現代のビジネスには、データを革新的に活用する大きなチャンスがあります。しかし、企業は保持するデータの内容とその利用方法について慎重に考慮し、潜在的な法的課題を避ける必要があります。生成AIの発展が進む中、組織は個人データの保護にとどまらず、ビジネスの価値よりリスクが高い古い情報の戦略的管理と削除も求められています。
Forresterによると、非構造化データは2024年までに倍増すると予測されています。データ環境が変化し、侵害やプライバシー違反のコストが増加する中、組織はデータ保持と削除の戦略を厳しく評価する必要があります。
データ侵害の脅威の高まり
データ量の増加に伴い、データ侵害やプライバシー違反にかかる費用も高騰しています。ランサムウェア攻撃が23andMe、Infosys、Boeingなどの主要企業の敏感なデータベースを狙っています。IBMのデータによると、2023年の侵害による平均コストは445万ドルに達し、2020年から15%増加しました。
これらのリスクを軽減するためには、古いデータを削除するための強固なポリシーが必要です。生成AIの影響でデータ削除の必要性に疑問が生じることもありますが、データを長期間保持することは侵害やプライバシー法違反に対する罰則のリスクを高めます。このリスクを低減するためには、企業がデータをどのように利用しているかを徹底的に評価し、データ保持戦略の利点を見極めることが第一歩です。
なぜ古いデータを削除するべきか？
多くの組織は、データ保護法に基づく法的義務により、古いデータを削除する必要があります。規制は通常、個人データの保持を必要な期間に制限しており、企業は異なるビジネス分野において多様な保持期間を設定しています。法的責任を最小限に抑えるだけでなく、古いデータを削除することで、ストレージコストの大幅な削減が可能となります。
古いデータの特定方法
どのデータが古く、どのデータが現在のビジネスに価値があるかを特定するため、企業はデータソース、種類、ストレージシステム、および処理目的を詳細に示したデータマップを作成すべきです。この包括的なマッピングにより、企業は個人データがどこに存在し、どのような種類の個人データが処理されているか、地域ごとの適用されるプライバシー法について理解できます。効果的なプライバシープログラムのためには、完璧なデータインベントリーと分類が不可欠であり、これによりデータの流れを追跡できます。
データマップが確立された後は、法務および技術チームが事業関係者と協力し、特定のデータの価値、適用される規制、データ漏洩や不要な保持に関するリスクを評価します。
データ削除の課題
ビジネス関係者は、技術の進展に懸念を抱き、データ削除に消極的になることがよくあります。データ保持の議論は、ビジネスの有用性に焦点を当てるべきです。例えば、金融機関のデータ分析チームは、大規模なデータセットを基に貸出条件モデルのトレーニングを目指すことがあるでしょう。しかし、古いデータに依存することはデータ保護法に矛盾します。20年前のデータは、急速に変化する経済の中で現代の消費者行動を正確に反映しない可能性があります。
商業不動産セクターもこの問題を例示しています。パンデミック前のデータに基づいた多くのリスク予測モデルは、オンラインショッピングやリモートワークのシフトを反映せず、不正確な予測を招く恐れがあります。データがいかに陳腐化し、意思決定にどのように影響を及ぼすかを関係者に教育することが重要です。
古いデータへの対処戦略：特定、削除、または匿名化
データの保持期間を決定する際には、財務記録や業界特有の規制に関する法的義務を考慮する必要があります。過去の訴訟防衛のために必要な保持期間を特定するために、法律の効力が及ぶ期間を確認し、取引ログやユーザーの同意記録など、必要な個人データのみを保持します。
価値の低いデータを廃棄する際には、定められた保持スケジュールに従って手動で削除することができます。プロセスを自動化することで、信頼性を向上させることも可能です。また、データの匿名化を選択することもありますが、これには独自の課題が伴います。
適切な匿名化は通常、データ保護法の例外に該当しますが、価値ある洞察を失うリスクがあるため、重要なデータを大幅に削減する必要があります。例えば、HIPAAの安全な避難基準を遵守するためには、18の特定識別子を削除する必要があります。このアプローチは分析やAIモデルに役立つことがありますが、利点と欠点を慎重に考慮することが不可欠です。
よくある落とし穴を避ける
古いデータの取扱いにおいて、最も大きな誤りの一つは、プロセスを急いで包括的な議論を怠ることです。法務、プライバシー、セキュリティチーム、ビジネスリーダーを巻き込み、データ保持の重要性について多様な視点を得ることが重要です。企業は保持期間を段階的に短縮する準備を整え、データが削除された後は回復が不可能であることを理解すべきです。
データ削除の複雑さに対処するためには、徹底的なデータマッピングとデータ系譜分析を優先し、保持基準を明確に定義し、これらのポリシーを効率的に実施することが重要です。法的、サイバーセキュリティ、財務的な影響を理解することで、企業は規制に準拠しつつデジタル資産を効果的に保護する堅牢なデータ保持戦略を策定できるのです。
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