처리 활동 계층 구조 이해
처리 활동 내외에서 벤더, 애플리케이션 및 시스템 간에 개인 데이터가 어떻게 흐르는지 추적하여 개인정보 보호 관련 위험을 식별하고 완화합니다.
각 처리 활동에는 함께 처리 활동을 구성하는 벤더, 애플리케이션 및 시스템과 같은 여러 엔터티가 포함될 수 있습니다. 이러한 공급업체, 애플리케이션 및 시스템은 서로 데이터를 공유하므로 개인 데이터가 공유되는 위치를 추적하는 계보를 설정하는 것이 필수적입니다. 이러한 이해는 조직이 개인정보 보호 관련 위험을 식별하고 완화하는 데 도움이 됩니다.
계층 구조의 중요성을 이해하기 위한 시나리오
계보가 중요한 이유를 이해하려면 인재 심사 처리 활동의 다음 예를 생각해 보십시오.
- 응시자는 채용 포털에 등록하고 이력서를 제출합니다.
- 후보자의 데이터는 온라인 평가를 수행하는 데 사용되는 애플리케이션인 SHL에 입력되어 후보자를 최종 후보로 선정합니다.
- SHL 평가를 통과한 후보자는 인터뷰를 위해 HireVue와 데이터가 공유됩니다.
- 동시에 승인된 후보의 데이터는 분석 목적으로 Tableau와 공유됩니다.
이 처리 활동에 대한 계보를 설정함으로써 조직은 각 개인 데이터의 출처, 처리 방법 및 공유 위치를 추적할 수 있습니다. 이러한 가시성은 개인 데이터가 교환되는 모든 지점에서 무단 액세스 또는 데이터 침해와 같은 잠재적인 개인 정보 보호 위험을 식별하는 데 도움이 됩니다. 명확한 계보를 통해 조직은 개인 데이터가 흐르는 모든 지점을 인식하고 개인 정보 보호 관련 위험을 완화하기 위한 적절한 보호 장치를 구현할 수 있습니다.