Dies ist Teil 2 eines zweiteiligen Artikels. Finde Teil 1 hier. In diesem Abschnitt erörtern wir, wie Data Governance genutzt werden kann, um DEI-Datenrisiken zu verwalten.
In Teil 1 dieses Artikels haben wir mehrere Best Practices für Daten identifiziert, die Chief Diversity Officers nutzen können, um datengesteuerte Ansätze für Vielfalt, Gerechtigkeit und Inklusion (DEI) zu unterstützen. Wie in Teil 1 erörtert, ist das Risiko, das sich aus DEI-Daten und -Metriken ergibt, ein erhebliches Hindernis für Befürworter. Jetzt wenden wir uns den Praktiken zu, die Organisationen anwenden, um Datenrisiken zu mindern, und zeigen, wie Chief Diversity Officers effektiver mit Datenexperten zusammenarbeiten können, um sich für datengesteuerte DEI einzusetzen.
DEI-Datenkonformität
Das DEI-Datenrisiko stellt das nächste vor Datenverwaltung Konzept, das wir berücksichtigen müssen: Compliance. Compliance ist der Prozess, den wir anwenden, um sicherzustellen, dass DEI-Daten nur von der erfasst (und zugänglich gemacht) werden Recht Menschen. Um die Einhaltung nachzuweisen, müssen DEI-Datenverwalter die Verantwortung für die Klassifizierung der von ihnen gesammelten Daten auf der Grundlage ihrer Sensibilität formell an die Datenproduzenten delegieren. Abhängig vom Klassifizierungsansatz der Organisation werden DEI-Daten wahrscheinlich als „eingeschränkt“ klassifiziert, was auf hochsensible Daten zu Kunden oder internen Geschäftsvorgängen angewendet wird. Als Nächstes delegieren Stewards die Verantwortung für die Verwaltung der Zugriffskontrollen auf der Grundlage von Datenrisikobewertungen und Datenvertraulichkeitsklassifizierungen an Plattformmanager.
Schließlich delegieren Stewards die Verantwortung für den Schutz der von ihnen verwendeten Daten auf der Grundlage von Sensitivitätseinstufungen und anderen DEI-Compliance-Verpflichtungen an die Datennutzer. Denken Sie daran, dass ein erheblicher Teil des DEI-Risikos auf die Maßnahmen zurückzuführen ist, die Menschen auf der Grundlage der Metriken ergreifen, und nicht auf die Metriken selbst. Dieses Risiko kann aufgrund der Notizen der DEI-Datenverbraucher, der von ihnen gesendeten E-Mails und der von ihnen geführten Diskussionen zunehmen. Jeder, der Zugang zu Diversity-Metriken hat, muss durch entsprechende Schulungen für diese Risiken sensibilisiert werden. Ihre Protokolle sollten möglicherweise auch Anweisungen enthalten, wie Sie erkennen können, wann Informationen nur mündlich und nicht schriftlich weitergegeben werden sollten.
DEI Datendemokratisierung
In Organisationen mit einer gesunden Datenkultur ist das Gegenstück zur Compliance Datendemokratisierung. Demokratisierung ist die Fähigkeit, Daten den richtigen Personen zur richtigen Zeit unter Einhaltung aller relevanten gesetzlichen, regulatorischen und vertraglichen Verpflichtungen zugänglich zu machen. Führungskräfte delegieren die Verantwortung für die Förderung der Datenkultur durch die Demokratisierung von Daten an Stewards, sodass dem Unternehmen qualitativ hochwertige Daten auf konforme Weise zur Verfügung stehen. Solche demokratisierten Daten ermöglichen Maßnahmen an vorderster Front, indem Daten in die Hände von Menschen gelegt werden, die Geschäftsprobleme lösen. Stewards demokratisieren Daten, indem sie Silos eliminieren und die Trägheit überwinden, die sich um sensible Datenquellen herum entwickelt.
Ein wesentlicher Aspekt der Demokratisierung ist daher Compliance. Stewards werden nicht in der Lage sein, Daten zu demokratisieren, wenn sie nicht in der Lage sind, die mit sensiblen Daten verbundenen Risiken zu bewerten und zu managen. Allerdings ist es wichtig, dass DEI sich dafür einsetzt begrenzen Demokratisierung von DEI-Daten, insbesondere zu Beginn ihres Projekts oder Programms. Rechts- und Compliance-KMU werden wahrscheinlich verlangen, dass DEI-Befürworter Kontrollen implementieren, die Compliance-Risiken mindern Bevor jegliche Daten werden auf Datenplattformen verarbeitet oder zur Entscheidungsfindung verwendet. Dies liegt daran, dass alle Visualisierungen und Zusammenstellungen von DEI-Daten im Falle eines Rechtsstreits auffindbar sind und die Kläger ihr Bestes tun werden, um solche Arbeitsergebnisse aus dem Kontext zu reißen. Ein weiterer wesentlicher Aspekt einer DEI-Initiative ist daher eine klare Kommunikation darüber, wie Risiken verwaltet und Compliance-Verpflichtungen vor der Demokratisierung erfüllt werden. Wie wir sehen werden, ist es auch sinnvoll, die Demokratisierung explizit zu begrenzen, bis ein ausreichender Datenreifegrad erreicht ist.
DEI Datenschutz-Folgenabschätzung
Die Bewertung ist eine Schlüsselaktivität, um die Konformität nachzuweisen und eine kontrollierte Demokratisierung von DEI-Daten zu ermöglichen. Wir müssen etwas tiefer in die sich entwickelnden Datenschutzgesetze eintauchen, um zu verstehen, warum dies der Fall ist. Außerhalb der Vereinigten Staaten haben Nationen umfassende Datenschutzgesetze entwickelt, die für datengesteuerte DEI berücksichtigt werden müssen. Die Europäische Union (EU) zum Beispiel schließt die Privatsphäre der Arbeitnehmer in ihre ein Allgemeine Datenschutzverordnung (DSGVO) zum Schutz natürlicher Personen. Der Ansatz der EU hat sich jedoch auch in den Vereinigten Staaten etabliert, insbesondere in Bundesstaaten wie Kalifornien, Colorado und Virginia. [1] Aufgrund ihrer relativen Reife ist es sinnvoll, die DSGVO als Maßstab für die Bewertung von Datenpraktiken zu verwenden.
Unter umfassenden Datenschutzregelungen ist es wahrscheinlich, dass DEI-Daten eine „besondere Kategorie“ personenbezogener Daten darstellen, die zusätzlichen Schutz erfordern, da sie ein hohes Risiko für personenbezogene Daten darstellen. [2] Obwohl sich die Begriffe je nach Rechtsprechung unterscheiden, sind die Grundkonzepte im Wesentlichen ähnlich, und diese speziellen Datenkategorien erfordern Bewertungen, die als Datenschutz-Folgenabschätzungen (DPIAs) bezeichnet werden. Diese DPIAs sind jedes Mal erforderlich, wenn Organisationen ein neues Projekt beginnen, das wahrscheinlich solche erhöhten Risiken beinhaltet. [3] Ein Beispiel für die Arten von Bedingungen, die eine DSFA erfordern, ist die Verarbeitung personenbezogener Daten in Bezug auf Rasse oder ethnische Herkunft, religiöse oder weltanschauliche Überzeugungen, Gesundheit oder das Sexualleben oder die sexuelle Orientierung einer natürlichen Person. In anderen Fällen, in denen der Hochrisikostandard nicht erfüllt wird, kann es dennoch ratsam sein, eine DSFA durchzuführen, um die Haftung zu minimieren und sicherzustellen, dass Best Practices für Datensicherheit und Datenschutz befolgt werden. Diese DSFAs sind ein Beispiel für das „Protection by Design“-Prinzip in der Datenschutz-Governance und diese Konzepte sollten von DEI-Befürwortern genutzt werden, wenn sie Unterstützung für ihre Initiativen sammeln.
Da es sehr wahrscheinlich ist, dass DEI-Projekte die Notwendigkeit einer DSFA auslösen, sollten DEI-Befürworter mit Datenschutzexperten zusammenarbeiten, um Folgendes zu bewerten und zu dokumentieren:
1. Rechtmäßige Verarbeitung: eine systematische Beschreibung der wahrscheinlichen Verarbeitungsvorgänge und der Zwecke der Verarbeitung, einschließlich des berechtigten Interesses des für die Verarbeitung Verantwortlichen
2. Erforderlichkeit/Verhältnismäßigkeit: eine Bewertung der Notwendigkeit und Verhältnismäßigkeit der Verarbeitungsvorgänge in Bezug auf die Zwecke
3. Rechte der betroffenen Person: eine Bewertung der Risiken für die Rechte und Freiheiten der betroffenen Personen
Neben Anwälten sind Datenschutzexperten ein weiterer wichtiger Bestandteil Ihres Teams. Dies bringt uns zur letzten Data-Governance-Praxis, die wir betrachten werden.
DEI-Datenteams
Datenexperten, deren Rolle die Personalabteilung (HR) umfasst, sind mit der Lösung vieler rechtlicher Probleme vertraut, die im Beschäftigungslebenszyklus auftreten. Neben der Beratung mit den Rechts- und Informationstechnologie-(IT-)Abteilungen stehen die Datenfachleute in engem Kontakt mit den Personalexperten, und diese Beziehungen sollten genutzt werden, um DEI-Initiativen zu unterstützen. HR-Experten verfügen über ausgereifte Praktiken für den Umgang mit vertraulichen Informationen, die für das Management von DEI-Datenrisiken wichtig sind.
HR-Experten erhalten häufig detaillierte Schulungen darüber, wie sie für Beschäftigungsentscheidungen relevante Informationen sammeln und gleichzeitig Praktiken vermeiden können, die das Risiko einer Antidiskriminierungsklage erhöhen. Unternehmensrichtlinien, die Diskriminierung verbieten, enthalten häufig detailliertere Anleitungen dazu, welche Praktiken für Befragungen und Hintergrundüberprüfungen zulässig sind. Eine gängige Strategie zur Risikominderung besteht darin, keine Fragen zu stellen, die Informationen über die Mitgliedschaft in einer geschützten Klasse hervorbringen. Eine andere Strategie besteht darin, konsequent zu sein und allen Kandidaten die gleichen Fragen zu stellen. Leider können diese Strategien im Widerspruch zu datengesteuerten DEI-Zielen stehen. Es ist wichtig zu beachten, dass langjährige Richtlinien in der Personalabteilung dazu führen können, dass sie zögern, Richtlinien für neue Anwendungsfälle wie DEI anzupassen. Hier ist die Bildung des richtigen Datenteams entscheidend für den Erfolg von DEI-Projekten.
Der erste Schritt zum Aufbau des richtigen Teams ist das Verständnis und die Unterstützung der Führung. Vor jeder Erfassung und Analyse von DEI-Daten müssen Befürworter sicherstellen, dass sie von der Geschäftsleitung und dem Budget unterstützt werden, um alle Probleme anzugehen, die Daten und Metriken offenbaren. Obwohl Sie nicht unbedingt eine perfekte Lösung benötigen, müssen Sie umgehend handeln, da Daten Einblicke in Ihre Betriebsabläufe geben, damit Sie vorhersehbare Risiken mindern können. Daher ist es sinnvoll, mit einem Pilotprojekt klein anzufangen. Dies wird dazu beitragen, Reaktionen und Interventionen iterativ zu verfeinern, bevor es breiter eingeführt wird. Dies bringt uns zum letzten Data-Governance-Konzept, das wir betrachten werden: das Datenteam.
Ein Schlüsselwert, der durch eine ausgereifte Data Governance geliefert wird, ist die Fähigkeit, Teams schnell für die Bewältigung von Datenherausforderungen einzusetzen. Ein Datenteam ist eine Arbeitsgruppe aus Stewards, Datenarchitekten, Anwälten und anderen KMU, die administrative, technische und physische Kontrollen entwickeln, die das Auffinden, Verwenden und Verstehen von Daten erleichtern. Data Team Operations (manchmal auch als DataOps bezeichnet) geht auf zwei Software-Engineering-Praktiken zurück: Continuous Integration (CI) und Continuous Delivery (CD). Datenteams verwenden diese Praktiken, um die Datenqualität zu verbessern und das Datenrisiko zu mindern. Dies reduziert die End-to-End-Zykluszeit der Datenanalyse und erhöht die Erstellung neuer Datensätze, Datenbestände und Modelle.
Best Practices für DataOps leiten Unternehmen an, „Business rückwärts, nicht Daten vorwärts“ zu starten und mehrere wichtige Schritte zu befolgen, um das richtige Team zusammenzustellen:
- Identifizieren Sie einige wirkungsvolle, sichtbare und zuordenbare Möglichkeiten.
- Erstellen Sie eine Ausgangshypothese.
- Bauen Sie ein funktionsübergreifendes Team auf.
- Verwenden Sie Ihre Plattform, um Experimente durchzuführen.
- Stellen Sie sicher, dass auf die Erkenntnisse reagiert wird, indem Sie Maßnahmen an vorderster Front aktivieren (vorbehaltlich der besprochenen Einschränkungen).
- Feedback einholen, messen und verfeinern.
DEI-Befürworter sollten mit Datenexperten und Anwälten zusammenarbeiten, um das richtige Team zu bilden, die richtigen Möglichkeiten zu identifizieren und die richtige Botschaft an die Führung zu richten, um Unterstützung zu erhalten. Dadurch wird sichergestellt, dass Pilotprogramme von einem interdisziplinären Team mit einem klaren Auftrag und spezifischen Zielen überwacht werden. Dies wird Ihnen auch dabei helfen, Ihren Business Case zu erstellen, zu bestimmen, welche Dokumente durch Privilegien geschützt werden können, und wichtige Stakeholder davon zu überzeugen, Ihr DEI-Projekt zu unterstützen.
Ein gut ausgebildeter DEI-Verwalter sollte das Team mit der Befugnis führen, die ordnungsgemäße Erfassung und Verwendung sensibler Informationen zu überwachen. Der Steward wird mit dem Team zusammenarbeiten, um zu dokumentieren, wer berechtigt ist, DEI-Daten zu erheben, zu verarbeiten und zu analysieren. Der Steward legt auch ein Verfahren für das Hinzufügen neuer Mitglieder zum Team fest. Der Steward sollte die Befugnis zur endgültigen Genehmigung behalten, bevor vertrauliche Informationen außerhalb des Teams weitergegeben werden. Teammitglieder sollten darauf hingewiesen werden, dass jeder Verstoß gegen das Protokoll zu Disziplinarmaßnahmen führen kann. Die Verwendung dieser ausgereiften Datenpraktiken ist der beste Weg zu einer nachhaltigen Reihe kleiner, inkrementeller Verbesserungen, mit denen die DEI-Ziele erreicht werden.
[1] Siehe California Privacy Rights Act (CPRA) und Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA), die am 1. Januar 2023 in Kraft traten, und Colorado Privacy Act (CPA), die am 1. Juli 2023 in Kraft traten.
[2] Siehe z. B. Artikel 9 der DSGVO, der besagt, dass „[die] Verarbeitung personenbezogener Daten, aus denen die rassische oder ethnische Herkunft, politische Meinungen, religiöse oder weltanschauliche Überzeugungen oder die Gewerkschaftszugehörigkeit hervorgehen, und die Verarbeitung genetischer Daten, biometrischer Daten für zur eindeutigen Identifizierung einer natürlichen Person, Gesundheitsdaten oder Daten zum Sexualleben oder der sexuellen Orientierung einer natürlichen Person sind verboten. Absatz 1 findet keine Anwendung, wenn einer der folgenden Punkte zutrifft: Die betroffene Person hat der Verarbeitung dieser personenbezogenen Daten für einen oder mehrere bestimmte Zwecke ausdrücklich zugestimmt, es sei denn, das Unionsrecht oder das Recht der Mitgliedstaaten sehen vor, dass das in Absatz 1 genannte Verbot zulässig ist von der betroffenen Person nicht aufgehoben werden.“
[3] Beispielsweise nach Art. 35 DSGVO: „[w]bei einer Art der Verarbeitung, die insbesondere unter Einsatz neuer Technologien und unter Berücksichtigung von Art, Umfang, Kontext und Zweck der Verarbeitung wahrscheinlich ist ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen darstellt, führt der Verantwortliche vor der Verarbeitung eine Bewertung der Auswirkungen der geplanten Verarbeitungen auf den Schutz personenbezogener Daten durch.“
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- Quelle: https://www.dataversity.net/leveraging-data-governance-to-manage-diversity-equity-and-inclusion-dei-data-risk/
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