A retenção de dados, ou políticas de retenção e eliminação de informações, é uma parte essencial da gestão de dados de qualquer empresa. Com um número crescente de regulamentos relativos a dados e diferentes políticas de retenção de dados em diferentes jurisdições, as organizações têm de lidar com uma complexidade crescente. A gestão manual da retenção de dados é morosa, propensa a erros e coloca a empresa em risco de infracções regulamentares.
Principais conclusões
– A automatização da retenção de dados reduz o risco de violações regulamentares
– Os processos manuais conduzem a erros e à não conformidade regulamentar
– Políticas claras de retenção de dados apoiam a segurança e a conformidade
– As ferramentas de automatização melhoram a gestão do ciclo de vida dos dados
– A retenção automatizada de dados contribui para a consistência dos processos de TI
Índice
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O que é a retenção de dados e porque é importante
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Desafios da gestão da retenção de dados
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Como é que a automatização da retenção de dados apoia a conformidade legal
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Melhores práticas para automatizar a retenção de dados
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FAQ
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Resumo
O que é a retenção de dados e porque é importante
A retenção de dados é a política e o processo que determina durante quanto tempo os dados são mantidos e quando devem ser eliminados. Abrange tanto os dados pessoais como as informações comerciais. Regulamentos como o RODO exigem que as organizações não conservem os dados durante mais tempo do que o necessário. Por conseguinte, uma gestão adequada da retenção é fundamental para a conformidade e para minimizar o risco de infracções.
Desafios da gestão da retenção de dados
Muitas empresas ainda dependem de processos manuais que são propensos a erros humanos. Os dados podem ser armazenados durante demasiado tempo, conduzindo a violações da privacidade, ou eliminados demasiado cedo, resultando numa falta de análise histórica. Além disso, diferentes sistemas de TI têm diferentes políticas de retenção de dados, o que complica a gestão consistente dos dados.
Como é que a automatização da retenção de dados apoia a conformidade legal
A automatização da retenção de dados permite às organizações definir e aplicar políticas de retenção de dados de forma coerente e sem erros. Soluções como a Gimmal permitem a gestão central do ciclo de vida dos dados, a eliminação automática de informações após um determinado período de tempo e o controlo da conformidade regulamentar. Isto ajuda as empresas a minimizar o risco de infracções legais relacionadas com a retenção de dados.
As ferramentas da classe Gimmal também oferecem mecanismos avançados de auditoria e relatórios para ajudar a documentar as actividades de retenção e garantir a conformidade com a auditoria.
Melhores práticas para automatizar a retenção de dados
As principais práticas incluem a definição de políticas de retenção claras, a revisão e atualização regulares das políticas e a monitorização do estado dos dados em tempo real. A automatização dos processos de retenção elimina a necessidade de intervenções manuais e reduz o risco de erros. Além disso, soluções como a Gimmal suportam o agendamento da retenção e a integração de políticas com outros sistemas de gestão de TI.
FAQ
A automatização da retenção de dados é necessária?
Sim, especialmente em organizações de média e grande dimensão, onde o volume de dados é significativo e os regulamentos exigem uma gestão precisa.
Que riscos são atenuados pela automatização da retenção de dados?
Reduz o risco de violações de privacidade, erros humanos e inconsistências no armazenamento de dados.
A automatização da retenção de dados afecta a produtividade das TI?
Sim, melhora a produtividade, eliminando tarefas manuais e simplificando os processos de gestão de dados.
Resumo
A automatização da retenção de dados é um elemento-chave da estratégia de gestão de dados de uma organização moderna. Permite às organizações manter a conformidade, reduzir o risco legal e simplificar os processos de TI. A integração de ferramentas que automatizam a gestão da retenção, como o Gimmal, permite às organizações gerir eficazmente o ciclo de vida dos dados e minimizar o risco de violações.
