RODO w pigułce. 4 października Andrzej Syta - COMPAREX. D i g i t a l T r a n s f o r m a t i o n

Transkrypt

1 RODO w pigułce 4 października Andrzej Syta - COMPAREX D i g i t a l T r a n s f o r m a t i o n

2 NASZA MISJA

3 O COMPAREX 35 KRAJÓW 38 LAT NA RYNKU 80 LOKALIZACJI 2450 PRACOWNIKÓW 3000 VENDORÓW 4750 CERTYFIKATÓW

4 FY:15/16 Fy:16/17 Fy: 13/14 Fy:14/15 O COMPAREX OBRÓT (mld ) 1,512 1,770 1,909 2,110

5 PARTNERZY GLOBALNI

6 DIGITAL TRANSFORMATION SAM NASZE PORTFOLIO SOFTCARE SYSTEM INTEGRATION

7 Andrzej Syta Pre-Sales & Consulting Manager Comparex Poland Absolwent Wydziału Cybernetyki WAT, od ponad 17 lat wspiera i doradza klientom z branży IT w obszarach Infrastruktury, DataCenter, rozwiązań wysokiej dostępności środowisk aplikacyjnych. Od 10 lat związany z Comparex, gdzie na stanowisku dyrektora działu wsparcia sprzedaży odpowiedzialny jest za doradztwo i konsulting głównie w zakresie technologii IBM i Mircosoft oraz analizę i promowanie nowoczesnych rozwiązań w odpowiedzi transformację cyfrową w świecie IT.

8 Jak podejść do RODO od strony technologicznej? Jakie narzędzia i metody zastosować by spełnić wymagania nowych regulacji?

9 Dane są wszędzie

10 BAZY DANYCH Dane strukturalne DWA TYPY DANYCH Archive Platform Systemy poczty elektronicznej ECM Serwery plików Dane niestrukturalne Inwentaryzacja danych SharePoint & Enterprise Collaboration Stacje robocze

11 Identyfikacja i zrozumienie

12 ŹRÓDŁA DANYCH INWENTARYZACJA DANYCH WDROŻENIE KLUCZOWE CECHY Databases Instalacja i konfiguracja Archive Platform OCENA DANYCH DANE STRUKTURALNE Zdefiniowanie źródeł danych (np. DB2, Oracle, SQL Server, Netezza) DANE NIESTRUKTURALNE Zainstalowanie kaset GDPR. ECM JAKOŚĆ DANYCH Zdefiniowanie filtrów (np. regex dla , nationalid, etc) Zdefiniowanie źródeł danych (File Share, FileNet, Mails, etc) File Servers ZAAWANSOWANE WYSZUKIWANIE Stworzenie i skonfigurowanie projektu analizy Operacje na danych (skanowanie i indeksowanie) Desktops SZCZEGÓŁOWA ANALIZA DANYCH Analiza zmiennych Zdefiniowanie filtrów (np. regex dla i, imion, nazw firm, itp) Servers IDENTYFKACJA DANYCH OSOBOWYCH W REPOZYTORIACH DANYCH STRUKTURALNYCH I NIESTRUKTURLANYCH Przegląd wyników analizy i zidentyfikowanych klas danych Raportowanie Zdefiniowanie zestawów informacji (Result Sets for Name, CIF s...) Wyświetlenie wyników wyszukiwania w Data Workbench SharePoint & Enterprise Collaboration Raportowanie / Eksport

13 STORED IQ DANE NIESTRUKTURALNE Dane które ze wg na wiek są nieprzydatne Dane które kosztują, nie dając wartości dla organizacji Dane które są niskiej wartości a niosą ryzyko niezgodności w działaniach prawnych

14 STORED IQ DANE NIESTRUKTURALNE

15 STORED IQ DANE NIESTRUKTURALNE

16 STORED IQ Użycie kombinacji reguł, w celu identyfikacji i klasyfikacji danych o wartości biznesowej, zapewnia dostępność danych i łatwość analizy dla zainteresowanych podmiotów DANE NIESTRUKTURALNE Filter1 Filter2 Filter3 Action Volume Relevance

17 Mainframe INFORMATION ANALYZER DANE STRUKTURALNE Data Sources ERP from acquisition manufacturing system Parts BOM External Lists Automatyzuje proces wyszukiwania danych Pozwala zrozumieć dane Określa które dane należy poddać procesowi anonimizacji Distribution Demographic Contact Billing / Accounts Przydatne w każdym projekcie migracji danych Analizuje wszystkie atrybuty danych Skraca czas analizy danych

18 OPTIM Wymagania GDPR spełniane przez Optim: Prawo do bycia zapomnianym Prawo do przenoszenia danych Pseudonimizacja Anonimizacja

19 PRZYDATNE NARZĘDZIA WYSZUKAJ ZABEZPIECZ ZAMASKUJ ZARZĄDZAJ Odkrywanie Danych Bezpieczeństwo Danych Anonimizacja Danych Data Governance InfoSphere Governance Catalog

20 DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ I ZAPRASZAMY DO KONTAKTU KONTAKT Andrzej Syta Pre-Sales & Consulting Manager phone: mobile: Andrzej.Syta@comparex.pl web: