Data Trust Readiness-Bericht

Dieser umfragebasierte Benchmark-Bericht hilft Ihnen, Ihren Data-Trust-Readiness-Quotienten für Datenintegrität und -geschwindigkeit zu verbessern und so die Kluft zwischen Management und operativen Mitarbeitern bei der Wahrnehmung dieses wichtigen Themas zu schließen.

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Datenschutz: Definition & Richtlinien

Unternehmen erfassen und speichern heutzutage eine Vielzahl persönlicher und zum Teil sensibler Daten. Der Schutz dieser personengebundenen Daten ist mit dem Aufkommen der DSGVO im Jahr 2018 umso wichtiger geworden. Erfahren Sie in diesem Artikel, was Datenschutz bedeutet, welche Datenschutzbestimmungen gelten und welche Rolle Datensicherheit spielt.  

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Entwicklung von Richtlinien, Standards und Kontrollen [DSGVO-Schritt 1]

Die DSGVO hat vielen Unternehmen einen Anlass gegeben, ihr Data-Governance-Konzept zu modernisieren. Auch Organisationen, die zwar nicht in der Europäischen Union (EU) sind, aber dennoch personenbezogene Daten von EU-Bürgern verarbeiten, müssen die Vorgaben der DSGVO einhalten. Erfahren Sie, wie Sie Richtlinien und Kontrollen zur Erfüllung der DSGVO-Standards entwickeln.

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Vorbereitung auf die DSGVO

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist ein Gesetz der Europäischen Union, das am 28. Mai 2018 in Kraft getreten ist. Unternehmen, die gegen die DSGVO verstoßen, drohen Geldbußen von bis zu 4 Prozent ihres weltweiten Umsatzes. Hier finden Sie alle Informationen und Ressourcen, die Sie benötigen, um Ihre Organisation datenschutzsicher zu machen.

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Datenqualitätsmanagement

Talend, der führende Anbieter von Open-Source-Software für Daten- und Anwendungsintegration, revolutioniert den Markt für Datenqualitätsmanagement mit leistungsstarken, erschwinglichen Lösungen, die sich jede Organisation leisten kann.

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Datenmanagement: Definition, Arten und Vorteile

Datenmanagement bzw. Datenverwaltung bezeichnet die professionelle Erstellung und Pflege eines Frameworks für die Aufnahme, die Speicherung, das Mining und die Archivierung von allen Daten, die für moderne Unternehmen von Bedeutung sind. Im Folgenden geht es um die sieben Typen des Datenmanagements, die Vorteile der richtigen Herangehensweise, drei wichtige Best Practices und die Frage, wie Unternehmen die richtigen Tools finden.

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Was ist Datenredundanz?

Eine Datenredundanz liegt vor, wenn in einem Datenbank- oder Datenspeichersystem dieselben Daten gehalten werden. Identische Daten können in zwei unterschiedlichen Feldern innerhalb einer einzigen Datenbank oder zwei unterschiedlichen Punkten in mehreren Softwareplattformen oder Umgebungen vorliegen. Erfahren Sie, wie Sie mit MDM Datenredundanz und damit zusammenhängende Probleme vermeiden können.

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Was ist Stammdatenverwaltung?

Die Stammdatenverwaltung (Master Data Management, MDM) sorgt dafür, dass Organisationen immer mit einer einzigen Version aktueller, „wahrer“ Daten arbeiten können – und auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen treffen können. Erfahren Sie, welche Vorteile MDM Unternehmen bietet, auf welche Herausforderungen Sie sich einstellen sollten und wie die ersten Schritte aussehen.

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Abschluss von Verträgen zur Weitergabe von Daten [DSGVO-Schritt 15]

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verpflichtet Organisationen und ihre Lieferanten zum Schutz personenbezogener Daten. Um Verantwortlichkeit zu schaffen und klare Zuständigkeiten zuzuweisen, müssen rechtmäßige Verträge zur Weitergabe von Daten abgeschlossen werden. Erfahren Sie, wie Sie bei einem Datenschutzvorfall richtig reagieren und personenbezogene Daten schützen.

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Verwaltung des Informationslebenszyklus [DSGVO-Schritt 14]

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verpflichtet Unternehmen dazu, den betroffenen Personen eine einfache Auskunft über ihre Daten und/oder eine einfache Löschung zu ermöglichen. Um dieser Forderung nachzukommen, müssen Unternehmen den gesamten Informationslebenszyklus von der Erstellung bis hin zur Löschung verwalten (Informationslebenszyklusmanagement). Dazu gehört auch die Konsolidierung von Daten, die über verschiedene Systeme hinweg verteilt sind.

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Verwaltung von Analysemodellen [DSGVO-Schritt 12]

Analysemodelle nutzen Kundenprofile, um künftige Verhaltensmuster vorauszusagen. Mit der Einführung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) müssen Unternehmen sicherstellen, dass diese Modelle nicht die Rechte der betroffenen Personen beeinträchtigen. Erfahren Sie, wie Ihre Organisation die nötigen Voraussetzungen schaffen kann, um alle relevanten Vorgaben einzuhalten.

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Konsolidierung der Datenherkunft [DSGVO-Schritt 11]

Unter der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) müssen Organisationen die Herkunft personenbezogener Daten über verschiedene Systeme hinweg zurückverfolgen. Durch ein umfassendes Verständnis der Datenherkunft können Unternehmen genau ermitteln, welche Person oder welches System zu welchem Zeitpunkt eine Änderung an den Daten vorgenommen hat. Auf diese Weise lassen sich Datenqualität und -sicherheit verbessern.

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