Privacy Automation 101: 사용자 데이터 제어 및 ROI 증대

오늘날 기업은 개인 데이터에 전례 없이 액세스할 수 있습니다.

머신 러닝과 AI를 통해 기업은 이전과는 다른 방식으로 사용자 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 이러한 데이터를 사용하면 고객 경험을 개선하고 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 내부 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

데이터 처리에는 회사에 대한 많은 책임이 따릅니다. 법적 규정(예: GDPR, CCPA 등)을 준수해야 하며 사용자 데이터를 완전히 보호하고 보호해야 합니다. 효율적인 프로세스를 갖춘 합리적인 가격의 개인 정보 보호 소프트웨어는 보다 효과적으로 규정을 준수할 수 있는 기업의 능력을 강화하고 자동화된 워크플로를 제공하여 시간과 비용을 절약하여 궁극적으로 더 나은 투자 수익(ROI)을 생성합니다.

개인 정보 자동화란 무엇입니까?

개인 정보 보호 자동화는 고객의 개인 데이터와 관련된 모든 작업을 자동으로 촉진합니다. 기본적으로 사람의 개입 없이 개인 정보 보호 작업을 수행하여 시간과 에너지를 절약하는 것을 의미합니다.

이러한 작업에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.

• 고객의 데이터 개인 정보 보호 요청 처리(예: 삭제 또는 복사 요청)
• 정부 및 규정 준수
• 데이터 매핑
• 동의 관리 및 쿠키 추적
• 공급업체 위험 평가
• 투명성과 선택권 제공

회사는 수동 또는 자동의 두 가지 일반적인 방법으로 데이터 개인 정보를 처리합니다.

기업이 방대한 양의 정보 또는 빅 데이터를 처리하는 세상에서 자동화를 통해 이러한 정보를 관리하는 것이 수동으로 처리하는 것보다 훨씬 더 효율적인 이유는 분명합니다.

이에 대한 몇 가지 이유를 살펴보겠습니다.

단순하고 단순한 개인 정보 보호에 대한 수동 접근 방식은 속도를 늦춥니다. 예를 들어, 회사가 데이터 개인 정보 보호 요청을 받으면 프로세스는 일반적으로 사용자를 확인하고, 개인 식별 정보(PII)를 포함할 수 있는 모든 데이터 소스를 하나씩 검토하고, 적절한 조치를 취한 다음 종료하는 것으로 시작됩니다. 요구.

프로세스는 길고 일반적으로 회사 내부 운영 내의 다양한 데이터 소스에서 다양한 정보 세트를 추출하는 데 시간과 에너지가 필요합니다.

개인 정보 보호 요청을 수동으로 처리하면 데이터를 더 잘 제어할 수 있는 것은 사실이지만 그 이상의 이점은 거의 없습니다. 사실, 이 프로세스는 회사에 심각한 법적, 재정적 문제를 일으킬 수 있습니다.

그러나 그 프로세스는 자동화되고 기존 데이터 소스에 통합될 수 있으므로 회사에서 개인 정보를 관리하는 데 사용할 수 있는 가장 효과적인 전술 중 하나가 됩니다.

개인정보 보호 자동화가 중요한 이유는 무엇입니까?

개인 정보 보호 자동화를 고려해야 하는 몇 가지 이유가 있습니다. 그들을 발견하려면 계속 읽으십시오.

시간을 수익으로 전환

개인 정보 요청을 수동으로 처리하는 것과 자동으로 처리하는 것 사이에는 상당한 시간 차이가 있을 수 있습니다. 많은 조직이 데이터 주체 요청(DSR)에 적시에 원하는 수준의 정확도로 응답할 수 없습니다.

추가 시간 외에도 개인 정보 보호 요청 처리에 관련된 사람들은 기술이 없으면 프로세스가 어렵고 비용이 많이 든다는 것을 알게 될 수 있습니다. 시간과 돈을 제쳐두고 개인 정보 보호 자동화는 브랜드에도 도움이 될 수 있습니다. 신뢰를 구축하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 일관성입니다. 개인 정보 보호 요청을 처리하거나 데이터 소스를 제어하는 ​​방법을 자동화하여 적절한 사용자 기대치를 설정할 수 있습니다.

동일한 일관성은 더 나은 내부 프로세스를 만드는 데도 좋습니다. 자동화는 개인 정보 보호 규정을 충족하기 위해 개인 정보 요청을 처리하고 데이터 인벤토리를 관리하기 위한 일정을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 리소스를 보다 효율적으로 관리하고 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 DSAR(데이터 액세스 요청), 즉 사용자의 데이터 원본에서 정보 사본을 제공하라는 요청을 수행하는 데 1-3일이 걸린다고 가정해 보겠습니다. 이 기간을 알면 리소스를 보다 효율적으로 할당하고 관리하는 데 도움이 됩니다.

초점을 더 많은 수익으로 전환

자동화된 개인 정보 관리 플랫폼을 사용하는 사람들은 많은 양의 DSR에 더 빠르고 더 효율적으로 그리고 더 확실하게 응답할 수 있습니다. 이는 차례로 더 빠른 처리와 비용 절감을 가능하게 합니다. 회사가 개인 정보 보호 자동화를 위해 내부 도구를 선택하든 외부 도구를 선택하든, 자동화는 소프트웨어 비용을 절감하고 요청을 처리하기 위해 직원에게 비용을 지불함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.

결과적으로 기업은 사용자의 신뢰를 얻고 데이터 개인 정보 보호 오류가 발생할 경우 지원 또는 법률 서비스에 회사 이익을 지출할 가능성이 줄어듭니다. 또한 기업 은 직원이 비즈니스 성장에 필수적인 다른 작업에 집중하도록 할 수 있으므로 데이터를 검색하고 요청에 응답하는 데 시간을 소비하는 대신 궁극적으로 더 큰 ROI를 얻을 수 있습니다.

자동화된 도구(예: 개인 정보 관리 플랫폼)를 사용하는 것은 오늘날의 시장에서 비즈니스가 번창하기 위한 필수 요소이며 이러한 도구를 사용하는 경우의 ROI를 수량화하기가 더 쉬워지고 있습니다.

이 금액은 자동화에 투자된 돈에서 차감됩니다.

이러한 개념을 적용하면 인프라 자동화에서 기대할 수 있는 ROI를 보다 명확하게 이해할 수 있습니다.

자동화는 잘못을 바로잡을 수 있습니다

사람들은 실수를 합니다. 그것은 전문가들에게조차도 가장 잘 발생합니다. 그러나 기술의 AI 프로세스가 발전 함에 따라 자동화는 데이터 파이프라인의 모든 단계에서 인적 오류를 크게 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이런 식으로 라인 사이에 아무 것도 빠지지 않고 각 개인 정보 보호 요청을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

회사의 데이터 소스에 대해 생각해 보십시오. 모든 데이터 소스를 매핑했는지 어떻게 알 수 있습니까? 끝없는 설문 조사와 직원 인터뷰가 포함된 이 데이터 매핑을 수동으로 수행하면 20~30%만 처리되므로 잠재적인 규정 준수 위험에 처하게 됩니다.

그 이유는 다양하지만 회사의 사용자 데이터를 보유할 수 있는 특정 SaaS(Software as a Service) 도구에 등록한 것을 기억하지 못하는 직원, 퇴사한 직원의 섀도우 IT, 부정확한 보고서 등이 포함됩니다.

자동화된 데이터 매핑 도구를 사용하면 조직의 거의 모든 데이터 소스를 다룰 수 있습니다. 실시간 연속 데이터 매핑을 통해 저장한 데이터가 무엇인지 정확히 알 수 있으므로 삭제가 간편하고 데이터가 남지 않습니다.

시간은 지금

현재 규정 준수 요구 사항과 함께 방대한 양의 개인 데이터에 액세스하고 분석하는 상황에서 적절한 개인 정보 보호 자동화를 사용하지 않는 회사는 방치되어 막대한 재정적 결과를 초래할 위험에 처해 있습니다.

많은 기업이 비즈니스 내에서 개인 정보 보호 자동화를 통합하는 과정에 있습니다. 인터뷰에서 iRobot(최근 Amazon에 인수됨)의 데이터 보호 책임자인 Bethany Singer-Baefsky는 회사가 데이터 파이프라인을 따라 옵트인 선택 및 암호화를 특징으로 하는 포괄적인 자동화된 데이터 개인 정보 보호 프로세스를 구현했다고 말했습니다.

모든 단계에서 고객 데이터 권리에 주의를 기울입니다. 그녀는 모든 고객이 계정 삭제를 요청할 수 있으며 데이터는 요청 후 30일 이내에 영구적으로 삭제될 것이라고 말했습니다. 기존 데이터 소스에 연결된 자동화를 통해 고객 요청에 보다 효율적으로 응답할 수 있습니다.

마찬가지로, 클라우드 기반 웹사이트 개발을 제공하는 이스라엘 기반 소프트웨어 회사인 Wix의 데이터 개인 정보 보호 담당자는 인터뷰 에서 데이터 개인 정보 보호 측면에서 속도와 정확성이 회사에 매우 중요하다고 언급했습니다. 그는 회사가 명확하고 가시적인 동의 배너를 구현한 후 사이트의 전환율이 증가했다고 말했습니다.

그는 또한 회사가 업무를 더 쉽게 만드는 프로세스를 자동화하는 사명을 가지고 있을 뿐만 아니라 고객이 이러한 프로세스를 이해하도록 하여 개인 정보 보호 및 보안 측면에서 자신의 사이트를 더 강력하게 만들 수 있도록 최선을 다하고 있다고 언급했습니다. .

"그래서 규정 준수 문제를 해결할 때 회사가 개인 정보 보호 규정을 준수하는지 확인할 뿐만 아니라 웹 사이트 소유자인 사용자에게 개인 정보 보호 규정( 및 접근성과 같은 기타 규정),”라고 말했습니다.

"데이터 주체 요청 내부 솔루션과 마찬가지로 Wix용 쿠키 동의 솔루션을 개발하는 동시에 사이트 소유자를 위한 추가 쿠키 동의 솔루션도 개발했습니다."

자동화된 데이터 매핑이 개인 정보를 향상시키는 방법

데이터 매핑을 고객 데이터가 저장된 위치(내부 및 외부 데이터 소스 전반)를 찾는 방법으로 생각하십시오. 설문조사 및 직원 인터뷰를 통해 수동으로 수행하거나 이메일 기술, SSO(Single Sign-On) 통합, 웹사이트 스캔 및 조달 통합을 통해 자동으로 수행할 수 있습니다.

데이터 매핑을 위한 신뢰할 수 있는 자동화된 프로세스는 개인 정보 보호 규정 준수를 크게 지원할 수 있습니다. DSR 처리 측면에서 사용자에 대한 모든 식별 가능한 정보를 찾는 기능은 중요합니다.

필요한 처리 활동 기록(ROPA) 을 생성하는 데에도 효율적입니다. 예를 들어 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정에서 요구하는 대로 데이터 매핑 소프트웨어에서 ROPA 보고서를 쉽게 생성할 수 있습니다.

ROPA에 필요한 정보에는 처리 사유, 데이터 범주, 데이터 수신자 및 회사의 보안 조치가 포함됩니다. 자동화가 없다면 이 프로세스는 수동 설정에서 오류의 여지가 있는 힘든 작업이 될 것입니다. 그러나 데이터 매핑은 정보를 빠르고 정확하게 추출할 수 있습니다.

개인정보 보호 자동화 시작하기

때로는 새로운 프로세스를 구현하는 데 있어 가장 어려운 부분이 이제 막 시작하는 것입니다. 목표는 더 열심히 일하는 것이 아니라 더 똑똑하게 일하는 것입니다. 또한 회사와 고객의 권리를 보호하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 성장을 달성하는 가장 빠른 방법은 개인 정보 관리 플랫폼을 사용하는 것입니다.

자동화를 통해 비즈니스에 도움이 될 수 있는 플랫폼을 고려할 때 첫 번째 단계는 사용자 규모, 비즈니스의 규모와 깊이, 그리고 비즈니스를 하는 곳을 결정하는 것입니다. 이러한 답변을 얻은 후에는 귀하가 속한 산업의 고려 사항과 비교하십시오. 산업 요구 사항은 지역에 따라 다릅니다. 예를 들어, 의료 산업은 다른 산업보다 정부 규제가 더 엄격할 수 있습니다.

다음으로 기존 데이터 소스와 조직 데이터 스키마를 살펴봅니다. 그들이 어떻게 함께 일하고 있는지(또는 하지 않는지) 자문해 보십시오.

프라이버시 자동화 측면에서 기존 데이터 소스 작업을 결합하면 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다. 원스톱 샵 설정을 허용하는 소프트웨어는 프로세스를 간소화하고 경쟁에서 우위를 점하고 청중과의 신뢰를 구축하는 속도와 정확성을 생성합니다.

여러 개인 정보 작업을 통합하여 개인 정보 자동화를 강화하고 더 많은 투명성과 일관성을 제공하여 액세스 및 삭제 요청에 대한 타임라인을 단축할 수 있습니다. 이러한 작업에는 자동화된 워크플로, 사용자 지정 템플릿, 표준화된 개인 정보 센터 및 데이터 매핑이 포함됩니다.

모든 개인 정보 자동화 플랫폼이 똑같지는 않습니다. 일부는 구식이고 나쁜 사용자 인터페이스를 제공하며 전반적으로 작동하기 어렵습니다. 일부 플랫폼은 개인 정보 보호 작업을 완료하는 대신 이메일을 전송(문제를 다른 사람에게 전달)하기도 합니다.

데이터 개인 정보 관리 소프트웨어 사용자는 더 쉬운 설정, 더 쉬운 사용 및 더 나은 사용자 채택을 원합니다. 많은 플랫폼이 경험을 제공하지 않기 때문입니다.

따라서 원하는 개인정보 보호 솔루션이 구현, 설정 및 운영(적절한 UI/UX 포함)이 쉬운지 확인해야 합니다. 이를 위해 G2의 순위 를 사용할 수 있습니다. " Users Love Us " 배지(높은 사용자 평가를 나타냄)를 포함하여 개인 정보 보호 플랫폼이 받는 배지와 상을 확인하십시오.

개인정보 보호 자동화 FAQ

그래도 질문이 있으십니까? 자세한 내용은 이러한 개인 정보 자동화 FAQ를 참조하세요.

오늘날의 세계에서 개인 정보 보호 자동화는 얼마나 중요합니까?

데이터 개인 정보 보호 규정 및 준수 법률이 더욱 복잡해짐에 따라 기업은 개인 정보 보호 자동화를 모색해야 합니다. 개인 정보 보호 작업을 수동으로 처리하여 회사가 잠재적인 재정적 어려움을 겪을 때 규정을 준수하지 않을 위험이 훨씬 더 큽니다.

이러한 어려움은 때때로 재정적으로나 사회적으로 회복하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다. 기술의 발전과 기업이 데이터 소스 시스템을 안전하고 수익성 있게 유지하는 데 필요한 데이터 소스 시스템을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있는 분야의 전문가가 있기 때문에 조만간 개인 정보 보호 자동화를 구현하지 않을 이유가 없습니다.

데이터 개인 정보 관리 소프트웨어와 GRC(거버넌스, 위험 및 규정 준수) 소프트웨어

GRC 소프트웨어는 보고 및 업데이트 활동을 추적하여 회사가 법률 및 규정을 준수하는지 확인할 수 있지만 데이터 개인 정보 관리 소프트웨어는 동일한 결과를 달성하는 동시에 DSAR 완료와 같은 추가 자동화 활동을 제공하는 데 중점을 둡니다.

데이터 개인정보 보호 관리가 만능 접근 방식입니까?

각 회사가 다양한 방식으로 고유한 것처럼 해당 비즈니스에 가장 적합한 데이터 개인 정보 관리 도구가 필요합니다. 다양한 위치의 개인 정보 보호 규정, 비즈니스 규모 및 범위를 포함하여 다양한 요소를 고려해야 합니다.

예를 들어, 의료 분야에서 운영되는 비즈니스에 적합한 것은 금융 분야와 다른 고려 사항을 가질 수 있습니다. 기업은 데이터를 평가하고 전문 공급자와 협력하여 가장 적합한 데이터 개인 정보 보호 자동화 관행을 결정해야 합니다.

데이터 개인 정보 보호 플랫폼에서 무엇을 찾아야 합니까?

데이터 개인 정보 보호에 관한 규정과 법률은 기업이 훌륭한 기업 시민이 되어야 한다는 가치를 뒷받침합니다. 이를 위해 기업은 그 사명에 부합하는 데이터 개인 정보 보호 파트너를 찾아야 합니다. 데이터 소스와의 맞춤형 통합을 설정하고 인스턴트 메시지(예: Slack)를 통해 1:1 지원을 제공할 민첩한 전담 팀을 찾으십시오.

또한 기업은 먼저 데이터 및 자동화 요구 사항을 분석한 다음 이러한 이니셔티브를 가장 잘 지원하는 플랫폼을 찾아야 합니다.

데이터 개인 정보 보호 플랫폼은 평가판 기간 또는 무료 데모를 제공합니까?

많은 데이터 관리 제공업체는 무료 데모 또는 평가판 기간을 제공하여 회사 관계자가 구매를 결정하기 전에 소프트웨어가 잘 맞는지 테스트할 수 있도록 합니다. 돈을 지불하기 전에 공급자와 협력하는 것의 추가 이점은 회사가 앞으로 기대할 수 있는 지원 및 기술 서비스에 대한 느낌을 얻을 수 있다는 것입니다.

다른 국가에 대한 데이터 보호법 목록이 있습니까?

예! ICLG(국제비교법률가이드)는 33개 관할권의 데이터 보호법 및 규정에 대한 포괄적인 목록을 보유하고 있습니다. 비즈니스를 수행하는 국가의 현행 법률 및 규정을 숙지하는 것은 데이터 개인 정보 보호 요구 사항이 충족되도록 데이터 개인 정보 보호 파트너를 선택할 때 유용한 정보입니다.

법률 및 규정은 지속적으로 업데이트되고 새로운 규정은 지속적으로 시행됩니다. 사용 가능한 변경 사항 및 추가 사항을 확인하십시오.

데이터 삭제 요청을 처리하는 방법은 무엇입니까?

앞서 언급했듯이 사용자 데이터 요청은 수동 또는 자동으로 처리될 수 있습니다. 대부분의 측면에서는 올바른 도구를 사용하여 많은 시간, 비용 및 리소스를 절약할 수 있으므로 DSR(모든 종류의)을 자동으로 처리하는 것이 더 좋습니다.

그건 비공개야!

고객은 개인 데이터가 비공개로 유지될 것이라고 신뢰하며, 그렇지 않으면 신뢰가 완전히 무너집니다. 당신의 사업에 그런 일이 일어나지 않도록 하십시오. 개인 정보 보호 자동화를 시행하여 고객의 신뢰와 평판을 유지하고 규정을 준수하십시오.

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