仅限质量数据：如何将数据最小化应用于您的业务

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过多的数据会给您的业务带来风险。尽量减少数据以降低风险。
数据最小化意味着仅保留为实现特定目的所严格必要的数据。
尽管美国尚未颁布《通用数据保护条例》，但有可能会颁布，因此企业最好做好准备。
即使没有监管，最大限度地减少组织的数据收集和存储也可以带来许多财务和其他好处。
数据最小化已成为信息技术利益相关者高度关注的问题。在欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）和在一个易受攻击的数据库中管理大量数据的责任越来越大的情况下，企业正在重新审视数据最小化的概念。

事实上，数据最小化是 GDPR 的基本原则，即优化数据收集和处理工 阿塞拜疆whatsapp 数据 作流程，以便仅为明确目的收集和处理数据。这种方法使企业能够收集高度可操作的信息，并减轻大量大数据收集带来的许多安全风险。

什么最能描述数据最小化的概念？
据趋势科技称，其数据收集范围“仅限于实现特定目的所需的数据”。采用数据最小化概念的组织将使用尽可能少的数据进行任何分析，并且仅将数据用于获取数据的目的。

如果您正在考虑如何将数据最小化应用于您的业务，那么您需要一个包含以下四个关键原则的全面实施计划。

1. 缩小数据收集范围
确定哪些数据是绝对必要的，这是成功实施数据最小化策略的第一步。企业必须缩小数据收集技术的范围，只收集最有价值的信息（无论企业如何定义这些信息）进行分析。此外，对于收集的数据，设置严格的参数来控制有权访问该数据的特权帐户数量至关重要。这些参数应包含在以方法论为中心的任何可行举措中。

2. 用户验证与筛选
许多批量数据收集工作流程都假设绝大多数用户都会提交他们拥有的可用、相关的信息。但事实并非如此。

从初创公司到跨国公司，许多企业都会无意间收集大量危险数据。这些数据可能是欺诈性的或未经处理的，因此，只要存放在公司服务器中，就会给所有相关人员带来风险。强大的数据最小化计划会创建用户验证和筛选流程，以清除此类数据。例如，一家拥有此类工具的拼车公司将能够抓住有暴力犯罪前科的申请人，该申请人试图提交他人的个人信息。有了这些初步评估程序，组织将只从经过验证的来源收集可用信息。