यह दो भाग वाले लेख का भाग 2 है। भाग 1 खोजें यहाँ उत्पन्न करें. इस खंड में, हम चर्चा करते हैं कि DEI डेटा जोखिम को प्रबंधित करने के लिए डेटा गवर्नेंस का लाभ कैसे उठाया जाए।
इस लेख के भाग 1 में, हमने डेटा के लिए कई सर्वोत्तम प्रथाओं की पहचान की है जो मुख्य विविधता अधिकारी विविधता, इक्विटी और समावेशन (डीईआई) के डेटा-संचालित दृष्टिकोणों का समर्थन करने के लिए लाभ उठा सकते हैं। जैसा कि भाग 1 में चर्चा की गई है, DEI डेटा और मेट्रिक्स से उत्पन्न होने वाला जोखिम अधिवक्ताओं के लिए एक महत्वपूर्ण मार्ग है। अब हम उन प्रथाओं की ओर मुड़ते हैं जो संगठन डेटा जोखिम को कम करने के लिए उपयोग करते हैं और प्रदर्शित करते हैं कि कैसे मुख्य विविधता अधिकारी डेटा-संचालित DEI की वकालत करने के लिए डेटा पेशेवरों के साथ अधिक प्रभावी ढंग से भागीदार हो सकते हैं।
डीईआई डेटा अनुपालन
DEI डेटा जोखिम अगला परिचय देता है डेटा प्रशासन अवधारणा पर हमें विचार करना चाहिए: अनुपालन। अनुपालन वह प्रक्रिया है जिसका उपयोग हम यह सुनिश्चित करने के लिए करते हैं कि DEI डेटा केवल द्वारा एकत्र किया जाता है (और इसे एक्सेस किया जा सकता है)। सही लोग। अनुपालन प्रदर्शित करने के लिए, DEI डेटा स्टीवर्ड को औपचारिक रूप से डेटा उत्पादकों को उनकी संवेदनशीलता के आधार पर एकत्र किए गए डेटा को वर्गीकृत करने की जिम्मेदारी सौंपनी चाहिए। संगठन द्वारा अपनाए गए वर्गीकरण दृष्टिकोण के आधार पर, DEI डेटा को संभवतः "प्रतिबंधित" के रूप में वर्गीकृत किया जाएगा, जो ग्राहक या आंतरिक व्यावसायिक संचालन के संबंध में अत्यधिक संवेदनशील डेटा पर लागू होता है। इसके बाद, प्रबंधक डेटा जोखिम आकलन और डेटा संवेदनशीलता वर्गीकरण के आधार पर अभिगम नियंत्रणों को प्रशासित करने के लिए मंच प्रबंधकों को जिम्मेदारी सौंपते हैं।
अंत में, प्रबंधक डेटा उपभोक्ताओं को संवेदनशीलता वर्गीकरण और किसी भी अन्य DEI अनुपालन दायित्वों के आधार पर उपयोग किए जाने वाले डेटा की सुरक्षा के लिए जिम्मेदारी सौंपते हैं। याद रखें कि DEI जोखिम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा मेट्रिक्स के आधार पर लोगों द्वारा की जाने वाली कार्रवाइयों के लिए जिम्मेदार है, बजाय मेट्रिक्स के स्वयं के। यह जोखिम DEI डेटा उपभोक्ताओं द्वारा लिए जाने वाले नोट्स, उनके द्वारा भेजे जाने वाले ईमेल और उनके द्वारा की जाने वाली चर्चाओं के आधार पर बढ़ सकता है। विविधता मेट्रिक्स तक पहुंच रखने वाले किसी भी व्यक्ति को उचित प्रशिक्षण के माध्यम से इन जोखिमों के प्रति संवेदनशील होना चाहिए। आपके प्रोटोकॉल यह भी निर्देश शामिल करना चाह सकते हैं कि कैसे पहचाना जाए कि कब सूचना को लिखित के बजाय केवल मौखिक रूप से साझा किया जाना चाहिए।
DEI डेटा लोकतांत्रीकरण
एक स्वस्थ डेटा संस्कृति वाले संगठनों में, अनुपालन का प्रतिरूप है डेटा लोकतांत्रीकरण. लोकतंत्रीकरण सभी प्रासंगिक कानूनी, विनियामक और संविदात्मक दायित्वों के अनुपालन में डेटा को सही समय पर सही लोगों के लिए सुलभ बनाने की क्षमता है। नेता डेटा का लोकतंत्रीकरण करके डेटा संस्कृति को चलाने के लिए स्टीवर्ड को जिम्मेदारी सौंपते हैं ताकि उद्यम के लिए उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा एक अनुरूप तरीके से उपलब्ध हो सके। इस तरह के लोकतांत्रित डेटा उन लोगों के हाथों में डेटा रखकर फ्रंटलाइन कार्रवाई को सक्षम बनाता है जो व्यावसायिक समस्याओं को हल कर रहे हैं। परिचारक साइलो को खत्म करके और संवेदनशील डेटा स्रोतों के आसपास विकसित होने वाली जड़ता को पार करके डेटा का लोकतांत्रीकरण करते हैं।
लोकतंत्रीकरण का एक अनिवार्य पहलू, इसलिए, अनुपालन है। संवेदनशील डेटा से जुड़े जोखिम का आकलन और प्रबंधन करने की स्पष्ट क्षमता के बिना स्टीवर्ड डेटा का लोकतंत्रीकरण करने में सक्षम नहीं होंगे। उस ने कहा, यह महत्वपूर्ण है कि DEI वकालत करता है सीमा DEI डेटा का लोकतांत्रीकरण, विशेष रूप से उनकी परियोजना या कार्यक्रम की शुरुआत में। कानूनी और अनुपालन एसएमई की आवश्यकता है कि डीईआई उन नियंत्रणों को लागू करने की वकालत करता है जो अनुपालन जोखिमों को कम करते हैं से पहले किसी भी डेटा को डेटा प्लेटफ़ॉर्म पर संसाधित किया जाता है या निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि DEI डेटा का कोई भी विज़ुअलाइज़ेशन और संकलन मुकदमेबाजी की स्थिति में खोजा जा सकेगा और अभियोगी इस तरह के कार्य उत्पाद को संदर्भ से बाहर ले जाने की पूरी कोशिश करेंगे। DEI पहल का एक अन्य आवश्यक पहलू, इसलिए, स्पष्ट संचार है कि लोकतंत्रीकरण से पहले जोखिमों को कैसे प्रबंधित किया जाएगा और अनुपालन दायित्वों को पूरा किया जाएगा। जैसा कि हम देखेंगे, जब तक डेटा परिपक्वता के पर्याप्त स्तर तक नहीं पहुंच जाते, तब तक लोकतंत्रीकरण को स्पष्ट रूप से सीमित करना भी समझ में आता है।
DEI डेटा सुरक्षा प्रभाव आकलन
मूल्यांकन अनुपालन प्रदर्शित करने और DEI डेटा के नियंत्रित लोकतंत्रीकरण को सक्षम करने के लिए एक महत्वपूर्ण गतिविधि है। हमें यह समझने के लिए कि ऐसा क्यों है, गोपनीयता कानूनों को विकसित करने में थोड़ी गहराई तक जाने की आवश्यकता है। संयुक्त राज्य के बाहर, राष्ट्रों ने व्यापक डेटा संरक्षण कानून विकसित किए हैं जिन्हें डेटा-संचालित DEI के लिए विचार करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, यूरोपीय संघ (ईयू) में कर्मचारियों की गोपनीयता शामिल है जनरल डेटा संरक्षण विनियम (जीडीपीआर) जो व्यक्तियों की सुरक्षा पर लागू होता है। यूरोपीय संघ के दृष्टिकोण ने संयुक्त राज्य अमेरिका में भी जड़ें जमा ली हैं, हालांकि, विशेष रूप से कैलिफोर्निया, कोलोराडो और वर्जीनिया जैसे राज्यों में। [1] इसकी सापेक्ष परिपक्वता के कारण, डेटा प्रथाओं का आकलन करने के लिए जीडीपीआर को एक बेंचमार्क के रूप में उपयोग करना उपयोगी है।
व्यापक गोपनीयता व्यवस्थाओं के तहत, यह संभावना है कि DEI डेटा व्यक्तिगत डेटा की एक "विशेष श्रेणी" का गठन करता है जो अतिरिक्त सुरक्षा का वारंट करता है क्योंकि यह व्यक्तिगत जानकारी के लिए उच्च जोखिम पैदा करता है। [2] हालांकि क्षेत्राधिकार के बीच शर्तें अलग-अलग हैं, बुनियादी अवधारणाएं काफी हद तक समान हैं और डेटा की इन विशेष श्रेणियों के लिए आकलन की आवश्यकता होती है जिन्हें डेटा संरक्षण प्रभाव आकलन (डीपीआईए) के रूप में संदर्भित किया जाता है। इन डीपीआईए की आवश्यकता किसी भी समय होती है जब संगठन एक नई परियोजना शुरू करते हैं जिसमें इस तरह के उच्च जोखिम शामिल होने की संभावना होती है। [3] डीपीआईए की आवश्यकता वाले स्थितियों के एक उदाहरण में नस्लीय या जातीय मूल, धार्मिक या दार्शनिक मान्यताओं, स्वास्थ्य या किसी प्राकृतिक व्यक्ति के यौन जीवन या यौन अभिविन्यास से संबंधित व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करना शामिल है। अन्य मामलों में, जहां उच्च-जोखिम मानक पूरा नहीं होता है, तब भी दायित्व को कम करने और डेटा सुरक्षा और गोपनीयता के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन सुनिश्चित करने के लिए DPIA का संचालन करना विवेकपूर्ण हो सकता है। ये डीपीआईए गोपनीयता शासन में "डिज़ाइन द्वारा सुरक्षा" सिद्धांत का एक उदाहरण हैं और इन अवधारणाओं को डीईआई अधिवक्ताओं द्वारा उनकी पहल के लिए समर्थन इकट्ठा करते समय लाभ उठाया जाना चाहिए।
क्योंकि यह अत्यधिक संभावना है कि डीईआई परियोजनाएं डीपीआईए की आवश्यकता को ट्रिगर करेंगी, डीईआई अधिवक्ताओं को मूल्यांकन और दस्तावेज के लिए गोपनीयता पेशेवरों के साथ साझेदारी करनी चाहिए:
1. वैध प्रसंस्करण: नियंत्रक द्वारा पीछा किए गए वैध हित सहित संभावित प्रसंस्करण संचालन और प्रसंस्करण के उद्देश्यों का एक व्यवस्थित विवरण
2. आवश्यकता/आनुपातिकता: उद्देश्यों के संबंध में प्रसंस्करण कार्यों की आवश्यकता और आनुपातिकता का आकलन
3. डेटा विषय अधिकार: डेटा विषयों के अधिकारों और स्वतंत्रता के जोखिमों का आकलन
वकीलों के अलावा, गोपनीयता पेशेवर आपकी टीम का एक अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा होंगे। यह हमें अंतिम डेटा गवर्नेंस अभ्यास पर लाता है जिस पर हम विचार करेंगे।
DEI डेटा टीमें
डेटा पेशेवर जिनकी भूमिका में मानव संसाधन (एचआर) शामिल है, रोजगार जीवनचक्र में उत्पन्न होने वाले कई कानूनी मुद्दों को संबोधित करने से परिचित हैं। कानूनी और सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) विभागों के साथ परामर्श करने के अलावा, डेटा पेशेवर मानव संसाधन विशेषज्ञों के साथ निकट संपर्क में रहते हैं और डीईआई पहलों का समर्थन करने के लिए इन संबंधों का लाभ उठाया जाना चाहिए। एचआर पेशेवरों के पास गोपनीय जानकारी को संभालने के लिए परिपक्व अभ्यास हैं जो डीईआई डेटा जोखिम के प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण होंगे।
मानव संसाधन पेशेवर अक्सर इस बारे में विस्तृत प्रशिक्षण प्राप्त करते हैं कि भेदभाव विरोधी दावे के जोखिम को बढ़ाने वाली प्रथाओं से बचते हुए रोज़गार निर्णयों से संबंधित जानकारी कैसे एकत्र की जाए। कंपनी की नीतियां जो भेदभाव को प्रतिबंधित करती हैं, अक्सर इस बारे में अधिक विस्तृत मार्गदर्शन प्रदान करती हैं कि कौन से साक्षात्कार और पृष्ठभूमि स्क्रीनिंग प्रथाओं की अनुमति है। जोखिम को कम करने के लिए एक सामान्य रणनीति यह है कि संरक्षित वर्ग में सदस्यता के बारे में जानकारी प्राप्त करने वाले प्रश्न पूछने से बचें। एक अन्य रणनीति सुसंगत होना और सभी उम्मीदवारों से समान प्रश्न पूछना है। दुर्भाग्य से, ये रणनीतियाँ डेटा-संचालित DEI उद्देश्यों के साथ हो सकती हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एचआर में लंबे समय से चली आ रही नीतियां डीईआई जैसे नए उपयोग के मामलों के लिए नीतियों को समायोजित करने में अनिच्छा पैदा कर सकती हैं। यह वह जगह है जहां डीईआई परियोजनाओं की सफलता के लिए सही डेटा टीम बनाना महत्वपूर्ण है।
नेतृत्व की समझ और समर्थन सही टीम को खड़ा करने के लिए पहला कदम है। DEI डेटा के किसी भी संग्रह और विश्लेषण से पहले, अधिवक्ताओं को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि डेटा और मेट्रिक्स प्रकट होने वाली किसी भी समस्या का समाधान करने के लिए उनके पास वरिष्ठ नेतृत्व और बजट से खरीदारी है। हालांकि जरूरी नहीं है कि आपको एक सही समाधान की जरूरत है, आपको तत्काल कार्य करने की आवश्यकता होगी क्योंकि डेटा आपके परिचालनों में अंतर्दृष्टि प्रकट करता है ताकि आप अनुमानित जोखिमों को कम कर सकें। ऐसे में, पायलट लॉन्च करके छोटी शुरुआत करना समझदारी है। यह अधिक व्यापक रूप से रोल आउट करने से पहले पुनरावृत्त फैशन में प्रतिक्रियाओं और हस्तक्षेपों को ठीक करने में मदद करेगा। यह अंतिम डेटा गवर्नेंस अवधारणा लाता है जिस पर हम विचार करेंगे: डेटा टीम।
परिपक्व डेटा गवर्नेंस द्वारा दिया जाने वाला एक प्रमुख मूल्य डेटा चुनौतियों का समाधान करने के लिए टीमों को जल्दी से खड़ा करने की क्षमता है। डेटा टीम स्टीवर्ड्स, डेटा आर्किटेक्ट्स, वकीलों और अन्य एसएमई का एक कार्य समूह है जो प्रशासनिक, तकनीकी और भौतिक नियंत्रण विकसित करता है जो डेटा को खोजने, उपयोग करने और समझने में आसान बनाता है। डेटा टीम संचालन (कभी-कभी डेटाऑप्स के रूप में संदर्भित) दो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रथाओं के लिए अपनी उत्पत्ति का पता लगाता है: निरंतर एकीकरण (सीआई) और निरंतर वितरण (सीडी)। डेटा टीमें डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने और डेटा जोखिम को कम करने के लिए इन प्रथाओं का उपयोग करती हैं। यह डेटा एनालिटिक्स के एंड-टू-एंड चक्र समय को कम करता है और नए डेटा सेट, डेटा संपत्ति और मॉडल के निर्माण को बढ़ाता है।
DataOps प्रत्यक्ष संगठनों के लिए सर्वोत्तम अभ्यास "व्यवसाय को पीछे की ओर, डेटा आगे नहीं" शुरू करने और सही टीम को खड़ा करने के लिए कई महत्वपूर्ण चरणों का पालन करने के लिए:
- कुछ प्रभावशाली, दृश्यमान, संबंधित अवसरों की पहचान करें।
- एक प्रारंभिक परिकल्पना बनाएँ।
- एक क्रॉस-फंक्शनल टीम बनाएं।
- प्रयोग चलाना प्रारंभ करने के लिए अपने प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करें.
- सुनिश्चित करें कि फ्रंटलाइन एक्शन को सक्षम करके इनसाइट्स पर कार्रवाई की जाती है (चर्चा की गई सीमाओं के अधीन)।
- प्रतिक्रिया प्राप्त करें, मापें और परिष्कृत करें।
DEI अधिवक्ताओं को सही टीम बनाने, सही अवसरों की पहचान करने और समर्थन जुटाने के लिए नेतृत्व को सही संदेश देने के लिए डेटा पेशेवरों और वकीलों के साथ काम करना चाहिए। यह सुनिश्चित करेगा कि पायलट कार्यक्रमों की निगरानी एक क्रॉस-डिसिप्लिनरी टीम द्वारा की जाती है जिसके पास स्पष्ट जनादेश और विशिष्ट लक्ष्य हैं। यह आपको अपना व्यावसायिक मामला बनाने में भी मदद करेगा, यह निर्धारित करेगा कि कौन से दस्तावेज़ों को विशेषाधिकार द्वारा संरक्षित किया जा सकता है, और प्रमुख हितधारकों को अपने DEI प्रोजेक्ट का समर्थन करने के लिए राजी करें।
एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित DEI स्टीवर्ड को संवेदनशील जानकारी के उचित संग्रह और उपयोग की देखरेख करने के अधिकार के साथ टीम का नेतृत्व करना चाहिए। स्टीवर्ड टीम के साथ दस्तावेज तैयार करने के लिए काम करेगा जो डीईआई डेटा एकत्र करने, संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए अधिकृत है। स्टीवर्ड टीम में नए सदस्यों को जोड़ने के लिए एक प्रक्रिया भी स्थापित करेगा। टीम के बाहर संवेदनशील जानकारी साझा करने से पहले स्टीवर्ड को अंतिम अनुमोदन के लिए अधिकार बनाए रखना चाहिए। टीम के सदस्यों को नोटिस दिया जाना चाहिए कि प्रोटोकॉल के किसी भी उल्लंघन के कारण अनुशासनात्मक कार्रवाई हो सकती है। इन परिपक्व डेटा प्रथाओं का उपयोग करना DEI लक्ष्यों को प्राप्त करने वाले छोटे, वृद्धिशील सुधारों की निरंतर श्रृंखला के लिए सबसे अच्छा मार्ग है।
[1] कैलिफ़ोर्निया प्राइवेसी राइट्स एक्ट (CPRA) और वर्जीनिया कंज्यूमर डेटा प्रोटेक्शन एक्ट (VCDPA) देखें, जो 1 जनवरी, 2023 से प्रभावी हुआ और कोलोराडो प्राइवेसी एक्ट (CPA), जो 1 जुलाई, 2023 से प्रभावी होगा।
[2] देखें, उदाहरण के लिए, जीडीपीआर अनुच्छेद 9, जिसमें कहा गया है कि "[पी] नस्लीय या जातीय मूल, राजनीतिक राय, धार्मिक या दार्शनिक मान्यताओं, या ट्रेड यूनियन सदस्यता, और जेनेटिक डेटा की प्रोसेसिंग, के लिए बायोमेट्रिक डेटा का खुलासा करने वाले व्यक्तिगत डेटा का प्रसंस्करण एक प्राकृतिक व्यक्ति की विशिष्ट पहचान का उद्देश्य, स्वास्थ्य से संबंधित डेटा या प्राकृतिक व्यक्ति के यौन जीवन या यौन अभिविन्यास से संबंधित डेटा निषिद्ध होगा। अनुच्छेद 1 लागू नहीं होगा यदि निम्न में से कोई एक लागू होता है: डेटा विषय ने एक या अधिक निर्दिष्ट उद्देश्यों के लिए उन व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण के लिए स्पष्ट सहमति दी है, सिवाय इसके कि जहां संघ या सदस्य राज्य कानून प्रदान करता है कि अनुच्छेद 1 में निर्दिष्ट निषेध हो सकता है डेटा विषय द्वारा नहीं उठाया जाना चाहिए।
[3] उदाहरण के लिए, जीडीपीआर की धारा 35 के अनुसार: "[w]यहाँ नई तकनीकों का उपयोग करते हुए विशेष रूप से प्रसंस्करण का एक प्रकार, और प्रसंस्करण की प्रकृति, कार्यक्षेत्र, संदर्भ और उद्देश्यों को ध्यान में रखते हुए, परिणाम होने की संभावना है प्राकृतिक व्यक्तियों के अधिकारों और स्वतंत्रता के लिए एक उच्च जोखिम, नियंत्रक, प्रसंस्करण से पहले, व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा पर परिकल्पित प्रसंस्करण संचालन के प्रभाव का आकलन करेगा।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.dataversity.net/leveraging-data-governance-to-manage-diversity-equity-and-inclusion-dei-data-risk/
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