개인 정보 평가에 대해 알아보기(미리 보기)
오늘날 조직은 데이터 자산 전체에서 데이터 사용량에 대한 현재 정당한 설명서를 유지하는 데 상당한 어려움을 겪습니다. 개인 데이터 사용에 대한 평가에는 종종 사용자 지정 설문지 생성 및 업데이트와 같은 수동 및 시간이 많이 소요되는 작업뿐만 아니라 비즈니스 전반에서 데이터 사용을 모니터링하여 빠르게 진화하는 비즈니스 데이터 사용을 따라잡을 수 있는 개인 정보 보호 팀의 능력을 저해하는 경우가 많습니다. 따라서 개인 정보 영향 평가는 소급하여 수행되거나 빠르게 부실해지며 조직 내에서 데이터 사용의 현재 상태를 정확하게 반영하지 못합니다.
Microsoft Priva 개인 정보 평가(미리 보기)는 전체 데이터 자산에서 개인 데이터 사용의 검색, 설명서 및 평가를 자동화합니다. 이 규정 독립적 솔루션을 사용하여 개인 정보 평가를 자동화하고 개인 데이터의 책임 있는 사용에 대한 완전한 규정 준수 기록을 작성할 수 있습니다. 조직은 각 평가에 사용자 지정 개인 정보 보호 위험 프레임워크를 쉽게 포함하여 개인 정보 보호 위험에 기여하는 요인을 프로그래밍 방식으로 식별할 수 있습니다. 사용자 지정 가능한 개인 정보 보호 규칙을 사용하면 데이터 맵에서 데이터 처리 변경이 감지되면 평가가 자동으로 할당될 수 있습니다.
개인 정보 평가 시나리오
개인 정보 전문가로서 개인 정보 평가로 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
개인 정보 평가 만들기 자동화: 조직에 맞게 조정된 사용자 지정 평가를 만듭니다. 간편한 편집 인터페이스를 사용하여 조직의 데이터 사용에 대한 중요한 정보를 캡처하는 데 필요한 평가를 만듭니다.
개인 데이터 사용량 모니터링: 데이터 맵에서 데이터 사용량을 자동으로 모니터링하고 데이터 처리 변경이 감지되면 평가를 트리거하는 개인 정보 보호 규칙을 만들고 사용자 지정합니다.
개인 정보 위험 평가: 개인 정보 평가를 통해 운영할 수 있는 사용자 지정된 개인 정보 보호 위험 프레임워크를 만듭니다.
비즈니스 소유자 및 엔지니어와 같은 조직의 다른 규정 준수 관련자는 개인 정보 평가를 통해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
메타모델의 논리적 비즈니스 자산을 사용하여 Microsoft Purview 데이터 카탈로그에서 개인 데이터 사용을 등록하고 모델링합니다. 프로젝트, 애플리케이션 및 비즈니스 프로세스와 같은 자산 클래스를 사용하면 개념을 정의하고 데이터 사용을 나타내며 테이블이나 데이터베이스와 같은 물리적 데이터를 묘사하는 다른 자산과 대조할 수 있습니다. 개인 정보 평가에 대한 설명서 전체에서 이 자산 클래스를 프로젝트로 참조합니다.
데이터 사용을 나타내는 비즈니스 자산과 해당 사용과 연결된 실제 데이터 자산 간의 관계를 정의합니다.
데이터 사용을 포괄적으로 설명하고 문서화하는 평가 응답을 공동 작업, 완료 및 제출합니다.
다음 단계
개인 정보 평가 시작을 방문하여 역할, 용어에 대해 알아보고 개요 페이지를 이해합니다.
평가 할당을 준비하기 위해 메타모델을 구성하고 자산을 등록합니다.
개인 정보 평가를 만들고 관리하는 방법을 알아봅니다.
데이터 처리 변경이 감지될 때마다 평가를 자동으로 할당할 수 있도록 개인 정보 보호 규칙을 설정합니다.