Data Privacy

Data Governance

Liberare il potenziale dei dati riducendo i rischi normativi

Industries:

Finance & Insurance - Retail & GDO - Transportation - Energy & Utility - Life Science - Industrial

Solutions:

Data Governance

Technologies:

Blindata - Aws - Azure - Google Cloud Platform

Contesto

Con l’evoluzione digitale sono aumentati i volumi di dati personali raccolti, la loro diffusione tra i sistemi aziendali e le opportunità generabili dal loro sfruttamento per produrre customer experience personalizzate.

Allo stesso tempo sono aumentati anche gli obblighi normativi per chi gestisce dati personali (es. GDPR, Regolamento IVASS n. 38/2018, circolare 263 e 285 di Banca d’Italia, ecc ..).
Una corretta gestione di questi dati è pertanto fondamentale per evitare danni economici e reputazionali dovuti ad un uso improprio.

La data privacy ha l’obiettivo di de-identificare i dati in gestione tramite diverse tecniche di anonimizzazione al fine di permetterne l’utilizzo riducendo però i vincoli normativi da rispettare per essere compliant.

Punti critici

Tra i principali problemi legati alla mancata gestione della Data Privacy:

Elevati rischi di sanzioni per mancata compliance alla normativa nel trattamento dei dati personali
Limiti nell’utilizzo dei dati raccolti per non incorrere in sanzioni
Rischi reputazionali a fronte di evidenze pubbliche di utilizzo improprio dei dati personali raccolti

4% è la percentuale del fatturato

che definisce il massimale per le sanzioni combinate dal regolatore per il non rispetto delle norme GDPR

GDPR.eu (2021)

97% delle aziende prevede un incremento

della spesa in data privacy nel prossimo anno, con un aumento medio del 50%

IBM (2020)

79% degli americani non è del tutto sicuro

che le società ammetterebbero errori o si prenderebbero le proprie responsabilità in seguito a utilizzi impropri o alla compromissione dei propri dati personali e il 69% esprime dubbi sul fatto che i propri dati siano usati per scopi di cui sarebbero favorevoli

Pew Researcher Center (2019)

Soluzione

La cloud data platform sfrutta le peculiarità del cloud per acquisire, trasformare, memorizzare e rendere accessibile una quantità potenzialmente illimitata di dati riducendo i costi operativi e aumentando l’agilità di sviluppo.

Una volta acquisiti in modalità batch o real time i dati vengono memorizzati e consolidati all’interno del data lake per mezzo di processi di integrazione on demand.

Al di sopra del data lake costituito da un sistema di storage scalabile ed economico (i.e. object storage) vengono innestati i motori di interrogazione che permettono di accedere al dato. A seconda del tipo di pattern di accesso è possibile avere differenti tipologie di motore di interrogazione.

E’ possibile dotarsi inoltre di uno strumento di data virtualization per fornire ai consumatori analitici un unico layer semantico di accesso al dato mascherando così la frammentazione sottostante in più motori di interrogazione.

Percorso completo

1. Foundation

Setup dell’infrastruttura; encryption at-rest di tutti i dati; de-identificazione per le entità contenenti informazioni con rischio più elevato per un set limitato di tipologie di dati personali (es. email e carte di credito); definizione di due ruoli per specificare chi può vedere i dati in chiaro e chi no

2. Govern

Integrazione con strumenti di governance per la definizione delle tipologie di dato e dei requisiti di protezione; utilizzo di tool di discovery per dati per cui non è nota a priori la tipologia di informazioni; drill-down dei ruoli per specificare regole di Row-Level e Column Level security per ogni entità

3. Expand

Estensione copertura ad altre entità e tipologie di dati personali

Vantaggi

Maggiore fiducia di chi condivide i dati

Maggior controllo sui dati

Riduzione dei rischi in seguito a un evento critico ai danni della privacy dei dati

Riduzione dei rischi legati a sanzioni per infrazioni a livello di compliance

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