Skip to main content

Introduktion til datamapping

Datamapping er relevant for jer som virksomhed, fordi det giver dem en dybere forståelse for jeres data og hjælper med at identificere potentielle sårbarheder i jeres datahåndteringspraksis. Det kan hjælpe med at opdage duplikerede data, opbevarede personlige oplysninger og potentielle datasikkerhedsproblemer, og det kan også være med til at optimere virksomhedernes datastrategier og processer. Desuden er datamapping relevant, fordi det er en nødvendighed i henhold til databeskyttelsesreguleringer som General Data Protection Regulation (GDPR).

 

Definition af datamapping

Datamapping er processen med at organisere, klassificere, analysere og forstå de strukturerede og ustrukturerede data, som jeres virksomhed gemmer på tværs af flere datalokationer. Datamapping viser jer, hvilke oplysninger jeres virksomhed har, hvordan data flyder i hele virksomheden, hvem der har adgang til data, og hvor de gemmes.

Helt konkret foregår datamapping typisk ved at følge en række trin, herunder:

  1. Dataindsamling: Først samler man data fra en række kilder, såsom databaser, excel-dokumenter, CRM-systemer og andre relevante kilder.
  2. Kategorisering: Derefter bliver data kategoriseret og organiseret efter type, formål og brug.
  3. Dataanalyse: Herefter analyserer man data for at identificere mønstre, afhængigheder og sammenhænge.
  4. Visualisering: Derefter visualiseres data i form af et diagram, kort eller en anden form for grafisk representation, så man kan se, hvordan data interagerer med hinanden.
  5. Konklusion og optimerende handlinger: Til sidst evaluerer man resultaterne af datamappingen og træffer beslutninger om, hvordan man kan optimere datahåndteringen og beskytte personlige oplysninger.

Gennem denne proces kan man få en bedre forståelse af, hvordan data er relateret til hinanden, og hvordan man kan håndtere dem på en sikker og effektiv måde, hvilket kan bidrage til at forbedre beslutningstagningen inden for organisationen.

 

 

Data mapping for security

Datamapping og GPDR

General Data Protection Regulation (GDPR) beskytter privatlivets fred for EU-borgere. Datamapping kan være en nyttig teknik i forbindelse med GDPR, da det kan hjælpe med at sikre, at virksomheder overholder de gældende regler og beskytter de personlige oplysninger, de indsamler og behandler.

 

Datamapping til beskyttelse af personlige oplysninger

Virksomheder indsamler nemlig masser af personlige data hver dag, og alt det bliver spredt rundt i e-mails, cloud-applikationer, lokal opbevaring og mere. Dette giver sikkerheds- og udfordringer med compliance, da de fleste virksomheder ikke ved, hvor mange personlige data de gemmer og hvor. Ved at bruge datamapping kan virksomheder hurtigt identificere personfølsomme oplysninger og tage de nødvendige forholdsregler for at beskytte dem.

Få en GRATIS licens til ShareSimple i dag!

Brug datamapping til at undgå databrud

Databrud kan opstå af mange årsager, både bevidste og ubevidste handlinger. For eksempel kan en medarbejder glemme at låse filer eller miste deres bærbare computer med følsomme data. De kan endda sende sådanne oplysninger til den forkerte person via en ubeskyttet e-mail eller besked. Ofte bliver risikoen for at miste data ikke overvejet, før det er for sent.

Men menneskelige fejl og systemfejl er ikke de eneste trusler. Følsomme data er også en eftertragtet målgruppe for cyberkriminelle, såsom phishing-mails, der stjæler brugerdata, og ransomware-angreb, der låser jeres datafiler eller programmer. Derudover er der almindelig datatyveri, hvor en hacker får adgang til virksomhedens oplysninger, herunder følsomme detaljer som bankkonto- eller kreditkortnumre, personlige sundhedsoplysninger og CPR-numre. Cyberkriminalitet kan være ødelæggende både for jer virksomhed og jeres kunder.

Datamapping kan hjælpe med at mindske databrud ved at give en detaljeret oversigt over organisationens data og deres interaktioner med hinanden. Dette gør det muligt at identificere sårbare områder i datahåndteringen og tage skridt til at beskytte dem mod potentielle trusler.

  1. Identificering af personfølsomme oplysninger: Ved at visualisere organisationens data, kan man identificere, hvor personfølsomme oplysninger er gemt og hvordan de interagerer med andre data. Dette gør det muligt at træffe foranstaltninger til at beskytte dem mod potentielle trusler.
  2. Forbedring af adgangskontrol: Datamapping gør det muligt at se, hvem der har adgang til hvilke data, og at kontrollere adgangen til personfølsomme oplysninger.
  3. Reguleringsoverholdelse: Datamapping hjælper med at sikre compliance med reguleringer som GDPR ved at vise, hvordan organisationen håndterer personlige oplysninger.
  4. Opdagelse af sårbarheder: Datamapping kan hjælpe med at opdage sårbarheder i datahåndteringen, før de bliver udnyttet af cyberkriminelle.
Minimise high risk data to protect it from hackers

Datamapping og kunstig intelligens

Datamapping værktøjer, der bruger kunstig intelligens, er en af de nyeste udviklinger inden for datamapping-teknologi. Disse værktøjer benytter sig af avancerede algoritmer og maskinlæringsteknikker for at automatisere og forbedre processen med datamapping.

Med kunstig intelligens kan datamapping-værktøjer gøre, så virksomheder kan opdage, kortlægge og overvåge deres datastrømme langt mere effektivt. Det betyder, at værktøjet kan identificere eventuelle sårbarheder i virksomhedens dataopsamling, -behandling og -lagring, før de bliver et problem.

En anden fordel ved at bruge kunstig intelligens i datamapping er, at værktøjet kan lære og forbedre sig selv over tid. Dette betyder, at værktøjet kan blive bedre til at identificere og beskytte mod sårbarheder og cybertrusler i takt med, at virksomheden vokser og udvikler sig.

Datamapping-værktøjer med kunstig intelligens er også ofte mere brugervenlige end traditionelle datamapping-værktøjer. De er designet til at være intuitivt og let at bruge, hvilket gør det nemmere for virksomheder at implementere datamapping i deres arbejdsprocesser.

 

 

Kom i gang med datamapping i jeres virksomhed

Hos Safe Online har vi udviklet et datamapping-værktøj, der anvender kunstig intelligens til at lokalisere personfølsomme oplysninger i filer, mails og billeder.

Læs mere om DataMapper

Sebastian Allerelli