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Simon Coulthard September 10, 2024
11 Minütige Lektüre
Wussten Sie, dass nur 3 % der in Unternehmen vorhandenen Daten von hoher Qualität sind und dass 12 % aller Einnahmen auf schlechte Daten entfallen?
Oder dass bei der Arbeit mit Daten 70 % der Zeit von Führungskräften damit verbracht wird, die benötigten Daten zu finden?
Daten sind vielleicht das wertvollste Gut, das Ihnen zur Verfügung steht, aber es ist wichtig, sie so zu strukturieren, dass ihr Nutzen maximiert wird.
Dazu muss der Lebenszyklus der Daten verstanden und verwaltet werden. Dadurch wird es für Unternehmen einfacher zu verstehen, welche Richtlinien, Prozesse und Tools sie in jeder Phase benötigen.
Wenn Sie den Datenlebenszyklus in den Griff bekommen möchten, ist dieser Blog ein guter Ausgangspunkt. Hier erfahren Sie alles über die verschiedenen Phasen und die Technologien, die zur Optimierung der Datenverwaltung während des gesamten Prozesses eingesetzt werden.
Lassen Sie uns eintauchen!
Was ist der Datenlebenszyklus?
"Ein gut durchdachtes Data-Governance-Programm bietet das richtige Eigentums- und Verantwortungsmodell, um der Ursache von Datenproblemen auf den Grund zu gehen und sie zu lösen."
- Allison Sagraves, Chief Data Officer, M&T Bank
Der Lebenszyklus von Daten bezieht sich auf eine Reihe von Phasen, die diese Geschäftsressource während ihrer Existenz durchläuft.
Aus offensichtlichen Gründen wird er manchmal auch als Lebenszyklus der Data Governance bezeichnet.
--> Die erste Phase beginnt in dem Moment, in dem die Daten erstellt werden.
--> Und die letzte Phase endet, wie alles endet: mit dem Tod, wenn sie gelöscht werden.
Dazwischen gibt es noch vier weitere Phasen, auf die wir später eingehen werden, aber das Verständnis dieses Prozesses ist für Unternehmen unerlässlich.
Es hilft Ihnen, Daten zu verwalten und zu schützen und die Risiken eines unbefugten Zugriffs oder Missbrauchs zu minimieren.
Dies macht ihn zu einem entscheidenden Aspekt des Datenschutzes, der es Unternehmen ermöglicht, den Wert ihrer Daten innerhalb der durch die Datenschutzgesetze gesetzten Grenzen zu maximieren.
Jede Phase des Lebenszyklus ist wichtig, und die Betrachtung der Daten auf diese Weise wird dazu beitragen, dass die Daten ordnungsgemäß und mit Respekt für die Person, auf die sie sich beziehen, behandelt werden.
Die sechs Stadien des Datenlebenszyklus
→ Von Baby-Bytes zu Dateien im Ruhestand
Versuchen Sie, sich den Lebenszyklus der Datenverwaltung wie die Lebensdauer eines Lebewesens vorzustellen:
- Daten werden geboren → oder erstellt,
- Sie werden eingesetzt → oder verwendet,
- Sie wandern → oder werden zwischen Unternehmen ausgetauscht,
- Sie werden schließlich stillgelegt oder für die Zukunft aufbewahrt → oder archiviert,
- Schließlich stirbt es → wird gelöscht oder zerstört,
Und wie jeder Mensch braucht sie in jeder Lebensphase andere Dinge.
Lassen Sie uns von der Analogie zur Praxis übergehen und die sechs Hauptphasen des Datenlebenszyklus betrachten:
Phasen des Lebenszyklus von Daten
| ||
|---|---|---|
1 | Erstellung | Dies ist der Beginn der Reise, wenn Daten erzeugt werden. Daten entstehen bei jeder Aktion, die ein Internetnutzer online durchführt. Egal, ob sie ein Formular ausfüllen, einen Beitrag in den sozialen Medien liken oder einen Kauf auf Ihrer Website tätigen - sie hinterlassen eine wertvolle Datenspur. Selbst etwas so Einfaches wie der Besuch einer Website führt zur Datenerstellung durch Cookies - winzige kleine Protokolldateien, die die Präferenzen der Besucher, ihre Anmeldedaten und ihr Surfverhalten aufzeichnen. |
2 | Speicherung | Sobald Daten erstellt wurden, brauchen sie einen Platz zum Leben. Heutzutage kann dies entweder ein physischer Server oder ein cloudbasiertes System sein, auf das Unternehmen über das Internet zugreifen. Alternativ kann es sich auch um einen so genannten hybriden Speicher handeln, der eine Kombination aus beidem ist. Jede Option hat ihre Vorteile, aber eine sichere Datenspeicherung schützt die Kunden vor dem Risiko, dass ihre Informationen gestohlen oder missbraucht werden. Außerdem muss er gut organisiert sein, denn Daten sind ziemlich wertlos, wenn man sie nicht finden kann, wenn man sie braucht. |
3 | Nutzung | Dies ist die Phase, in der die Daten verwendet oder analysiert werden. Unternehmen können ihre Daten nutzen, um mehr über ihre Kunden und Fähigkeiten zu erfahren. Ihre Mitarbeiter, Systeme oder Software können auf diese Daten für verschiedene Aufgaben zugreifen, die zu diesen Zielen beitragen, z. B. für die Analyse von Trends, die Entscheidungsfindung oder die Erstellung von Berichten. |
4 | Gemeinsame Nutzung | Daten müssen oft zwischen Einzelpersonen, Organisationen oder Systemen ausgetauscht werden. Ob für die Zusammenarbeit, die Berichterstattung oder die Analyse, in dieser Phase geht es um die sichere Verteilung der Daten. Tatsache ist, dass kein Unternehmen eine Insel ist - alles, was es tut, geschieht mit Hilfe von anderen Unternehmen. So wird beispielsweise die Website des Unternehmens auf einer Plattform erstellt, die von einem anderen Unternehmen betrieben wird. Die Website-Analysen, mit denen sie Kundendaten sammeln, werden von einem anderen Unternehmen betrieben. Und auch alle anderen Plugins - man denke nur an Zahlungsgateways wie PayPal und E-Mail-Funktionen wie Mailchimp - sind letztlich separate Unternehmen. In der Praxis müssen die Daten eines Unternehmens mit diesen verschiedenen Organisationen geteilt werden, damit die Website funktionieren kann. |
5 | Archivierung | Einige Daten müssen für die Zukunft aufbewahrt werden, auch wenn sie nicht aktiv benötigt werden. Die Archivierung bezieht sich auf den Prozess der langfristigen Speicherung von Daten, wenn sie nicht für den täglichen Gebrauch benötigt werden, aber irgendwann in der Zukunft noch wichtig sein könnten. Dies bedeutet oft, dass sie in einem weniger teuren oder langsameren Speichersystem abgelegt werden. |
6 | Vernichtung | Wenn Daten nicht mehr benötigt werden oder nicht mehr relevant sind, werden sie sicher gelöscht oder vernichtet. Die Speicherung kann überraschend viel Geld kosten. Außerdem können Daten mit der Zeit ungenau werden, da sich die Person, auf die sie sich beziehen, verändert und wächst. Es ist daher üblich, dass Unternehmen Daten löschen, um Speicherplatz freizugeben und sensible Informationen zu schützen. |
Datenlebenszyklus vs. Informationslebenszyklus
→ Das Duell der digitalen Zwillinge
"Das Ziel ist es, Daten in Informationen und Informationen in Erkenntnisse zu verwandeln".
- Carly Fiorina, ehemalige Vorstandsvorsitzende, Hewlett-Packard
Daten und Informationen sind Begriffe, die oft synonym verwendet werden, aber eigentlich sind es zwei verschiedene Dinge:
Daten sind rohe, unverarbeitete Fakten oder eine Reihe von Fakten.
Dabei kann es sich um Zahlen, Abbildungen, Namen oder andere Details handeln, denen jedoch der Kontext oder die Bedeutung fehlt und die für sich genommen keinen großen Wert darstellen.
Wenn diese Daten verarbeitet, organisiert oder interpretiert werden, um eine Bedeutung zu erhalten, werden sie zu Informationen.
Informationen sind Erkenntnisse. Sie sind verwertbar, nützlich und oft an einen bestimmten Zweck oder Entscheidungsprozess gebunden.
Der Lebenszyklus der Daten: Konzentriert auf Rohdaten
Wie bereits erwähnt, strukturiert der Datenlebenszyklus den Weg, den Rohdaten von ihrer Erstellung bis zu ihrer endgültigen Vernichtung nehmen.
Er soll Unternehmen dabei helfen, sicherzustellen, dass Daten in jeder der sechs Phasen ihres Lebenszyklus korrekt gehandhabt, sicher gespeichert und mit der gebührenden Sorgfalt behandelt werden.
Der Lebenszyklus von Informationen: Auf die Wertschöpfung fokussiert
Im Gegensatz dazu befasst sich der Lebenszyklus des Informationsmanagements mit Daten, die verarbeitet und in nützliche Informationen umgewandelt wurden.
Er konzentriert sich mehr darauf, wie aussagekräftige Informationen genutzt, weitergegeben und verwaltet werden.
Der Informationslebenszyklus beginnt, sobald die Daten durch Analyse, Prozess oder eine andere Art der Kontextualisierung in Erkenntnisse umgewandelt wurden.
Die Dualität: Warum beide Lebenszyklen wichtig sind
Daten und Informationen mögen wie digitale Zwillinge erscheinen, die sich so ähnlich sind, dass es nicht nötig ist, sie getrennt zu betrachten.
Sie erfüllen jedoch unterschiedliche, aber komplementäre Funktionen im digitalen Ökosystem.
→ Der Lebenszyklus von Daten stellt sicher, dass Rohdaten ordnungsgemäß verwaltet und gespeichert werden, und zwar in einer Weise, die den rechtlichen Verpflichtungen gerecht wird.
→ Der Informationslebenszyklus maximiert den Wert dieser Daten, indem er sie in nützliche Erkenntnisse umwandelt.
Anders ausgedrückt: Daten sind der Treibstoff, und der Informationslebenszyklus ist der Motor, der diese Energiequelle in Leistung umwandelt.
Beide sind von entscheidender Bedeutung, aber sie arbeiten auf unterschiedlichen Ebenen, und das Verständnis dieser Unterscheidung wird sich als entscheidend erweisen, wenn es darum geht, digitale Bestände effektiv zu verwalten.
Tools und Technologien für die Verwaltung des Datenlebenszyklus
Es ist schön und gut, etwas über den Lebenszyklus von Daten zu lernen, aber Sie möchten wahrscheinlich wissen, wie Sie die verschiedenen Phasen tatsächlich verwalten können.
Zum Glück gibt es die Technologie, die Ihnen dabei hilft.
Unternehmen können Tools für das Datenlebenszyklusmanagement einsetzen, die für die Verwaltung von Daten in jeder Phase des Lebenszyklus von Daten zur Verfügung stehen.
Ganz gleich, ob es um die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, die Sicherstellung ihrer Qualität oder den Schutz vor unbefugtem Zugriff geht: Wenn Sie diese Tools verstehen, können Sie Ihre Daten effizienter verwalten und fundierte Entscheidungen treffen.
Werfen wir einen Blick auf die Hauptkategorien von Lösungen für das Datenlebenszyklusmanagement und wie sie zu einer gut organisierten und sicheren Datenumgebung beitragen:
Kategorie 1: Datenintegration und ETL
Lebenszyklus-Phase: Erstellung
Zweck: ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden. Diese Werkzeuge sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, wandeln sie in ein einheitliches Format um und integrieren sie an einem Ort. Durch diesen Prozess wird sichergestellt, dass die Daten für die Analyse und die Verwendung in verschiedenen Systemen bereitstehen.
Beispiele:
- Talend: Ein Open-Source-Datenintegrationstool, das bei ETL-Prozessen hilft, indem es die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten aus einer Vielzahl von Quellen ermöglicht.
- Informatica: Eine weit verbreitete Datenintegrationsplattform, die robuste Tools für ETL, Datenqualität und Data Governance bietet und komplexe Datenintegrationsanforderungen unterstützt.
Kategorie #2: Cloud-Speicher
Lebenszyklusphase: Speicherung
Zweck: Cloud-Speicherlösungen bieten skalierbaren und sicheren Online-Speicher für Daten. Sie ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen zu speichern, ihre Verfügbarkeit zu gewährleisten und einen einfachen Zugriff von jedem Ort aus zu ermöglichen, wodurch der Bedarf an physischer Speicherinfrastruktur reduziert wird.
Beispiele:
- Google Cloud: Bietet eine Reihe von Cloud-Speicherlösungen, einschließlich skalierbarer Objektspeicher und integrierter Datenverwaltungsdienste, die für unterschiedliche Datenanforderungen geeignet sind.
- AWS: Amazon Web Services bietet flexible Cloud-Speicheroptionen wie Amazon S3 für Objektspeicher und Amazon EBS für Blockspeicher, bekannt für seine Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.
Kategorie #3: Verwaltung von Stammdaten
Lebenszyklus-Phase: Verwendung
Zweck: Stammdatenmanagement-Tools stellen sicher, dass wichtige Daten, wie z. B. Kunden- oder Produktinformationen, in allen Systemen konsistent und korrekt sind. Sie helfen dabei, eine einzige, zuverlässige Quelle der Wahrheit für Geschäftsdaten zu erhalten.
Beispiele:
- Informatica MDM: Eine führende MDM-Lösung, die umfassende Datenverwaltungsfunktionen bietet und die Datenkonsistenz und -qualität im gesamten Unternehmen sicherstellt.
- SAP Master Data Governance: Eine robuste MDM-Lösung, die in das SAP-Ökosystem integriert werden kann, um genaue Stammdaten zu verwalten und zu pflegen, und Funktionen für Datenqualität, Governance und Compliance bietet.
Kategorie #4: Datenqualität
Lebenszyklus-Phase: Nutzung
Zweck: Diese Tools dienen der Überwachung, Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten. Sie helfen dabei, Datenfehler oder -inkonsistenzen zu erkennen und zu korrigieren, um sicherzustellen, dass Entscheidungen auf qualitativ hochwertigen Informationen beruhen.
Beispiele:
- Talend Data Quality: Ein Tool, das in die Datenintegrationssuite von Talend integriert wird, um Daten zu profilieren, zu bereinigen und zu überwachen und so sicherzustellen, dass sie den Qualitätsstandards entsprechen.
- IBM InfoSphere Information Server: Eine umfassende Suite von Datenqualitätstools, die Funktionen für die Profilerstellung, Bereinigung und Überwachung von Daten bietet und Unternehmen dabei hilft, die Genauigkeit und Integrität ihrer Daten sicherzustellen.
Kategorie #5: Katalogisierung von Daten
Lebenszyklus-Phase: Nutzung
Zweck: Datenkatalogisierungstools organisieren und dokumentieren Datenbestände und erleichtern es den Benutzern, die ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu entdecken und zu verstehen. Sie stellen Metadaten, Informationen zur Datenabfolge und zur Verwendung bereit, um die Datenverwaltung und -kontrolle zu erleichtern.
Beispiele:
- Alation: Eine Datenkatalogisierungsplattform, die Unternehmen bei der Verwaltung von Datenbeständen unterstützt, indem sie ein durchsuchbares Inventar und detaillierte Metadaten bereitstellt und so eine bessere Datennutzung und -verwaltung fördert.
- Collibra: Eine umfassende Data-Governance- und Katalogisierungslösung, die Tools für die Erkennung, Klassifizierung und Verwaltung von Daten bietet und es Unternehmen ermöglicht, Datenbestände effektiv zu verwalten und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.
Kategorie #6: Datenschutz und Sicherheit
Lebenszyklus-Phase: Freigabe
Zweck: Diese Tools schützen sensible Daten durch die Implementierung von Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Überwachung. Sie tragen dazu bei, dass Daten sicher und vorschriftsmäßig weitergegeben werden und schützen sie vor unbefugtem Zugriff oder Verstößen.
Beispiele:
- Varonis: Eine Datensicherheitsplattform, die fortschrittliche Bedrohungserkennung, Datenklassifizierung und Überwachung bietet, um sensible Daten zu schützen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
- BigID: Eine Datenschutzlösung, die Unternehmen bei der Erkennung, Klassifizierung und Verwaltung sensibler Daten unterstützt und Funktionen für das Daten-Mapping, die Zugriffskontrolle und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie GDPR und CCPA bietet.
Kategorie #7: Sicherung und Archivierung
Lebenszyklus-Phase: Archivierung
Zweck: Sicherungs- und Archivierungslösungen erstellen Kopien von Daten für die Notfallwiederherstellung und die langfristige Speicherung. Sie stellen sicher, dass wichtige Daten erhalten bleiben und im Falle eines Datenverlusts oder einer Datenbeschädigung wiederhergestellt werden können.
Beispiele:
- Veeam: Eine Backup- und Disaster-Recovery-Lösung, die für ihre zuverlässigen Datensicherungs- und Wiederherstellungsfunktionen bekannt ist und sich sowohl für virtuelle als auch für physische Umgebungen eignet.
- Commvault: Eine umfassende Datenverwaltungslösung, die robuste Backup-, Archivierungs- und Wiederherstellungsfunktionen bietet und Funktionen wie automatische Backups, Cloud-Integration und langfristige Datenaufbewahrung umfasst.
Kategorie #8: Datenanalyse und Visualisierung
Lebenszyklus-Phase: Nutzung
Zweck: Datenanalyse- und Visualisierungstools helfen bei der Analyse komplexer Datensätze und der Darstellung von Erkenntnissen in einem benutzerfreundlichen Format. Sie ermöglichen es Unternehmen, Berichte, Dashboards und Visualisierungen zu erstellen, um datengesteuerte Entscheidungen zu unterstützen.
Beispiele:
- TWIPLA: Eine datenschutzkonforme Website-Intelligence-Lösung mit intuitiven Datenvisualisierungen, benutzerdefinierten Dashboards und fortschrittlicher Tracking-Technologie ohne Kochfunktion.
- Power BI: Das Datenvisualisierungstool von Microsoft, das mit verschiedenen Datenquellen integriert werden kann, um detaillierte Berichte und Dashboards zu erstellen, die umfangreiche Analysefunktionen bieten.
Kategorie #9: Metadaten-Management
Lebenszyklus-Phase: Nutzung
Zweck: Metadaten-Verwaltungstools verfolgen und verwalten Informationen über Datenbestände, z. B. über deren Herkunft, Struktur und Beziehungen. Sie helfen den Anwendern, den Kontext und die Herkunft der Daten zu verstehen und erleichtern so eine bessere Datenverwaltung und -nutzung.
Beispiele:
- Informatica Metadata Manager: Ein Tool für die umfassende Verwaltung von Metadaten, mit dem Unternehmen die Datenherkunft nachverfolgen, Datenbeziehungen verstehen und Data-Governance-Initiativen unterstützen können.
- Microsoft Purview: Eine Lösung für Data Governance und Compliance, die Funktionen zur Verwaltung von Metadaten bietet und Unternehmen dabei hilft, ihre Datenbestände zu erkennen, zu katalogisieren und zu verwalten und gleichzeitig Data Governance und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.
Kategorie #10: Orchestrierung und Automatisierung
Lebenszyklus-Phase: Nutzung
Zweck: Diese Tools automatisieren und rationalisieren Daten-Workflows und Prozesse. Sie stellen sicher, dass Datenbewegungen, -umwandlungen und -integrationsaufgaben effizient und konsistent ausgeführt werden, wodurch manueller Aufwand und Fehler reduziert werden.
Beispiele:
- Apache Airflow: Eine Open-Source-Plattform, die komplexe Daten-Workflows verwaltet und plant, so dass Benutzer Daten-Pipelines automatisieren und die betriebliche Effizienz verbessern können.
- Azure Data Factory: Ein Cloud-basierter Datenintegrationsdienst von Microsoft, der Daten-Workflows über verschiedene Quellen und Ziele hinweg orchestriert und automatisiert und Tools für die Bewegung, Transformation und Überwachung von Daten bereitstellt.
Kategorie #11: Datenmigration
Lebenszyklus-Phase: Gemeinsame Nutzung
Zweck: Datenmigrationstools erleichtern die Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Systemen oder Umgebungen. Sie helfen Unternehmen, Daten bei System-Upgrades, Cloud-Übergängen oder Fusionen und Übernahmen nahtlos zu verschieben und gewährleisten minimale Unterbrechungen.
Beispiele:
- AWS Data Migration Service: Ein Tool, das den Prozess der Migration von Datenbanken zu AWS vereinfacht und Unterstützung für verschiedene Datenbank-Engines bietet und Ausfallzeiten minimiert.
- Snowflake-Datenübertragungsdienst: Eine Lösung, die die Übertragung von Daten zu und von der Cloud-Datenplattform von Snowflake unterstützt und Tools für die Datenmigration, -integration und -synchronisation in verschiedenen Datenumgebungen bereitstellt.
Tipps für ein effektives Datenlebenszyklusmanagement
Aufbauend auf den Technologien, die den Datenlebenszyklus unterstützen, finden Sie hier einige praktische Strategien, die die Datenverwaltung einfacher und sicherer machen. Diese Tipps konzentrieren sich auf die Optimierung Ihrer Prozesse und enthalten Links zu weiteren Ressourcen, die einen tieferen Einblick ermöglichen.
- Prozesse automatisieren: Verwenden Sie Tools, die die Klassifizierung, Speicherung und Löschung von Daten automatisieren, um den manuellen Aufwand und die Fehlerquote zu verringern und gleichzeitig die Grundsätze der Datenminimierung zu beachten.
- Legen Sie klare Richtlinien fest: Definieren Sie Lebenszyklusrichtlinien für jeden Datentyp, einschließlich Aufbewahrungsfristen, Zugriffskontrollen und bewährte Verfahren zur Erstellung einer Datenschutzrichtlinie.
- Zentralisieren Sie die Datenverwaltung: Verwalten Sie Daten von einer einzigen Plattform aus, um die Überwachung zu optimieren und sicherzustellen, dass sowohl der Datenschutz als auch die Datensicherheit ordnungsgemäß behandelt und aufrechterhalten werden.
- Überwachen Sie Daten in Echtzeit: Implementieren Sie Systeme zur Verfolgung der Datennutzung und stellen Sie die Einhaltung der Anforderungen an das Einwilligungsmanagement sicher.
- Regelmäßige Prüfung der Daten: Führen Sie regelmäßige Überprüfungen durch, um sicherzustellen, dass die Daten den Lebenszyklusrichtlinien entsprechen und entweder anonymisiert oder pseudonymisiert sind, so dass sie von sensiblen Informationen befreit sind, die die betroffenen Personen identifizieren können.
- Personal schulen: Vergewissern Sie sich, dass alle Teammitglieder die Bedeutung eines ordnungsgemäßen Umgangs mit Daten verstehen, einschließlich Überlegungen zu Datenschutz, Sicherheit und ESG-Ratings.
Wie TWIPLA die Verwaltung des Datenlebenszyklus vereinfacht
→ Einführung einer datenschutzfreundlichen Webanalyse
Auf dem heutigen überfüllten Online-Marktplatz benötigt jedes Unternehmen eine Analyseplattform, um Einblicke in die Website-Performance und das Nutzerverhalten zu erhalten und fundierte Entscheidungen zu treffen.
TWIPLA ist eine All-in-One-Website-Intelligence-Lösung, die umfassende Website-Statistiken, Analysetools für das Besucherverhalten und Kommunikationsmodule bietet - alles integriert in einer einzigen Plattform.
Was TWIPLA von anderen unterscheidet, ist unser unermüdliches Engagement für Datenschutz und Sicherheit.
Die Plattform ist dank eines fortschrittlichen , kochfreien Tracking-Systems perfekt auf den Datenschutz abgestimmt. Und wenn sie im standardmäßigen maximalen Datenschutzmodus verwendet wird, erfüllt sie alle Datenschutzgesetze.
Das bedeutet auch, dass Unternehmen Einblicke in alle ihre Website-Besucher erhalten können , ohne ein Cookie-Einwilligungsbanner zu benötigen oder sich um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu kümmern.
Durch die Einhaltung der Grundsätze der Datenminimierung stellt TWIPLA sicher, dass nur die erforderlichen Daten erfasst und verarbeitet werden, wodurch die mit der Datenspeicherung und -verarbeitung verbundenen Risiken verringert werden. Die Plattform ist außerdem nach ISO/IEC 27001:2013 zertifiziert, was unser Engagement für die Einhaltung höchster Informationssicherheitsstandards unterstreicht.
Die Entscheidung für TWIPLA bringt mehrere Vorteile für Ihr Data Lifecycle Management mit sich:
- Rationalisierte Datenerfassung: Sammeln Sie wichtige Analysen ohne Cookies und vereinfachen Sie so die Datenerfassungsphase.
- Verbesserte Datenschutz-Compliance: Automatische Anpassung an globale Datenschutzbestimmungen und Minimierung des Aufwands für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
- Praktiken zur Datenminimierung: Konzentrieren Sie sich darauf, nur das zu erfassen, was Sie benötigen, und machen Sie die Datenspeicherung und -verwaltung effizienter.
- Robuste Sicherheitsmaßnahmen: Verlassen Sie sich auf eine Plattform, die internationale Sicherheitsstandards erfüllt, um Ihre Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu schützen.
- Einheitliche Plattform: Verwalten Sie Analyse- und Kommunikationstools an einem Ort, um die Komplexität zu verringern und die Datenverwaltung zu verbessern.
Wenn Sie sich für TWIPLA entscheiden, verbessern Sie nicht nur Ihre Analysefähigkeiten, sondern unterstreichen auch Ihr Engagement für ein verantwortungsbewusstes Management des Lebenszyklus von Datenanalysen. Die Plattform macht es einfacher, die Komplexität des Datenschutzes, der Sicherheit und der Einhaltung von Vorschriften zu bewältigen, sodass Sie sich voll und ganz auf das Wachstum Ihres Unternehmens konzentrieren können.
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