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约翰。史密斯
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数据科学家,美国
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Collibra数据隐私

发现并降低数据隐私风险


给你的数据一些急需的隐私. 集中, 自动化和指导工作流以鼓励协作, 实施隐私保护并满足全球监管要求.


动态数据映射

生成数据如何在整个组织中从源到目的地流动的可视化映射, 提供数据共享风险的可见性.

自动化工作流

捕捉什么, 为什么, 您的组织在何处以及如何使用数据来支持合规的数据使用.

综合评估

进行高度可定制的评估, 预先构建的模板, 使组织能够减轻数据风险.

活动元数据图

理解受治理数据之间的关系, 使团队能够为隐私工作操作数据.

遵守当前的法规

加州消费者隐私法

截至2020年1月, 加州居民有权知道他们被收集了哪些数据, 如何使用以及如何要求查阅或删除他们的个人资料.

《一般资料保护规例》

组织必须遵守GDPR, 将其付诸实施,并为更多赋予个人数据权利的法规做好准备.

将隐私遵从性作为数据策略的核心部分

容易发现,理解和 保护敏感数据. 利用自动化和洞察力来加速大规模的隐私操作.

发现和保护敏感数据

通过统一的工作流程轻松发现,配置文件和地图数据. 应用机器学习算法按类别对数据进行分类, 敏感度和用户类型,以保护您的业务的重要数据.

跨团队在单一平台上协作

授权的隐私, 数据治理和业务团队通过单一平台使用业务友好的语言和工作流交付隐私计划.

自动化隐私操作

通过地图和工作流显示数据上下文,以便更好地理解数据的使用方式. 利用基于角色的敏感数据权限来自动触发审批流程.

做好审计准备

应用数据质量检查以确保合规团队满足法规审计要求. 为内部利益相关者和监管机构定制报告或利用开箱即用的模板.

客户的故事


深入了解数据隐私

视频(产品演示)

Collibra数据隐私演示:合规工具

字幕新闻

智能数据隐私所需的功能和流程流

电子书

手动隐私操作和数据遵从性问题的挣扎

电子书

符合GDPR等要求的处理活动记录


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