유럽 ​​연합 GDPR 사용자 개인 정보 보호에 대한 데이터 업계의 초점을 새롭게 하였지만, 사실 새로운 규정은 쇠퇴하고 흐르는 디지털 환경의 필수 요소입니다. 기업은 현재의 개인 정보 보호법에 대응하여 새로운 프로세스를 찾고 있지만 앞서 나가기 위해서는 더 많은 비용을 지불해야 합니다. 

변화하는 규정은 항상 주변에 있으므로 시간과 리소스를 최대화하기 위해 조직은 DPBD(Data Privacy by Design)를 채택할 수 있습니다. 그만큼 DPBD 프레임워크, 2009년에 출판되었으며, 개인 정보 보호를 염두에 두고 비즈니스 운영이 구축되도록 사전 예방적으로 보장합니다.

오늘날 기업은 사용자 개인 정보를 보호하면서 데이터를 활용할 수 있는 최소한의 투명하고 일관된 시스템을 구축할 수 있습니다. 다음은 DPBD가 미래 보장 규정 준수, 보다 강력한 비즈니스 및 제품 결과 생성, 파트너 및 고객의 신뢰 구축을 위한 방법을 간소화하는 방법입니다. 

프라이버시의 빌딩 블록 

온라인 사용자는 각 작업, 상호 작용, 심지어는 아무런 조치도 취하지 않을 때마다 데이터를 제공합니다. 이는 마케터, 개방형 웹의 미디어 소유자, 그리고 이 데이터가 투명하고 의도된 용도로 사용될 때 소비자에게 가치가 있습니다. 모든 당사자는 더 강력한 광고 경험을 통해 이익을 얻을 수 있습니다. 그렇다면 DPBD를 통해 기업이 데이터를 안전하게 최대한 활용할 수 있는 방법은 무엇입니까?

DPBD는 생태계 전반에 걸쳐 업계 참여자에게 적용될 수 있는 데이터에 대한 전체론적 접근 방식을 지원합니다. 그 원칙은 다음과 같습니다.

• 수집 제한 – 수집하는 데이터의 양을 최소화함으로써 조직은 개인 정보 보호법을 위반할 위험을 줄일 수 있습니다. 또한 사용자는 데이터 수집을 거부할 명확한 선택권이 있어야 합니다.
• 데이터 품질 - 데이터 품질에 초점을 맞추면 기업은 결과를 이끌어내는 데 진정으로 필요한 정보를 효율적으로 결정할 수 있습니다.
• 목적 사양 – 공정한 사용과 생산적인 결과를 보장하기 위해 데이터가 어떻게 활용되고 있는지 처음부터 식별합니다. 
• 사용 제한 – 기업은 운영 전반에 걸쳐 데이터가 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 명확한 이해가 필요하며 제한 사항을 지정하면 데이터 관행이 형성됩니다. 
• 보안 보호 장치 – 이에 대한 한 가지 예는 데이터가 어떻게 익명화, 가명화 및 암호화되었는지 확인하고 운영 및 엔터프라이즈 조치를 평가하여 위반, 누출 또는 기타 의도하지 않은 침입을 최소화하는 것입니다. 
• 개방성 – 투명성은 더 이상 좋은 것이 아닙니다. 그것은 필수입니다. 데이터 세그먼트의 안팎을 아는 것은 기업이 이를 안전하게 활용하는 데 도움이 됩니다. 
• 개인 참여 – 데이터에 대해 어떤 문의를 할 수 있나요? 소비자가 자신의 정보를 통제해야 하는 것처럼 기업도 자신이 사용하는 데이터에 대한 관점이 필요합니다. 
• 책임 – 질문이 있을 때 회사는 데이터가 무엇인지, 어디에 있는지 식별하고 수정 또는 삭제할 수 있는지 확인할 수 있습니까? 

전체적으로 이러한 원칙은 비즈니스에서 데이터를 수집, 처리 및 출력하는 방법을 정의합니다. 가장 중요한 것은 DPBD가 시간이 지남에 따라 요구 사항이 변경됨에 따라 쉽게 조정할 수 있는 유연한 아키텍처를 구성한다는 것입니다. 

DPBD 시스템 아키텍처의 고려 사항은 무엇입니까?

DPBD를 실행하고 지속 가능한 데이터 흐름을 구축하려면 조직에서 데이터가 회사에 어떻게 유입되는지 모니터링해야 합니다. 예를 들어 기업은 이 데이터가 필요한 상용 제품이 무엇인지 물어봐야 합니다. 이 데이터를 민감하거나 고유하게 만드는 특성이 있습니까? 민감한 데이터를 처리할 때 안전하게 보관되도록 보장하는 보안 매개변수를 구현하는 것이 중요합니다. 

또한 기업은 제품에 진정으로 필요한 데이터와 의도하지 않은 사용을 줄이기 위해 결합할 수 있는 데이터와 결합할 수 없는 데이터를 알고 있어야 합니다. 이러한 질문에 답함으로써 기업은 제품의 상업적 실행 가능성뿐 아니라 최종 사용자가 제품을 받는 방식도 평가합니다.

미래 대비의 중요성

미래 보장 규정 준수 시 취할 수 있는 최선의 접근 방식은 Wayne Gretzky의 유명한 인용문으로 요약될 수 있습니다. 회사의 시스템이 오늘날과 같이 데이터 개인 정보 보호를 위해 구축된 경우 빠르게 중복될 것입니다. 요약: 데이터 산업은 계속해서 변화하고 있습니다. 진행 중인 규제 변경과 상관없이 DPBD는 이러한 변경에 앞서 유지하고 변경이 발생할 때 시스템을 개선할 수 있는 방법을 제공합니다.

설명하기 위해 데이터 최소화의 원칙은 미래 가치를 증명합니다. 빅 데이터 풋프린트는 큰 문제의 위험을 수반하지만, 가능한 한 적은 정보를 취하면 기본 제공 규정 준수로 더 작은 풋프린트를 생성합니다. 최소한의 데이터로 가장 효과적인 제품을 제공하면 그것이 무엇이든 새로운 규정의 영향을 완화합니다. 강력하고 일관된 아키텍처를 통해 기업은 제품의 가치를 사전에 유지하고 민첩하고 규정을 준수하는 데이터 관행을 보장할 수 있습니다. 

파트너와 고객의 신뢰 구축

신뢰는 공유된 비즈니스 가치와 결과에 기반합니다. 사용 사례를 조기에 식별하면 회사 제품의 핵심 목적과 이를 달성하기 위해 데이터를 사용하는 방법이 명확해집니다. 그런 다음 조직은 부서 간 데이터 흐름에 대한 토론을 열어 보다 생산적인 의사 결정과 더 강력한 결과를 촉진할 수 있습니다. 

우리는 개별 행동을 선호하는 모든 장치에 연결하려는 회사에서 사용하는 방법인 장치 그래프를 예로 조사할 수 있습니다. 그래프의 정확도를 높이려면 생성되는 트래픽만 보는 것이 아니라 여러 소스의 행동 정보와 같은 광범위한 데이터 요소를 통합하고 이러한 작업을 실제 사람과 연결하고 싶을 수 있습니다. 그러나 그렇게 하면 위험도가 높은 제안이 생성됩니다. 대안으로 기업은 연결 행동의 초기 목적을 넘어 추가 정보를 수집하거나 귀속하지 않고 최소한의 수준에서 데이터 일치를 촉진하는 핵심 요소를 살펴볼 수 있습니다. 그래프의 목적(이 경우 여러 장치에서 행동을 일치시키기 위해)에 명확한 초점을 유지함으로써 기업은 개인 정보를 안전하게 보호하는 방식으로 효과적인 광고 타겟팅을 지원할 수 있습니다. 

DPBD 원칙은 이데올로기 이상입니다. 모든 기업이 데이터 개인 정보를 보호하기 위해 취할 수 있는 실질적인 조치를 안내합니다. 이를 운영 워크플로에 구축하면 종단 간 규정 준수를 수립하기 위한 일관되고 장기적인 접근 방식이 생성됩니다. 기업은 데이터 최소화, 책임 및 지속적인 신뢰를 달성하기 위해 열심히 노력해야 합니다. 그래야만 앞으로 몇 년 동안 걸을 수 있고 데이터 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처: https://dataconomy.com/2021/06/why-data-privacy-by-design-essential/