이것은 2부작 기사의 1부입니다. XNUMX부 찾기 여기에서 지금 확인해 보세요.. 이 섹션에서는 데이터 거버넌스를 활용하여 DEI 데이터 위험을 관리하는 방법에 대해 설명합니다.
이 기사의 1부에서는 최고 다양성 책임자가 다양성, 형평성 및 포함(DEI)에 대한 데이터 기반 접근 방식을 지원하기 위해 활용할 수 있는 데이터에 대한 몇 가지 모범 사례를 확인했습니다. 1부에서 논의한 바와 같이 DEI 데이터 및 메트릭에서 발생하는 위험은 지지자에게 중요한 장애물입니다. 이제 조직에서 데이터 위험을 완화하고 최고 다양성 책임자가 데이터 전문가와 보다 효과적으로 협력하여 데이터 기반 DEI를 옹호하는 방법을 보여주기 위해 사용하는 관행으로 전환합니다.
DEI 데이터 규정 준수
DEI 데이터 위험은 다음을 소개합니다. 데이터 거버넌스 우리가 고려해야 할 개념: 규정 준수. 규정 준수는 DEI 데이터가 연락해주세요 사람들. 규정 준수를 입증하기 위해 DEI 데이터 관리자는 민감도에 따라 수집한 데이터를 분류하는 책임을 데이터 생산자에게 공식적으로 위임해야 합니다. 조직에서 채택한 분류 접근 방식에 따라 DEI 데이터는 고객 또는 내부 비즈니스 운영과 관련하여 매우 민감한 데이터에 적용되는 "제한"으로 분류될 수 있습니다. 다음으로 스튜어드는 데이터 위험 평가 및 데이터 민감도 분류를 기반으로 액세스 제어를 관리하는 책임을 플랫폼 관리자에게 위임합니다.
마지막으로 관리자는 민감도 분류 및 기타 DEI 준수 의무에 따라 사용하는 데이터를 보호하기 위해 데이터 소비자에게 책임을 위임합니다. DEI 위험의 상당 부분은 메트릭 자체가 아니라 사람들이 메트릭을 기반으로 취하는 조치에 기인한다는 점을 기억하십시오. 이 위험은 DEI 데이터 소비자가 작성한 메모, 보내는 이메일 및 주도하는 토론에 따라 증가할 수 있습니다. 다양성 지표에 접근할 수 있는 사람은 누구나 적절한 교육을 통해 이러한 위험에 민감해야 합니다. 귀하의 프로토콜에는 서면이 아닌 구두로만 정보를 공유해야 하는 경우를 인식하는 방법에 대한 지침이 포함될 수도 있습니다.
DEI 데이터 민주화
건전한 데이터 문화를 가진 조직에서 규정 준수에 대응하는 것은 데이터 민주화. 민주화는 모든 관련 법률, 규제 및 계약상의 의무를 준수하면서 적시에 적임자가 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 능력입니다. 리더는 규정을 준수하는 방식으로 기업에서 고품질 데이터를 사용할 수 있도록 데이터를 민주화하여 데이터 문화를 주도하는 책임자에게 책임을 위임합니다. 이러한 민주화된 데이터는 비즈니스 문제를 해결하는 사람들의 손에 데이터를 제공함으로써 일선 조치를 가능하게 합니다. 관리자는 사일로를 제거하고 민감한 데이터 소스 주변에서 발생하는 관성을 넘어 데이터를 민주화합니다.
따라서 민주화의 본질적인 측면은 준수입니다. 관리자는 민감한 데이터와 관련된 위험을 평가하고 관리할 수 있는 명확한 능력 없이는 데이터를 민주화할 수 없습니다. 즉, DEI가 옹호하는 것이 중요합니다. 제한 특히 프로젝트 또는 프로그램 초기에 DEI 데이터의 민주화. 법률 및 규정 준수 SME는 DEI 옹호자가 규정 준수 위험을 완화하는 제어를 구현하도록 요구할 가능성이 높습니다. 전에 모든 데이터는 데이터 플랫폼에서 처리되거나 의사 결정에 사용됩니다. 이는 DEI 데이터의 모든 시각화 및 편집이 소송 발생 시 검색 가능하고 원고가 이러한 작업 결과물을 맥락에서 벗어나도록 최선을 다할 것이기 때문입니다. 따라서 DEI 이니셔티브의 또 다른 필수 측면은 민주화 이전에 어떻게 위험을 관리하고 준수 의무를 충족할 것인지에 대한 명확한 의사소통입니다. 앞으로 살펴보겠지만 충분한 수준의 데이터 성숙도에 도달할 때까지 명시적으로 민주화를 제한하는 것도 의미가 있습니다.
DEI 데이터 보호 영향 평가
평가는 규정 준수를 입증하고 DEI 데이터의 통제된 민주화를 가능하게 하는 핵심 활동입니다. 우리는 이것이 왜 그런지 이해하기 위해 진화하는 개인 정보 보호법을 좀 더 깊이 파고들 필요가 있습니다. 미국 이외의 국가에서는 데이터 기반 DEI를 고려해야 하는 포괄적인 데이터 보호법을 개발했습니다. 예를 들어 유럽 연합(EU)은 일반 데이터 보호 규정 (GDPR) 개인 보호에 적용됩니다. EU의 접근 방식은 미국에서도 뿌리를 내렸지만, 특히 캘리포니아, 콜로라도, 버지니아와 같은 주에서 그러했습니다. [1] 상대적 성숙도 때문에 GDPR을 데이터 관행을 평가하기 위한 벤치마크로 사용하는 것이 유용합니다.
포괄적인 프라이버시 체제 하에서 DEI 데이터는 개인 정보에 높은 위험을 초래하기 때문에 추가 보호를 보증하는 개인 데이터의 "특수 범주"를 구성할 가능성이 있습니다. [2] 관할권마다 용어가 다르지만 기본 개념은 상당히 유사하며 이러한 특수 데이터 범주에는 데이터 보호 영향 평가(DPIA)라고 하는 평가가 필요합니다. 이러한 DPIA는 조직이 그렇게 높은 위험을 수반할 가능성이 있는 새 프로젝트를 시작할 때마다 필요합니다. [3] DPIA가 필요한 조건 유형의 한 예로는 인종 또는 민족, 종교적 또는 철학적 신념, 건강 또는 자연인의 성생활 또는 성적 취향과 관련된 개인 데이터 처리가 포함됩니다. 고위험 표준이 충족되지 않는 다른 경우에는 책임을 최소화하고 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 모범 사례를 준수하기 위해 DPIA를 수행하는 것이 여전히 신중할 수 있습니다. 이러한 DPIA는 프라이버시 거버넌스의 "설계에 의한 보호" 원칙의 한 예이며 이러한 개념은 DEI 지지자들이 이니셔티브에 대한 지원을 수집할 때 활용해야 합니다.
DEI 프로젝트가 DPIA의 필요성을 촉발할 가능성이 높기 때문에 DEI 지지자는 개인 정보 보호 전문가와 협력하여 다음을 평가하고 문서화해야 합니다.
1. 합법적 처리: 컨트롤러가 추구하는 정당한 이익을 포함하여 가능한 처리 작업 및 처리 목적에 대한 체계적인 설명
2. 필요성/비례: 목적과 관련하여 처리 작업의 필요성 및 비례성에 대한 평가
3. 데이터 주체 권리: 데이터 주체의 권리와 자유에 대한 위험 평가
변호사 외에도 개인 정보 보호 전문가가 팀의 또 다른 중요한 부분이 될 것입니다. 이것은 우리가 고려할 마지막 데이터 거버넌스 관행으로 이어집니다.
DEI 데이터 팀
HR(Human Resources)을 포괄하는 역할을 하는 데이터 전문가는 고용 수명 주기에서 발생하는 많은 법적 문제를 해결하는 데 익숙합니다. 법률 및 정보 기술(IT) 부서와의 컨설팅 외에도 데이터 전문가는 HR 전문가와 긴밀한 연락을 유지하며 이러한 관계를 활용하여 DEI 이니셔티브를 지원해야 합니다. HR 전문가는 DEI 데이터 위험을 관리하는 데 중요한 기밀 정보를 처리하기 위한 성숙한 관행을 가지고 있습니다.
HR 전문가는 종종 차별 금지 주장의 위험을 증가시키는 관행을 피하면서 고용 결정과 관련된 정보를 수집하는 방법에 대한 자세한 교육을 받습니다. 차별을 금지하는 회사 정책은 어떤 인터뷰 및 신원 조회 관행이 허용되는지에 대한 보다 자세한 지침을 제공하는 경우가 많습니다. 위험을 줄이기 위한 일반적인 전략 중 하나는 보호된 클래스의 구성원 자격에 대한 정보를 이끌어내는 질문을 피하는 것입니다. 또 다른 전략은 일관성을 유지하고 모든 후보자에게 동일한 질문을 하는 것입니다. 안타깝게도 이러한 전략은 데이터 기반 DEI 목표와 상충될 수 있습니다. HR의 오랜 정책으로 인해 DEI와 같은 새로운 사용 사례에 대한 정책 조정을 꺼릴 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 바로 여기에서 올바른 데이터 팀을 구성하는 것이 DEI 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다.
올바른 팀을 세우기 위한 첫 번째 단계는 리더십을 이해하고 지원하는 것입니다. DEI 데이터를 수집하고 분석하기 전에 옹호자들은 데이터와 측정 기준이 드러내는 모든 문제를 해결하기 위해 고위 경영진과 예산의 동의를 얻어야 합니다. 완벽한 솔루션이 반드시 필요한 것은 아니지만 예측 가능한 위험을 완화할 수 있도록 데이터가 운영에 대한 통찰력을 나타내므로 신속하게 조치를 취해야 합니다. 따라서 파일럿을 시작하여 작게 시작하는 것이 좋습니다. 이를 통해 보다 광범위하게 배포하기 전에 반복적인 방식으로 대응 및 개입을 미세 조정하는 데 도움이 됩니다. 이것은 우리가 고려할 마지막 데이터 거버넌스 개념인 데이터 팀을 나타냅니다.
성숙한 데이터 거버넌스가 제공하는 핵심 가치 중 하나는 데이터 문제를 해결하기 위해 팀을 신속하게 구성할 수 있는 능력입니다. 데이터 팀은 관리자, 데이터 설계자, 변호사 및 데이터를 더 쉽게 찾고 사용하고 이해할 수 있도록 관리, 기술 및 물리적 제어를 개발하는 기타 SME로 구성된 작업 그룹입니다. 데이터 팀 운영(DataOps라고도 함)은 CI(지속적인 통합) 및 CD(지속적인 제공)라는 두 가지 소프트웨어 엔지니어링 사례에서 그 기원을 추적합니다. 데이터 팀은 이러한 관행을 사용하여 데이터 품질을 개선하고 데이터 위험을 완화합니다. 이를 통해 데이터 분석의 전체 주기 시간이 단축되고 새로운 데이터 세트, 데이터 자산 및 모델 생성이 증가합니다.
DataOps의 모범 사례는 조직이 "데이터 포워드가 아닌 백워드 비즈니스"를 시작하고 올바른 팀을 유지하기 위한 몇 가지 주요 단계를 따르도록 지시합니다.
- 영향력 있고 가시적이며 관련성 있는 몇 가지 기회를 식별합니다.
- 시작 가설을 만듭니다.
- 다기능 팀을 구성하십시오.
- 플랫폼을 사용하여 실험을 시작하세요.
- 일선 조치를 활성화하여 인사이트가 작동하는지 확인하십시오(논의된 제한 사항에 따름).
- 피드백을 구하고, 측정하고, 다듬습니다.
DEI 옹호자는 데이터 전문가 및 변호사와 협력하여 올바른 팀을 구성하고, 올바른 기회를 식별하고, 지원을 모으기 위해 리더십에 올바른 메시지를 맞춤화해야 합니다. 이렇게 하면 명확한 권한과 특정 목표를 가진 여러 분야의 팀이 파일럿 프로그램을 감독할 수 있습니다. 또한 비즈니스 사례를 구축하고 권한으로 보호할 수 있는 문서를 결정하며 DEI 프로젝트를 지원하도록 주요 이해 관계자를 설득하는 데 도움이 됩니다.
잘 훈련된 DEI 스튜어드는 민감한 정보의 적절한 수집 및 사용을 감독할 권한을 가진 팀을 이끌어야 합니다. 스튜어드는 팀과 협력하여 누가 DEI 데이터를 수집, 처리 및 분석할 권한이 있는지 문서화합니다. 스튜어드는 또한 팀에 새 구성원을 추가하는 절차를 수립합니다. 스튜어드는 팀 외부에서 민감한 정보를 공유하기 전에 최종 승인 권한을 보유해야 합니다. 프로토콜을 위반할 경우 징계 조치로 이어질 수 있음을 팀 구성원에게 통지해야 합니다. 이러한 성숙한 데이터 사례를 사용하는 것이 DEI 목표를 달성하는 일련의 작고 점진적인 개선을 위한 최선의 경로입니다.
[1] 1년 2023월 1일부터 발효된 캘리포니아 개인정보 보호법(CPRA) 및 버지니아 소비자 데이터 보호법(VCDPA)과 2023년 XNUMX월 XNUMX일부터 발효되는 콜로라도 개인정보 보호법(CPA)을 참조하세요.
[2] 예를 들어, GDPR 제9조를 참조하십시오. 개인을 고유하게 식별할 수 있는 목적, 건강에 관한 데이터 또는 자연인의 성생활 또는 성적 취향에 관한 데이터는 금지됩니다. 다음 중 하나가 적용되는 경우 1항은 적용되지 않습니다. 데이터 주체가 하나 이상의 특정 목적을 위해 해당 개인 데이터를 처리하는 데 명시적으로 동의했습니다. 정보주체가 해제할 수 없습니다.”
[3] 예를 들어, GDPR의 섹션 35에 따르면 다음과 같습니다. 자연인의 권리와 자유에 대한 위험이 높은 경우, 컨트롤러는 처리 전에 예상되는 처리 작업이 개인 데이터 보호에 미치는 영향에 대한 평가를 수행해야 합니다.”
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- 출처: https://www.dataversity.net/leveraging-data-governance-to-manage-diversity-equity-and-inclusion-dei-data-risk/
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