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时间:2021-04-08 17:26 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

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这篇文章最初出现在福布斯网站作为Delphix CTO Eric Schrock正在进行的专栏的一部分。看这里的原始帖子。从删除Myspace和Facebook上用明文存储数百万用户密码的长达十年的用户数据,到联...

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这篇文章最初出现在福布斯网站作为Delphix CTO Eric Schrock正在进行的专栏的一部分。看这里的原始帖子。从删除Myspace和Facebook上用明文存储数百万用户密码的长达十年的用户数据,到联邦应急管理局(FEMA)让数百万灾民遭遇身份盗窃,每个行业都开始接受自己的数据失败。今天,仅仅一次数据事故就可能对您的企业声誉造成无法弥补的损害(也会导致巨额罚款)。尽管各公司已加大投资以加强网络安全漏洞,但它们仍在继续应对数据管理方法给自己造成的伤害上面的例子都不是由恶意参与者引起的,所有这些都可以通过适当的数据实践来避免。以我作为企业软件领域专家的经验,我相信,总的来说,是时候让企业停止为数据找借口,开始承担数据责任了仅仅遵从是不够的虽然我们刚刚迎来了欧洲通用数据保护条例(GDPR)颁布一周年纪念日,但总体而言,数据隐私法仍处于起步阶段。事实上,尽管数据泄露事件越来越多——在GDPR的头8个月里超过6万次——绝大多数公司仍然没有因为未能保护消费者的数据而被罚款根据欧洲数据保护委员会(europeandataprotectionboard)的数据,自该法颁布以来的头9个月里,公司被处以近5600万欧元(约6300万美元)的罚款。Slate的一位撰稿人指出,在你意识到谷歌在1月份收到的5000万欧元的罚款几乎占到了罚款总额的90%之前,这个数字似乎是一个重要的数字这些都是重要的事实,但在保护消费者数据安全方面,并不是全部。这是因为在保护数据方面,试图避免罚款并不等于是一家负责任的数据公司。今天的组织不能等到法律的影响在他们做任何事情之前就被写在石头上了,因为法律是反动的,总是在追赶世界上正在发生的事情作为一个负责任的数据公司,组织必须在保护隐私方面处于领先地位。他们应该通过对数据的负责任的管理来打破规则,以维护消费者的信任和隐私的道德、伦理和法律基础。这意味着要在每一个环节都要了解消费者数据的隐私含义,甚至在它们发生之前就做好准备我们至少听到了像谷歌、苹果和Facebook这样的大科技公司说他们正在采取措施来做到这一点,但是其他人呢——无论大小企业如何才能更好地处理用户的数据?(全面披露:谷歌和Facebook是我公司的客户。)投资护栏。负责任的数据管理需要技术支持的组织和文化转型。为了消除借口,扩大数据管理规模,公司可以实施"防护栏",限制犯错误的机会,而不扼杀快速发展或创新的能力由于许多违规行为都是自己造成的,很明显,太多的决策都是在没有太多监督的情况下在组织的边缘做出的。这使得开发人员处于一个不稳定的位置,并且常常急于获取最新的迭代或更新。他们并不总是做出正确的决定,但当他们没有穿救生衣被扔进海里时,这并不完全是他们的错公司应该通过实施技术防护栏来寻找它们,以减少意外错误处理敏感数据的机会,包括扫描和屏蔽数据的自动化工具,以及嵌入到开发人员工作流程中的审查流程。也就是说,正确的技术只是允许与数据协作的基础。公司还必须为合作的实际发生方式设定条款把数据放在第一位光靠技术还不足以创造一种围绕数据的强大文化。首先,你必须谈论数据以及你将如何处理它。太多的组织认为更多的安全警钟和警笛会自动使我们更安全,但我们如何实现这些往往被忽视首先,数据管理不应该集中到一个人或一个看门人(对不起,行政人员)。这样做会使数据背后有更多的棘轮、关卡或审批流程。如果数据访问需要6个月的时间才能获得批准,那么这可能就是引入一个赢得市场的关键差异化功能所需的时间。如果你破产了,你的数据有多"安全"都无关紧要为了使数据文化蓬勃发展,我建议将数据放在首位。你如何确定它的商业价值,风险,收集机制,它的移动,它在其他地方的用途?这不仅仅是对数据的访问,还有他们如何使用这些数据。例如,一个完全授权的人可以使用这些数据访问来做他们不应该做的事情(比如,想象一个Facebook员工在看他们前任的私人订阅)。这需要强有力的数据伦理和道德,并通过培训和防护栏加以加强这就是您的安全、数据隐私或合规团队需要存在的地方,以履行这一职责。第一步是了解您拥有哪些数据,以便您能够制定策略,并确定哪些数据能够真正防止他人不当存储信息。希望如此,这意味着在离开生产环境之前可以看到这些请求被屏蔽,因为如果一个组织的安全团队在逐个案例的基础上提出这些请求,这已经是一个巨大的危险信号个人数据丢失带来的影响并不像它使用时那样痛苦,但在我们变得完全麻木之前,我们需要记住,公司有责任。避免数据泄露是解决业务问题的良方,但如何真正保护我们的客户,让他们安心地使用我们的服务,我们将确保他们的信息安全?这不仅仅是一个好的商业惯例,它将成为数据经济中的赢家。是的,他们可以避免罚款,但他们也可以创造信任和推动差异化。

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