Minimizzazione dei dati

Che cos'è la minimizzazione dei dati?

Spesso chiamata anche evitamento dei dati, la minimizzazione dei dati è un processo in cui un responsabile del trattamento dei dati, la persona all'interno di un'organizzazione che determina perché e come i dati personali vengono trattati, cerca di raccogliere solo le informazioni personali strettamente necessarie per raggiungere un determinato obiettivo.

Il software di sicurezza centrato sui dati può aiutare a raggiungere questo obiettivo.

Alcune delle leggi sulla privacy dei dati più severe al mondo, tra cui il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell'Unione Europea e il California Consumer Privacy Act (CCPA), contengono un linguaggio specifico sulla minimizzazione dei dati per rimanere conformi ai loro standard.

Vantaggi dell'uso della minimizzazione dei dati

Ci sono diversi vantaggi della minimizzazione dei dati, che includono:

• Rafforzare la privacy: Ridurre la quantità di informazioni personali che un'organizzazione raccoglie aiuta a proteggere la privacy degli individui. Raccogliere solo le informazioni pertinenti necessarie per completare un compito riduce la probabilità che un attore malevolo rubi informazioni personali.
• Ridurre la responsabilità: Le violazioni dei dati e i tentativi riusciti di esfiltrazione dei dati possono rendere le organizzazioni responsabili di tali perdite di dati. Ridurre la quantità di dati che un'organizzazione raccoglie riduce la responsabilità e i danni nel caso in cui un attore malevolo rubi i dati. Inoltre, un dataset più piccolo è più facile da gestire e proteggere, prevenendo così del tutto il furto di dati.

Elementi di base della minimizzazione dei dati

Alcuni dei principali standard di privacy al mondo includono principi di minimizzazione dei dati. Questi elementi si riducono a questi punti specifici:

• Adeguato: I dati raccolti sono sufficienti per raggiungere l'obiettivo specifico dell'organizzazione che raccoglie le informazioni.
• Rilevante: Le informazioni richieste per raggiungere un obiettivo sono interamente correlate all'obiettivo stesso.
• Limitato: Le informazioni superflue, che possono o meno essere sensibili, non vengono richieste semplicemente per raccogliere più dati.

Le migliori pratiche per la minimizzazione dei dati

Per far funzionare la minimizzazione dei dati, segui queste migliori pratiche:

• Usa campi obbligatori: I soggetti dei dati spesso inviano dati tramite moduli e portali, ai quali l'organizzazione che raccoglie i dati ha accesso. Sebbene questi moduli possano contenere numerosi campi, spesso non tutti sono necessari affinché l'organizzazione raggiunga il suo obiettivo nel senso più stretto. 
  Per garantire che il minimo indispensabile di dati venga raccolto dai partecipanti, le organizzazioni spesso designano alcuni campi come obbligatori per inserire informazioni affinché il portale accetti e processi il modulo.
• Specificità: I soggetti dei dati sono spesso più disposti a fornire informazioni quando sono consapevoli di ciò che le loro informazioni vengono specificamente utilizzate per raggiungere. 
  Per minimizzare la quantità di dati raccolti massimizzando il valore che le organizzazioni possono estrarre dal dataset, è imperativo che le informazioni richieste, gli scopi della loro raccolta e il processo di gestione dei dati siano chiaramente definiti.

Minimizzazione dei dati vs. limitazione dello scopo

Sebbene siano termini strettamente correlati, la minimizzazione dei dati differisce leggermente dalla limitazione dello scopo.

Minimizzazione dei dati è la pratica di limitare la quantità totale di dati raccolti a solo ciò che è assolutamente necessario per raggiungere un obiettivo esplicitamente delineato. Questo viene spesso realizzato attraverso moduli che hanno campi obbligatori e organizzazioni che delineano esplicitamente l'obiettivo che sperano di raggiungere attraverso il processo di raccolta dei dati.

Limitazione dello scopo si riferisce al ciclo di vita dei dati che le organizzazioni raccolgono, che spesso sono informazioni sensibili o personalmente identificabili (PII). I dati che vengono inizialmente raccolti per uno scopo possono essere utilizzati solo per quello scopo iniziale e mai più utilizzati. Ad esempio, la limitazione dello scopo proibirebbe a un'organizzazione di utilizzare i dati raccolti attraverso uno studio demografico di una città per poi essere utilizzati nuovamente in una campagna elettorale all'interno di quella stessa giurisdizione.

Scopri di più sull'importanza e i principi della protezione dei dati.