Veri Minimizasyonu ile Gizlilik Risklerini Azaltın
Birçok kuruluş, veri varlıklarının ağırlığı altında eziliyor. Veriler giderek stratejik karar almanın can damarı haline geliyor olsa da, bir şirket ne kadar çok veri toplarsa, saldırı yüzeyi de o kadar büyür. Ayrıca birçok uzman, verilerin %60’ının gereksiz, modası geçmiş, önemsiz olduğunu tahmin ediyor.
Gereksiz verilerin istiflenmesini önlemek ve veri sızıntısı riskini azaltmak için GDPR/KVKK gibi yeni ve ortaya çıkan gizlilik düzenlemeleri, şirketleri yalnızca ihtiyaç duydukları verileri toplamaya teşvik eder.
Bir organizasyonun topladığı veri miktarını sınırlamanın ötesinde, veri minimizasyonunun amaçları, işlenen herhangi bir kişisel verinin aşağıdaki gibi olmasını sağlamaktır:
Yeterli
Amacınızı uygun şekilde yerine getirmek için yeterlidir.
İlgili
Amaç ile rasyonel bir bağlantısı olur.
Sınırlı
Sadece gerekli veriler toplanır ve saklanır.
Zamanında
Veriler periyodik olarak gözden geçirilir ve gerektiğinde sorumlu bir şekilde silinir.
Mevzuata uygunluğu sağlamanın ve veri korumasını güçlendirmenin yanı sıra, veri minimizasyonu ayrıca depolama maliyetini düşürür, performansı artırır ve daha az bilgi işlem gücü gerektirdiğinden, şirketin karbon ayak izinde düşüş bile sağlayabilir. Veri minimizasyonu, sağlam yönetişim yoluyla gerçekleştirilir ve çeşitli veri yönetimi araçlarıyla etkinleştirilir.
VERİ YÖNETİMİ
Neyi ve neden (hangi amaçla) toplamanız gerektiğini belirlemek, veri minimizasyonu için esastır. İş birimleri, veri kullanımı ve standartları için net bir vizyon oluşturulmalı ve yaygınlaştırılmalıdır.
Veri yönetişimi çerçevesi şunları ele almalıdır:
Data Discovery (Veri Keşfi)
Kurum içerisinde dokümanlar ve veri tabanları günden güne artmaktadır. Bu veriler arttıkça başa çıkmak da zor bir hal almaktadır. Bunun için periyodik olarak kurum içerisindeki verilerin keşfi ve sınıflandırılması gerekir. Söz konusu kişisel verilerin hangi veri tabanlarında veya arşivde hangi ofis dokümanında yer aldığı tespit edilmelidir. Daha sonrasında ise bu verilere ihtiyaç yoksa silinmeli, silinmesi mümkün değilse anonimleştirme çalışması yapılmalı. Bu çalışma, kurum içerisinde de kişisel verilere dair farkındalık kazanılmasını sağlar.
* Kuruluşun hangi kişisel verileri elde ettiğini ve sakladığını tanımlayın.
* Verilerin kuruluş genelinde nerede depolandığını bulun.
* Verilere kimin sahip olduğu, kullandığı veya verilere erişimi olduğu konusunda bir envanter oluşturun.
Analiz
* Veri amacını ve gerekli kullanımı tanımlayın
* Mevcut amaç(lar)ın yasal standartlara uygun olup olmadığını belirlemek
* Şu anda kullanılmayan, ihtiyaç duyulabilecek herhangi bir amacı tanımlayın.
Hazırlık
* Geçersiz amaçlarla verileri kullanmak isteyen kullanıcılara erişimi kısıtlamak.
* Kuruluşun daha sonraki işlemler için kullanabileceği veya hassas unsurları kullanmadan kullanabileceği verilere veri koruması (dlp, şifreleme veya veri maskeleme) uygulamak.
* Dahili veri kullanımı/erişimi için tüm geçerli amaçları belgelemek ve iletmek.
Koruma
* Kişisel verilerin nasıl ve ne zaman imha edileceğini belirlemek için açık prosedürler oluşturmak.
Yapay Zeka ve Veri Kataloglama Araçları
Yönetişim yoluyla veri toplama süreçlerini daraltmanın yanı sıra kuruluşlar, veri minimizasyon çabalarını geliştirmeye yardımcı olacak bir dizi çözümden de yararlanabilir.
Örneğin, AI destekli veri kataloglama ve sınıflandırma araçları, hassas verilerin sınıflandırılmasını ve düzenlenmesini otomatikleştirebilir, böylece gerekli olanı otomatik olarak depolayabilir ve olmayanları ortadan kaldırabilir. Veri keşif araçları, gizli ve potansiyel olarak savunmasız veri rezervlerini ortaya çıkarmak için kurumsal sistemleri araştırabilir. Ek olarak, veri saklama ve silme yazılımı, artık amacına uygun olmayan verileri otomatik olarak algılamak ve silmek için kullanılabilir. Tüm bu işlemler gelişmiş bir Veri Kaybı Önleme çözümünün, Veri Keşfi ve Sınıflandırma modülleri ile sağlanabilir.
