W RODO znacznie szerzej niż w dotychczasowej praktyce zostały zdefiniowane dane osobowe – są to zgodnie z art. 4 ust. 1 RODO: informacje o zidentyfikowanej lub możliwej do zidentyfikowania osobie fizycznej, w szczególności na podstawie identyfikatora takiego jak imię i nazwisko, numer identyfikacyjny, dane o lokalizacji, identyfikator internetowy lub jeden bądź kilka szczególnych czynników określających fizyczną, fizjologiczną, genetyczną, psychiczną, ekonomiczną, kulturową lub społeczną tożsamość osoby fizycznej.
Niektóre dane staną się więc od 25 maja „danymi nadmiarowymi”, a organizacja, jako administrator danych, będzie musiała się ich pozbyć (np. poprzez ich usunięcie). Dotyczy to przykładowo:
- Danych osobowych, na których przetwarzanie firma nie ma odpowiednich, wyrażonych w sposób ważny zgód, a zgoda właśnie stanowi podstawę ich przetwarzania;
- Danych osobowych, które nie spełniają zasady adekwatności (zakres przetwarzanych danych osobowych powinien być niezbędny i możliwie ograniczony ze względu na cele przetwarzania);
- Nowych kategorii danych osobowych wprowadzanych przez RODO (np. numer identyfikacyjny, dane o lokalizacji, identyfikator internetowy lub zbiór kilku czynników jednoznacznie identyfikujących tożsamość osoby fizycznej);
- Danych osobowych, dla których podmioty danych cofnęły zgodę na przetwarzanie lub ograniczyli zakres przetwarzania;
- Danych, które samoistnie nie stanowią danych osobowych, ale w powiązaniu z innymi danymi (np. ogólnie dostępnymi) pozwalają na powiązanie z konkretną osobą fizyczną.
Kwestia danych nadmiarowych jest jednym ze słabiej zaadresowanych problemów u klientów – nawet w dużych organizacjach istnieje zagrożenie wykasowania wartościowych biznesowo danych, służących przykładowo do planowania działań marketingowych. Taki problem może być szczególnie dotkliwy dla firm z branży e-commerce, czy też szeroko pojętych usług finansowych.
Utrzymanie maksimum dozwolonej prawem zawartości informacyjnej jest możliwe. Rozwiązaniem są tutaj meta-modele danych oraz przetworzenie danych źródłowych, a także zastosowanie środków takich jak:
- Anonimizacja danych osobowych (w tym randomizacja lub uogólnienie danych – np. agregacja);
- Pseudonimizacja;
- Tworzenie modeli reprezentatywnych do modelowania zachowania klientów na bazie osób, dla których uzyskano zgody na przetwarzanie danych (w niezbędnym dla celu analiz zakresie);
- Tworzenie modeli uniwersalnych, które pozwolą na analizowanie zachowania klientów na bazie dotychczasowego oraz docelowego zbioru danych osobowych.
Celem powyższych działań jest zachowanie, a nawet zwiększenie wartości informacyjnej obecnych danych, np. na potrzeby istniejących i przyszłych modeli analitycznych. W szczególności dotyczy to „danych nadmiarowych”, których przetwarzanie po wejściu RODO będzie się wiązało z dużym ryzykiem.
Anonimizacja danych osobowych
W przypadku anominizacji, jako modelowej metody pozbycia się nadmiaru danych osobowych, jej skuteczność może być osiągnięta tylko poprzez ich usunięcie w sposób uniemożliwiający identyfikację konkretnej osoby. Istotą anominizacji jest nie tylko techniczny aspekt usuwania, ale również, a może przede wszystkim, wybór danych osobowych, jakich ten proces dotyczy. A zatem każda informacja, która może mieć znaczenie dla wyodrębnienia i rozpoznania podmiotu danych, powinna podlegać szczegółowej ocenie, której wynik będzie decydował o wykonaniu optymalnej anominizacji.
