在数据隐私领域，未知往往意味着隐患。

您的数据处理活动记录可能已及时更新。您的数据流图可能看起来天衣无缝。但如果您的隐私团队无法洞察组织内处理的所有个人数据——包括文档、电子邮件、图片和被遗忘的文件夹——那么您的项目就是建立在假设而非事实之上。

这正是“影子处理”和“非结构化数据”发挥作用的地方。它们共同构成了最容易被忽视的隐私风险领域，也是最不可能被发现的风险，直到出现问题或收到数据主体访问请求时才会暴露。

什么是影子处理，为何需要关注？

影子处理发生在个人数据的收集、存储或使用过程，未被您的隐私项目正式跟踪或批准。这不一定出于恶意——它通常源于操作上的便利或缺乏意识。

• 销售代表将完整客户列表下载到电子表格以便快速访问。
• 人力资源部门将简历存储在已记录系统之外的私人文件夹中。
• 开发人员“暂时”将生产数据克隆到测试环境。

这些活动都不会出现在您的数据处理活动记录中。它们都不在数据保护影响评估的覆盖范围内。而且大部分数据永远不会被删除。

非结构化数据在影子处理中的作用

大多数组织都深陷于非结构化数据的汪洋之中——文件、电子邮件、PDF、Slack消息、扫描文档等等。

与结构化数据不同，非结构化数据并不整齐地存放在数据库中。它散落在本地文件夹、共享驱动器、云应用和收件箱里。

• 结构化数据以预定义格式（表格、字段、行）组织，通常存储在关系数据库（如SQL）中。
• 非结构化数据缺乏一致的结构，使其更难搜索、分类和管理。

这使其成为影子处理的完美温床。

您无法保护您未发现的东西。而非结构化数据，其本质就是易于创建但难以追踪。

这些并非边缘案例，而是日常业务活动。除非您有办法发现并分类这些信息，否则您将使您的组织面临法律和声誉风险。

人工映射远远不够

传统上，隐私团队依靠调查、访谈和自我报告来构建数据地图。

但是，没有一个员工能准确列出包含个人信息的每个文件、文件夹或数据源——尤其是当这些数据被复制、重命名并在多个平台间共享时。

随着非结构化数据呈指数级增长，人工方法不仅效率低下，而且已经过时。

为何自动化势在必行

要有效管理影子处理和非结构化数据，您需要自动化的数据发现和分类能力，它能够：

• 连接到您的所有数据源——数据库、文件共享、云存储、SaaS工具
• 识别个人数据，即使在复杂或多语言的文本格式中
• 无需依赖人工输入即可标记和分类数据
• 在新数据创建时动态更新您的数据清单

这不是“锦上添花”，而是从虚假的合规感迈向真正可见性和控制的唯一可扩展途径。

DPM数据发现如何提供帮助

数据隐私管理器正是为解决此问题而生。

与仅扫描结构化数据库的遗留工具不同，DPM数据发现同时扫描结构化和非结构化数据——包括PDF、Word文件、电子邮件、扫描文档、图像等。

它支持多语言、具备上下文感知能力，旨在识别跨任何系统或文档类型的个人数据——且不会将任何数据发送给第三方。

一旦数据被发现和分类，便会自动集成到您的隐私项目中：

• 您的数据处理活动记录反映了实际情况——不仅仅是上报的情况
• 数据主体访问请求处理变得更快速、更准确
• 隐私风险变得可见且可操作
• 影子处理变得可追踪
• 您可以删除不再需要的数据——从而降低泄露风险、削减存储成本并清理系统

最后一点思考：合规始于认知

如果您不知道个人数据在哪里，就无法减少数据足迹、降低风险或实现隐私操作的常态化。

影子处理和非结构化数据是每个组织中都存在的无声威胁——但它们不必一直如此。

借助正确的工具，您可以将未知转化为您可以按需管理、治理和证明的东西。