客户数据隐私是一个复杂的空间。困难在于收集和安全存储数据以及使用它来更好地了解客户。而且赌注非常高。错误地收集、存储或使用客户数据可能会导致巨额罚款，从而导致组织停业。另一方面，不访问数据意味着组织会错过重要的客户情报。失去对这些数据的访问权，企业也会受到影响。
对于金融服务机构和银行来说，由于他们存储了大量敏感的客户信息，这个问题被放大了。随着越来越多的金融和银行服务转移到网上，数据隐私问题只会越来越多。因此，数据保护官的任务是找到一种方法来安全、轻松地管理客户数据，同时遵守所有准则，并让营销团队有意义地使用这些数据。
在不影响宝贵见解的情况下遵守数据隐私
该解决方案是一个标准化、透明的流程，它以一种可用于其他人的方式（例如报告、可视化或模型）控制数据的访问和转换以及洞察力的传递。在GDPR 法规中，这甚至有一个名称：自动化个人决策。
KNIME 等数据分析工具使数据保护官可以轻松创建此流程：他们可以设置一次并反复使用。这成为在整个组织中标准化数据隐私并确保遵守所有准则的模板。无需每次都重新发明轮子。不存在违规风险。
适合现有流程的可重用模板
KNIME 允许用户构建可视化工作流程，该工作流程可以配置为以合规方式处理客户数据。下面的示例显示了一个工作流，该工作流可在 KNIME Hub 上免费获得。虽然它还不是一个有效的工作流（即里面没有数据），但它是一个有用的入门框架。
工作流程的每一步都会自动记录正在发生的事情。这种透明度不仅对于希望了解流程的其他人至关重要，而且对于数据合规官或外部审计员的任何检查也至关重要。工作流或其中的一部分可以打包、锁定和共享，并成为确保组织范围内数据隐私合规性的标准模板。
更大的工作流，甚至工作流的各个部分都可以打包并重用并作为组件共享。这些实际上是使用工作流创建的 KNIME 节点，使用户能够捆绑、重用和共享功能。它们可以配置为就像普通节点一样，带有图标、对话和交互式视图。
下面的示例展示了如何将个人数据匿名化工作流打包到一个组件中，并插入到现有工作流中，以实现自动化的个人决策。这保证了流经现有工作流程的客户数据是匿名的，因此符合 GDPR。
使用组件轻松应对常见的 GDPR 挑战
组织面临四大数据隐私挑战。组件在这里非常有用，因为一旦创建，它们就形成了以标准化方式处理数据的模板。它们可以集成到现有流程中，而无需彻底检修现有系统或引入新系统。知道他们遵守 GDPR 准则并能够从匿名客户数据中获益，组织可以高枕无忧。
访问下面的工作流程，根据需要进行调整，将它们打包成一个组件，然后插入到您的 KNIME 工作流程中：
挑战：识别并标记可用的个人数据。
工作流： 识别 Pll 和特殊类别数据
组件（在工作流示例中）：识别 PII 和特殊类别数据
挑战 2：将数据匿名化，使个人无法再被识别。
工作流： 匿名化个人数据
组件（在工作流示例中）：匿名化个人数据
挑战 3：突出歧视字段的关系，以确保它们不会使建模产生偏差。
工作流： 解释模型
组件（在工作流示例中）：解释使用个人数据的模型
挑战 4：为外部治理或合规性记录数据使用的所有方面。
工作流： 整合工作流文档
组件（在工作流示例中）：使用个人数据为工作流创建文档
有关这些工作流的更多详细信息，请参见 KNIME的 Phil Winters 撰写的白皮书通过 KNIME 对 GDPR 采取主动方法。
不再为数据隐私头疼
不遵守客户数据隐私空间的风险是巨大的，在最坏的情况下，可能导致企业失败。使用 KNIME，数据保护官可以创建可重复使用的自记录模板，这些模板可以轻松嵌入到现有系统和流程中。这将使遵守 GDPR 变得更容易，并显着降低不遵守的风险
