненужных данных.
• В крупных организациях данные обычно разбросаны по разным отделам. Иногда можно удалить данные в одном месте, а они останутся в другом отделе, что нарушает минимизацию данных. Поэтому управлять разрозненными данными довольно сложно.

Кроме того, соблюдение единых политик хранения данных в организации может оказаться сложной задачей, поскольку различные типы данных могут иметь разный жизненный цикл.

Примеры использования минимизации данных

Мобильные приложения

Когда на вашем смартфоне установлено мобильное приложение, ему может потребоваться доступ к вашему местоположению, контактам, микрофону и т. д., чтобы работать как положено. Но задумывались ли вы когда-нибудь, что некоторые приложения запрашивают только те разрешения, которые им действительно необходимы? Когда разработчик делает приложение с учетом минимизации данных, он запрашивает только конкретные и необходимые доступы. Это позволит повысить уровень конфиденциальности и укрепить доверие клиентов, что в конечном итоге повысит успех вашего приложения.

Финансовые институты

Финансовые организации должны придерживаться строгих правил минимизации данных, поскольку они имеют дело с большим количеством конфиденциальных данных клиентов. Доступ и хранение только необходимых данных помогает уменьшить их доступность и предотвратить риск потери данных.

Забота о здоровье

Аппараты для проверки здоровья и фитнес-приложения часто требуют данные пациентов или пользователей, чтобы показать точные результаты. Минимизация данных в сфере здравоохранения позволяет получать доступ и хранить только необходимую информацию для диагностики и лечения заболеваний.

IoT

IoT-устройства обычно собирают много данных с датчиков, и иногда в итоге на борт попадает больше данных, чем им действительно нужно. Поэтому применение методов минимизации данных ограничивает их сбор, снижая риск утечки информации.

Заключение

Данные являются важной частью современного мира, и многие компании используют их для увеличения прибыли, продаж, маркетинга и удобства пользователей. Однако не менее важно ограничивать использование данных по назначению, чтобы избежать риска их потери и сохранить конфиденциальность. Именно поэтому следует применять такие методы, как минимизация данных. Надеюсь, эта статья помогла вам понять, что такое минимизация данных, зачем нужны такие методы и как реализовать минимизацию данных в своих системах.