Wat is Dataminimalisatie en waarom is het belangrijk?

Van iemands sociale media-activiteiten tot de processen van wereldwijde bedrijven: elke online handeling genereert data die mogelijk kan worden opgeslagen, gedeeld en geanalyseerd. Met de opkomst van big data en de erkenning van data als waardevolle grondstof is dataopslag enorm toegenomen. Deze explosieve groei van data brengt echter serieuze zorgen met zich mee op het gebied van privacy, beveiliging en naleving van regelgeving. Hier komt dataminimalisatie in beeld.

Dataminimalisatie verwijst naar het principe waarbij het verzamelen en bewaren van data wordt beperkt tot het strikt noodzakelijke om een bepaald doel te bereiken. Het is een belangrijk principe dat is verankerd in privacywetten en -regelgeving, zoals de Europese Algemene Verordening Gegevensbescherming (GDPR). Dataminimalisatie verkleint niet alleen het risico op datalekken, maar verplicht ook tot goed gegevensbeheer en versterkt het vertrouwen van consumenten. In dit opzicht kan het belang ervan niet worden overschat.

In dit artikel gaan we dieper in op dataminimalisatie, waarom het belangrijk is en hoe organisaties het kunnen inzetten om hun klanten beter van dienst te zijn.

Wat is Dataminimalisatie en Waarom Hebben We Het Nodig?

Dataminimalisatie is in de kern een principe dat erop gericht is om de hoogste prioriteit te geven aan gegevensprivacy. Deze methode ontmoedigt het ongebreideld verzamelen en opslaan van persoonsgegevens, en pleit juist voor een gedisciplineerde en doelgerichte aanpak van data. Het is een krachtig pleidooi voor organisaties om niet roekeloos data te verzamelen, maar enkel die gegevens te verzamelen die onmiskenbaar noodzakelijk zijn voor het leveren van hun professionele diensten, en deze vervolgens verantwoord te verwijderen zodra het beoogde doel is bereikt.

Het fundamentele doel van dataminimalisatie is het aanzienlijk verkleinen van de diverse risico’s die gepaard gaan met dataopslag en -verwerking. Deze potentiële gevaren variëren van de altijd aanwezige dreiging van datalekken tot de mogelijke financiële en reputatieschade door boetes wegens niet-naleving.

In wezen werkt dataminimalisatie volgens het eenvoudige principe dat hoe minder data een organisatie bezit, hoe minder mogelijkheden er zijn voor misbruik van die data. Dit misbruik kan het gevolg zijn van kwaadwillende bedoelingen of simpelweg onbedoeld verkeerd omgaan met gegevens. Dataminimalisatie fungeert dus als een beschermingsmaatregel die het aanvalsoppervlak minimaliseert. Door de totale hoeveelheid verzamelde en opgeslagen data aanzienlijk te verkleinen, worden het risico en de potentiële schade bij een eventuele blootstelling van data gereduceerd.

Kernprincipes van Dataminimalisatie

De basis van dataminimalisatie rust op een aantal fundamentele principes die lijnrecht tegenover datamaximalisatie staan, oftewel het verzamelen van zoveel mogelijk data ‘voor het geval dat’. In plaats van informatie te hamsteren, vereist deze gedisciplineerde aanpak doelgericht databeheer. Een goed begrip van wat dataminimalisatie inhoudt, begint bij deze kernprincipes:

• Doelbeperking: Data mag alleen worden verzameld voor gespecificeerde, expliciete en legitieme doeleinden. Verdere verwerking mag niet plaatsvinden op een manier die onverenigbaar is met die doeleinden. Zo mag een financiële instelling die inkomensgegevens van een klant verzamelt voor een leningaanvraag (een legitiem doel), deze data niet zonder aparte toestemming gebruiken voor bijvoorbeeld marketingcampagnes. Dit principe voorkomt ‘function creep’, waarbij data die voor het ene doel is verzameld, later voor een ander doel wordt ingezet.
• Datavolledigheid, relevantie en proportionaliteit: Dit vormt de kern van dataminimalisatie. De verzamelde data moet toereikend zijn (voldoende om het gestelde doel te bereiken), relevant (logisch verband met het doel) en beperkt tot wat noodzakelijk is. Voor een zorgverlener die onder HIPAA valt, betekent dit dat het verzamelen van contact- en verzekeringsgegevens van een patiënt voor een afspraak noodzakelijk is, maar het vragen naar sociale mediaprofielen niet. De verzamelde data moet in verhouding staan tot de behoefte.
• Opslagbeperking: Persoonsgegevens mogen niet langer worden bewaard dan noodzakelijk is voor het doel waarvoor ze worden verwerkt. Een defensie-aannemer die Controlled Unclassified Information (CUI) verwerkt onder CMMC-richtlijnen moet duidelijke bewaartermijnen en vernietigingsbeleid hanteren. Zodra een project is afgerond en aan wettelijke verplichtingen is voldaan, moeten de bijbehorende gevoelige gegevens veilig worden vernietigd en niet onbeperkt op een server blijven staan.
• Verantwoordingsplicht: De organisatie (de verwerkingsverantwoordelijke) is verantwoordelijk voor en moet kunnen aantonen dat aan al deze principes wordt voldaan. Dit is geen passieve vereiste; het vraagt om actief beheer, documentatie en technische controles. Door deze principes te volgen, verkleinen organisaties hun risicoprofiel. Een kleinere, goed afgebakende dataset is eenvoudiger te beschermen, beheren en te verdedigen tijdens een audit, waardoor deze principes direct bijdragen aan het overkoepelende doel van risicoreductie.

Dataminimalisatie en Risicobeperking

Het hanteren van een dataminimalisatie-aanpak heeft bewezen het risico voor organisaties aanzienlijk te beperken.

Door bijvoorbeeld de hoeveelheid opgeslagen data te verminderen, wordt het totale aanvalsoppervlak dat kwetsbaar is voor cyberdreigingen kleiner. Wanneer organisaties minder data bewaren, worden mogelijke datalekken automatisch beperkt, waardoor de kans dat gevoelige gegevens in verkeerde handen vallen afneemt.

Datalekken zijn wereldwijd een steeds grotere zorg voor bedrijven. Ze zijn schadelijk, niet alleen vanwege de financiële middelen die nodig zijn voor herstel en beperking, maar ook door de aanzienlijke reputatieschade die ze kunnen veroorzaken. Voor een bedrijf is reputatie een waardevol bezit. Vertrouwen verliezen bij klanten door een datalek kan vaak zwaarder wegen dan de directe financiële impact. Het ondermijnt de relatie met klanten en kan leiden tot aanzienlijk klantenverlies.

Bovendien beschikken bedrijven die kiezen voor een dataminimalisatiestrategie doorgaans over robuustere gegevensbeheerprotocollen. Zij zijn verplicht hun verzamelde en verwerkte data nauwgezet te monitoren. Dit betekent dat alleen strikt noodzakelijke data wordt verwerkt en dat zinloze verzameling en opslag van data sterk wordt verminderd.

Zo’n strikte praktijk levert vaak een positief resultaat op voor de algehele gegevensbeveiliging. Dataminimalisatie stimuleert een verhoogde waakzaamheid binnen een organisatie. Er wordt meer aandacht besteed aan welke data wordt verzameld, waarom deze wordt verzameld en hoe deze wordt gebruikt. Dit proces moedigt een proactieve benadering van gegevensbeveiliging aan in plaats van een reactieve, waardoor het voor bedrijven eenvoudiger wordt hun data te beschermen en te controleren.

Uiteindelijk beschermen dergelijke praktijken niet alleen de gevoelige informatie van het bedrijf, maar dragen ze ook bij aan het opbouwen van vertrouwen bij klanten, doordat klantgegevens met de grootst mogelijke zorg worden beschermd.

Voordelen van Dataminimalisatie voor Consumenten

Klantdata is uitgegroeid tot een zeer waardevol bezit, dat werkt als een krachtige valuta waarmee bedrijven hun klantenbestand kunnen begrijpen en beïnvloeden. Deze informatie kan diepgaande inzichten geven in de voorkeuren, het koopgedrag en de levensstijl van een klant, en is daarmee onmisbaar voor sales- en marketinginspanningen.

Daarom wordt een toewijding aan dataminimalisatie steeds belangrijker voor bedrijven die vertrouwen willen opbouwen en een sterkere band met hun klanten willen creëren. Deze aanpak houdt in dat alleen de minimaal noodzakelijke data wordt verzameld die nodig is voor het functioneren en leveren van diensten, zodat er geen overtollige informatie wordt opgeslagen. Het is een stap richting verantwoordelijker en zorgvuldiger omgaan met persoonsgegevens, wat klanten gerust kan stellen over hun privacy. Klanten voelen zich veiliger als ze weten dat hun gegevens niet lukraak worden opgeslagen en daardoor minder snel blootstaan aan kwetsbaarheden die kunnen leiden tot datalekken of misbruik. Overmatige dataverzameling vergroot het risico; door dataverzameling te minimaliseren wordt deze kans verkleind.

Bovendien beschermt dataminimalisatie consumenten tegen het manipuleren van hun persoonlijk identificeerbare en beschermde gezondheidsinformatie (PII/PHI) voor doeleinden waarvoor zij geen expliciete toestemming hebben gegeven; voorbeelden hiervan zijn gerichte advertenties of verkoopprofilering. Dergelijke activiteiten kunnen als opdringerig worden ervaren, en het besef dat hun data niet zonder toestemming voor dergelijke doeleinden wordt gebruikt, vergroot het vertrouwen in de ethiek van een bedrijf. Dit vertrouwen kan de klantloyaliteit en algemene tevredenheid met het merk aanzienlijk verbeteren.

Uitgebreide Organisatorische Voordelen van Dataminimalisatie

• Lagere opslag- en onderhoudskosten: Minder data verzamelen en bewaren betekent direct lagere kosten voor cloud- of on-premises opslag, databasebeheer en back-upoplossingen. Dit levert meetbare kostenbesparingen op die het IT-budget en de winstgevendheid positief beïnvloeden.
• Efficiënter data management en operationele processen: Met een kleinere, relevantere dataset kunnen IT- en gegevensbeheerteams efficiënter werken. Processen als data discovery, classificatie en terugvinden verlopen aanzienlijk sneller. Dit is vooral waardevol tijdens audits of bij het beantwoorden van verzoeken tot inzage, waarbij tijd cruciaal is.
• Verbeterde beveiligingsstatus: Het belang van dataminimalisatie komt het duidelijkst naar voren op het gebied van beveiliging. Door de hoeveelheid en diversiteit van opgeslagen data te verminderen, verkleint een organisatie haar digitale aanvalsoppervlak. In het geval van een datalek blijft de impact beperkt, omdat de gecompromitteerde data per definitie beperkt is, wat reputatie- en financiële schade minimaliseert.
• Eenvoudigere naleving van regelgeving en het voorkomen van boetes: Het naleven van dataminimalisatie is een kernvereiste van belangrijke regelgeving zoals de GDPR. Door dit principe te integreren in de bedrijfsvoering kunnen organisaties eenvoudiger aantonen dat zij voldoen aan regelgeving en het risico op zware boetes, die kunnen oplopen tot miljoenen euro’s, aanzienlijk verkleinen.
• Betere datakwaliteit en analyses: Door het schrappen van onnodige informatie verbetert de kwaliteit van de overgebleven data vanzelf. Het vermindert overbodige, verouderde en triviale (ROT) data, wat leidt tot een nauwkeuriger en betrouwbaarder dataset. Deze hoogwaardige data voedt effectievere business intelligence, machine learning-modellen en strategische besluitvorming.

Risico’s van het Niet Toepassen van Dataminimalisatie

Organisaties die geen dataminimalisatiestrategieën toepassen, of strategieën die de hoeveelheid verzamelde, verwerkte en opgeslagen data tot het minimum beperken, stellen zichzelf bloot aan diverse potentiële risico’s.

Het belangrijkste risico is het aanzienlijk grotere gevaar op datalekken. Het basisprincipe hierbij is dat hoe meer data een bedrijf op haar servers heeft, hoe aantrekkelijker het wordt als doelwit voor hackers en cybercriminelen.

Deze ongewenste inbreuken zijn niet slechts ongemakken. Datalekken kunnen leiden tot aanzienlijke financiële verliezen door de waarde van de data zelf, de kosten om het lek te herstellen en mogelijke rechtszaken die uit het lek kunnen voortvloeien. Daarnaast kunnen ze ernstige reputatieschade veroorzaken, wat leidt tot verlies van vertrouwen bij klanten en partners, en dat kan op de lange termijn nog kostbaarder en moeilijker te herstellen zijn.

Daarnaast kan het niet implementeren van dataminimalisatiestrategieën ook leiden tot niet-naleving van strenge privacywetgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (GDPR). De GDPR en vergelijkbare wetten wereldwijd verplichten bedrijven hun dataverzameling en -opslag te beperken tot het strikt noodzakelijke, en overtredingen kunnen resulteren in hoge boetes en sancties.

Het is daarom cruciaal dat organisaties begrijpen dat onwetendheid over deze wetten of nalatigheid bij het naleven ervan geen geldig excuus is voor niet-naleving. Bedrijven worden geacht volledig op de hoogte te zijn van en te voldoen aan alle relevante privacy- en gegevensbeschermingswetten, en het niet doen daarvan kan ernstige gevolgen hebben.

Voor hun eigen beveiliging en naleving van regelgeving is het essentieel dat organisaties sterke dataminimalisatiestrategieën implementeren.

Regelgevende Bepalingen die Dataminimalisatie Stimuleren

Dataminimalisatie is niet alleen een beste practice; het is een wettelijke vereiste die is opgenomen in enkele van de strengste privacy- en cyberbeveiligingsregels ter wereld. Inzicht in deze bepalingen is essentieel voor naleving en risicobeheer. Belangrijke regelgeving die dataminimalisatie verplicht stelt, zijn onder andere:

• Algemene Verordening Gegevensbescherming (GDPR): Volgens artikel 5(1)(c) vereist de GDPR expliciet dat persoonsgegevens ‘toereikend, relevant en beperkt tot wat noodzakelijk is in relatie tot het doel waarvoor ze worden verwerkt’. Niet-naleving kan leiden tot audits door toezichthouders en boetes tot €20 miljoen of 4% van de jaarlijkse wereldwijde omzet, afhankelijk van welk bedrag hoger is.
• Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA): De HIPAA Privacy Rule bevat de ‘Minimum Necessary Standard’, die organisaties verplicht redelijke inspanningen te leveren om het gebruik, de openbaarmaking en het opvragen van beschermde gezondheidsinformatie (PHI) te beperken tot het minimum dat nodig is om het beoogde doel te bereiken. Overtredingen kunnen leiden tot aanzienlijke financiële sancties en corrigerende maatregelen.
• CMMC en FIPS 140-2: Hoewel dit geen privacywetten zijn, leggen deze cyberbeveiligingsstandaarden controles op die dataminimalisatie vereisen. De Cybersecurity Maturity Model Certification (CMMC) verplicht aannemers die federale data verwerken tot strikte toegangscontroles en beheer van datastromen, waardoor data-exposure wordt beperkt. Evenzo zijn standaarden als FIPS 140-2, die cryptografische modules valideren, cruciaal voor het beschermen van de essentiële data die na minimalisatie overblijft. De focus ligt op het robuust beveiligen van een kleinere, meer kritieke dataset.

Proactieve naleving van deze bepalingen is uiteindelijk een krachtig instrument voor risicobeheer. Door beste practices in dataminimalisatie te omarmen, voldoen organisaties niet alleen aan hun wettelijke verplichtingen, maar bouwen ze ook aan een veiligere, efficiëntere en betrouwbaardere data-omgeving.

Belangrijkste Kenmerken van Dataminimalisatie

Dataminimalisatie is een principe dat wordt gedragen door diverse belangrijke kenmerken, met als doel de voordelen van datainnovatie in balans te brengen met privacy en beveiliging.

Een van die kenmerken is de focus op beperkte dataverzameling. Dit betekent dat alleen de noodzakelijke en relevante data voor een specifiek doel moet worden verzameld en gebruikt. Als een bedrijf bijvoorbeeld marktonderzoek uitvoert, moet het enkel data verzamelen die relevant is voor het onderzoek, en geen overbodige informatie die niets met het doel te maken heeft. Aan deze focus op beperkte dataverzameling is het principe van bewaartermijnen gekoppeld.

Het idee achter dit principe is eenvoudig: persoonsgegevens mogen alleen worden bewaard zolang ze nodig zijn. Zo hoeft een bedrijf dat personeelsgegevens bewaart, bepaalde informatie alleen te bewaren zolang iemand in dienst is. Zodra de werknemer vertrekt, is het niet langer nodig deze data te bewaren, waarmee de risico’s van opslag en mogelijke datalekken worden beperkt.

Dataminimalisatie stimuleert ook technieken als anonimisering of pseudonimisering waar mogelijk. Deze processen houden in dat persoonsgegevens zodanig worden aangepast dat ze niet meer aan een individu kunnen worden gekoppeld zonder aanvullende, aparte informatie. Een zorgverlener kan bijvoorbeeld patiëntgegevens anonimiseren voor onderzoeksdoeleinden, zodat deze niet naar de individuele patiënt te herleiden zijn en de privacy wordt gewaarborgd.

Een ander essentieel element van dataminimalisatie is data-accuraatheid. Dit principe benadrukt dat de opgeslagen persoonsgegevens zowel juist als actueel moeten zijn. Zo moet een organisatie regelmatig controleren en corrigeren welke informatie zij in haar systemen heeft, zodat de gegevens betrouwbaar en up-to-date blijven. Dit is cruciaal, want onjuiste data kan leiden tot verkeerde beslissingen en mogelijk de rechten van individuen schenden.

Tot slot is transparantie een kritisch onderdeel van dataminimalisatie. Organisaties moeten duidelijk en open zijn over hoe ze data verzamelen, verwerken en gebruiken. Dit kan bijvoorbeeld door beknopte, begrijpelijke privacyverklaringen te geven of individuen te informeren over hun rechten met betrekking tot hun persoonsgegevens. Mensen moeten de kans krijgen te begrijpen en weloverwogen keuzes te maken over het gebruik van hun data, waardoor zij meer controle krijgen. Transparantie bevordert niet alleen het vertrouwen tussen organisaties en individuen, maar zorgt er ook voor dat organisaties verantwoordelijk zijn voor hun datapraktijken.

De Dataminimalisatievereiste van de GDPR Uitgelegd

1. Begrijp de GDPR-definities: De eerste stap is het volledig begrijpen van de termen in GDPR artikel 5(1)(c). Data moet toereikend zijn (voldoende om het doel te bereiken), relevant (logisch verbonden met het doel) en beperkt tot wat noodzakelijk is. Dit laatste punt is cruciaal; het verbiedt expliciet het verzamelen van persoonsgegevens op een speculatieve ‘voor het geval dat’-basis. Elk gegeven moet een duidelijke rechtvaardiging hebben.
2. Breng alle datastromen in kaart: Om data te minimaliseren, moet je eerst weten wat je hebt. Voer een grondige data mapping uit om een inventaris te maken van alle persoonsgegevens die je organisatie verzamelt, verwerkt en opslaat. Dit overzicht moet het type data, de bron, locatie, het doel van verwerking en wie toegang heeft, bevatten.
3. Voer Data Protection Impact Assessments (DPIA’s) uit: Voor elke gegevensverwerking die waarschijnlijk een hoog risico inhoudt voor de rechten en vrijheden van individuen, vereist de GDPR een DPIA. Dit formele proces dwingt je om de noodzaak en proportionaliteit van je dataverwerkingsactiviteiten te analyseren. Het is een belangrijk hulpmiddel om te bepalen waar dataverzameling kan worden verminderd of geëlimineerd om risico’s te beperken.
4. Definieer en handhaaf bewaartermijnen: Stel een duidelijk bewaarbeleid op, documenteer en implementeer dit. Dit beleid moet specificeren hoe lang elke categorie persoonsgegevens wordt bewaard op basis van zakelijke behoeften en wettelijke verplichtingen. Zodra de bewaartermijn is verstreken, moet de data veilig en definitief worden verwijderd. Het automatiseren van deze verwijderingsprocessen is een belangrijke beste practice.
5. Implementeer Privacy by Design en by Default: Veranker dataminimalisatie in de ontwikkeling van nieuwe producten, diensten en bedrijfsprocessen vanaf het begin. Dit betekent systemen standaard zo ontwerpen dat alleen de minimaal vereiste data wordt verzameld en privacybeschermende instellingen standaard zijn. Deze proactieve aanpak zorgt voor voortdurende naleving zonder dure aanpassingen achteraf.

Een Dataminimalisatiestrategie Implementeren

Om een succesvolle dataminimalisatiestrategie op te zetten, is het voor alle typen organisaties – zakelijk, publiek of non-profit – van vitaal belang om een sterke cultuur te ontwikkelen en te onderhouden waarin privacy centraal staat. Privacy moet niet alleen als vereiste worden gezien, maar als een intrinsiek onderdeel van de organisatie, diep verankerd en prioriteit gevend op alle niveaus, van het management tot de medewerkers.

Een volledig begrip van de volledige levenscyclus van data vormt de basis van zo’n cultuur. Dit omvat precies weten welke data uit diverse bronnen wordt verzameld, hoe en waarvoor deze wordt gebruikt, welke beveiligingsmaatregelen worden toegepast en uiteindelijk het proces waarmee data wordt verwijderd of vernietigd.

Een grote stap richting dit begrip is het uitvoeren van een grondige audit van alle procedures rondom dataverzameling en -opslag. De audit moet mogelijke kwetsbaarheden of blinde vlekken identificeren die kunnen worden aangepast om de principes van dataminimalisatie effectief te integreren. Dataminimalisatie betekent in de praktijk ‘behoeftegestuurde’ dataverzameling en -opslag, waarbij alleen de meest noodzakelijke en relevante data wordt verzameld en bewaard.

Daarnaast is het verstandig voor organisaties om te investeren in privacyverhogende technologieën. Denk aan encryptietechnologieën die data versleutelen en zo ontoegankelijk maken voor onbevoegden, en anonimiseringstools die data aanpassen zodat individuen niet meer te identificeren zijn, waarmee de privacy wordt beschermd.

Organisatieteams moeten ook voldoende worden getraind in privacyregelgeving en beste practices. Dit houdt in dat ze op de hoogte zijn van de nieuwste wetten en richtlijnen rond gegevensprivacy en weten hoe ze deze in hun dagelijkse werk moeten toepassen. Ze moeten ook leren hoe ze data kunnen verwerken op een manier die de privacyrechten van individuen en de reputatie van de organisatie beschermt, wat op zijn beurt het vertrouwen van het publiek vergroot.

Het ontwikkelen van heldere en uitvoerbare beleidsregels voor bewaartermijnen en verwijdering speelt eveneens een cruciale rol. Deze beleidsregels moeten aangeven hoelang data mag worden bewaard en onder welke omstandigheden en op welke wijze deze moet worden verwijderd. Door deze regels vast te leggen, blijft data alleen zo lang als nodig in het systeem, waardoor potentiële privacyrisico’s worden geminimaliseerd.

Bovendien is het bevorderen van een cultuur van verantwoordelijkheid en transparantie noodzakelijk om het vertrouwen van klanten te behouden en te voldoen aan toezichthouders. Regelmatige rapportages over hoe data wordt verwerkt, geven consumenten en toezichthouders inzicht in de datapraktijken van de organisatie. Dit is niet alleen een preventieve maatregel tegen mogelijke datalekken, maar ook een verdedigingsstrategie bij eventuele beschuldigingen van datamisbruik.

Een dataminimalisatiestrategie, gedragen door een organisatiebrede focus op privacy en beste practices in dataverwerking, kan datarisico’s aanzienlijk beperken en het vertrouwen van klanten vergroten.

Kiteworks Helpt Organisaties met Dataminimalisatie

Dataminimalisatie is een essentieel onderdeel van gegevensbescherming en privacy. Het draait om het beperken van dataverzameling, -opslag en -verwerking tot het strikt noodzakelijke, waardoor het risico op datalekken wordt verkleind en naleving van regelgeving wordt gewaarborgd. De implementatie ervan is gunstig voor zowel organisaties als consumenten. Voor bedrijven beperkt het hun blootstelling aan datagerelateerde risico’s en versterkt het het vertrouwen van klanten. Voor consumenten beschermt het hun persoonsgegevens tegen misbruik en ongeoorloofd gebruik. Door dataminimalisatie te omarmen, kunnen organisaties niet alleen gevoelige data beschermen, maar ook hun reputatie en klantrelaties versterken in dit datagedreven tijdperk.

Het Kiteworks Private Content Network, een FIPS 140-2 Level gevalideerd platform voor beveiligd delen van bestanden en bestandsoverdracht, integreert e-mail, bestandsoverdracht, webformulieren, SFTP en beheerde bestandsoverdracht, zodat organisaties elk bestand kunnen controleren, beschermen en volgen zodra het de organisatie binnenkomt of verlaat.

Kiteworks ondersteunt de dataminimalisatie-inspanningen van organisaties door het bieden van granulaire toegangscontroles, zodat alleen geautoriseerde personen toegang hebben tot specifieke data en de hoeveelheid data die elke persoon kan benaderen wordt beperkt. Kiteworks biedt ook rolgebaseerde beleidsregels, waarmee de hoeveelheid toegankelijke data per rol binnen een organisatie kan worden beperkt. Zo hebben medewerkers alleen toegang tot de data die nodig is voor hun specifieke rol, wat de hoeveelheid data die elke persoon kan benaderen verder minimaliseert.

De beveiligde opslagfuncties van Kiteworks dragen ook bij aan dataminimalisatie door ervoor te zorgen dat data veilig wordt opgeslagen en alleen toegankelijk is voor geautoriseerde personen. Dit verkleint het risico op onnodige blootstelling van data en helpt organisaties de controle over hun data te behouden.

Kiteworks biedt bovendien een ingebouwde audittrail, waarmee data-toegang en -gebruik kan worden gemonitord en beheerd. Dit helpt organisaties om onnodige toegang tot en gebruik van data te identificeren en te elimineren, wat bijdraagt aan dataminimalisatie.

Tot slot kunnen de compliance-rapportagefuncties van Kiteworks organisaties helpen hun dataminimalisatie-inspanningen te monitoren en naleving van dataminimalisatieprincipes en -regelgeving te waarborgen. Dit biedt waardevolle inzichten in het datagebruik en helpt kansen voor verdere dataminimalisatie te identificeren.

Met Kiteworks delen bedrijven vertrouwelijke persoonlijk identificeerbare en beschermde gezondheidsinformatie, klantgegevens, financiële informatie en andere gevoelige content met collega’s, klanten of externe partners. Doordat zij Kiteworks gebruiken, weten ze dat hun gevoelige data en waardevol intellectueel eigendom vertrouwelijk blijven en gedeeld worden in overeenstemming met relevante regelgeving zoals GDPR, HIPAA, Amerikaanse privacywetten op staatsniveau en vele andere.

Kiteworks-inzetopties omvatten on-premises, gehost, privé, hybride en FedRAMP virtual private cloud. Met Kiteworks: beheer de toegang tot gevoelige content; bescherm deze bij externe uitwisseling met geautomatiseerde end-to-end encryptie, multi-factor authentication en integraties met beveiligingsinfrastructuur; zie, volg en rapporteer alle bestandsactiviteiten, namelijk wie wat naar wie stuurt, wanneer en hoe. Toon tenslotte naleving aan van regelgeving en standaarden zoals GDPR, HIPAA, CMMC, Cyber Essentials Plus, NIS2 en nog veel meer.

Wil je meer weten over Kiteworks? Plan vandaag nog een persoonlijke demo.

 

Terug naar Risk & Compliance Glossarium