隐秘数据处理与非结构化数据：为何多数隐私审计会失败

在隐私领域，你不知道的东西可能会伤害你。

你的处理活动记录可能已是最新版本。你的数据流图看起来可能天衣无缝。但如果你的隐私团队对你的组织中处理的所有个人数据——包括文档、电子邮件、图像和被遗忘的文件夹——缺乏可见性，那么你的项目就是建立在假设之上，而非事实之上。

这正是隐秘数据处理和非结构化数据的问题所在。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领域，直到出现问题或数据主体访问请求到来时才会暴露。

什么是隐秘数据处理？为何你应该关注？

隐秘数据处理发生在个人数据被收集、存储或使用，但未被你的隐私项目正式跟踪或批准的情况下。这不一定出于恶意——它往往源于操作上的便利或意识的缺乏。

• 销售代表将完整的客户列表下载到电子表格中以快速访问。
• 人力资源部门将简历存储在记录系统之外的私人文件夹中。
• 开发人员将生产数据克隆到测试环境，声称“只是暂时用一下”。

这些操作都不会出现在你的处理活动记录中。它们都不会被隐私影响评估覆盖。而且其中大部分数据永远不会被删除。

非结构化数据在隐秘数据处理中的作用

大多数组织都深陷在非结构化数据的海洋中——文件、电子邮件、PDF、Slack消息、扫描文档等等。

与结构化数据不同，它不会整齐地存放在数据库中。它散布在本地文件夹、共享驱动器、云应用和收件箱中。

• 结构化数据以预定义的格式（表格、字段、行）组织，通常存储在关系数据库中（例如SQL）。
• 非结构化数据缺乏一致的结构，这使得搜索、分类和管理变得更加困难。

这使其成为隐秘处理的完美温床。

你无法保护你尚未发现的东西。 而非结构化数据，就其本质而言，易于创建但难以追踪。

这些并非边缘案例。这是日常的商业活动。除非你有办法发现和分类这些信息，否则你就是在让你的组织面临法律和声誉风险。

手动映射已不足够

传统上，隐私团队依靠调查、访谈和自我报告来构建他们的数据地图。

但是，没有任何员工能够准确列出包含个人信息的每一个文件、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，手动方法不仅效率低下，而且已经过时。

为何自动化是不可或缺的

为了有效管理隐秘数据处理和非结构化数据，你需要具备以下能力的自动化数据发现和分类：

• 连接到你所有的数据源——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
• 在不依赖人工输入的情况下标记和分类数据
• 随着新数据的创建，动态更新你的数据清单

这不是一个“锦上添花”的功能。这是从虚假的合规感走向实际可见性和控制的唯一可扩展方式。

DPM数据发现如何提供帮助

数据隐私管理器的设计初衷正是为了解决这个问题。

与仅扫描结构化数据库的旧式工具不同，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。

它是多语言的，具有上下文感知能力，旨在识别任何系统或文档类型中的个人数据——且不会将任何数据发送给第三方。

数据一旦被发现和分类，就会自动集成到你的隐私程序中：

• 你的处理活动记录反映的是实际发生的情况——而不仅仅是上报的情况
• 数据主体请求处理变得更快、更准确
• 隐私风险变得可见且可操作
• 隐秘处理变得可追踪
• 你可以删除不再需要的数据——从而降低违规风险、削减存储成本并清理你的系统

最终思考：合规始于认知

如果你不知道个人数据在哪里，你就无法减少数据足迹、最小化风险或实现隐私运营化。

隐秘数据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，你可以将未知转化为可以管理、治理和证明的东西——随时可以做到。

想要发现非结构化源中的个人数据吗？

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