1.将所有消费者数据带入数据湖

将来自不同数据源的消费者数据整合到基于云的数据湖中，将实现单一事实来源，所有消费者数据都可以被参考，协调并链接到其出处。大数据管理工具可以帮助填充它。数据质量工具可以匹配来自各种来源的不同数据。数据治理和管理可以准备，清理，重复数据删除并创建消费者PII的360视图，以便根据要求快速访问，修改或删除。

 

2.利用API进行有效的通知交流

主要内容是向消费者发出的通知，该通知告知消费者要从他们那里收集的个人信息类别以及使用这些个人信息类别的目的，随着移动设备的普及作为消费者交互的一种手段，可以通过与隐私策略程序进行API集成来有效地服务这一重要通知。

 

3.任命数据管理员和首席数据官

跨一个系统执行数据保护规则不能由一个人完成，自助服务应用程序支持的协作数据管理对于成功支持这种自助服务方法以及在所有利益相关者之间建立问责制至关重要，但是任命CPDA数据分析师负责合规性并可以充当变更代理人来与公司其他部门进行接触，这对于成功地内部化和遵守新法律至关重要。

 

4.全面遵守退出决定，并认真对待客户的新权利

使其不仅可以访问和删除其个人数据，而且可以拒绝公司向第三方出售其个人信息的能力，至关重要的是，组织内的所有系统都必须准确反映这些决策，以避免因违规而受到惩罚，除了面临高额罚款之外，组织还可能失去其消费者的信任并损害其声誉。

 

5.数据准备是关键 

借助数据准备工具和机器学习，您可以快速发现错误，将规则应用于海量数据集，在需要时重用和共享消费者数据，在近的一项基准调查中，对公司达到合规性的程度提出了质疑，公司不合规的主要原因之一是缺乏统一的数据视图以及对数据的清晰内部所有权，解决此数据差异的有效方法是拥有适当的数据准备工具，这些工具可以快速方便地检索消费者数据，以准备消费者数据。

 

6.通过数据目录保持数据映射的准确性

组织需要正确映射数据以创建和维护他们已存储和处理的个人身份信息（PII）的整体数据清单。数据目录将有助于解决加利福尼亚消费者提出的访问或删除其PII的请求。

 

7.使用数据沿袭跟踪数据处理历史记录

历史回答了许多问题。跟踪消费者数据的“谁，什么，什么地方，什么时候以及为什么”，将更容易填补缺失的空白并解决数据泄露问题。

 

8.使每个人都可以轻松删除数据

数据质量的问题之一是客户数据在多个数据源中重复出现或丢失。重复数据删除工具可以帮助确保当客户想要删除其记录时，可以有效地完成此操作。

 

9.知道如何响应“谁，什么，为什么”的数据收集请求

确保业务用户和CPDA数据分析师知道在企业内部共享时，消费者的个人数据或个人身份信息将如何处理，为用户定义策略，例如匿名化和所有权。

 

10.使数据治理标准与更新的隐私政策保持一致

除了确保企业的隐私符合规则外，还采取必要的措施来调整您的数据治理实践，以应对来自消费者的更多信息请求和来自数据分析师的合规性查询。

 

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商业联合会数据分析专业委员会

 

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