Quản lý rủi ro dữ liệu

Vấn đề

Cách giải quyết

• Trách nhiệm giải trình không rõ ràng và khó khăn trong việc thực hiện báo cáo về rủi ro dữ liệu cho mục tiêu quản trị hiệu quả và tuân thủ các quy định nội bộ/ bên ngoài.

• Đảm bảo thống nhất giữa các bên liên quan về định nghĩa rủi ro dữ liệu, trách nhiệm giải trình trong việc quản trị dữ liệu, bảo mật thông tin, công nghệ, quản trị rủi ro và tuân thủ.

• Các tiêu chuẩn, chính sách rời rạc, riêng biệt và thiếu rõ ràng để đáp ứng quy định nội bộ/ bên ngoài.

• Chính sách phân quyền giúp tăng tính kết nối giữa các bộ phận quản trị một cách toàn diện.

• Có nhiều chỉ số và chốt kiểm soát về mức độ tuân thủ chính sách và tiêu chuẩn nhưng không rõ ràng về vai trò, trách nhiệm cũng như mức độ tích hợp thấp trên phạm vi toàn tổ chức.

• Tiêu chuẩn hóa danh mục rủi ro và chốt kiểm soát với các cấp xử lý tương ứng, giúp đơn giản hóa và hợp lý hóa số lượng chốt kiểm soát.

• Thách thức trong việc tổng hợp, áp dụng nhiều phương pháp phân loại (ví dụ như dữ liệu nhạy cảm, dữ liệu mang tính trọng yếu) và sử dụng dữ liệu.

• Kết hợp các phương pháp phân loại dữ liệu và tạo ra một giải pháp tối ưu để kiểm soát phân loại dữ liệu tương ứng.

• Thách thức trong việc xác định vai trò và trách nhiệm của các bên thuộc ba tuyến phòng vệ.

• Các bộ phận ở Tuyến 1 chịu trách nhiệm vận hành và triển khai các chốt kiểm soát do các đơn vị này sở hữu và quản lý rủi ro có liên quan tới hoạt động vận hành dữ liệu hàng ngày.
• Các bộ phận ở Tuyến 2 thực hiện vai trò quản trị và giám sát thông qua các khung và quy trình quản lý rủi ro dữ liệu. Bên cạnh đó, các bộ phận ở tuyến 2 cung cấp các đào tạo cần thiết nhằm hỗ trợ hoạt động quản lý dữ liệu và tuân thủ.
• Các bộ phận ở Tuyến 3 đóng vai trò là đơn vị độc lập trong việc đảm bảo hoạt động vận hành của các bộ phận thuộc Tuyến 1 và Tuyến 2 nhằm tăng cường hiệu quả của khung quản lý rủi ro dữ liệu tại tổ chức.

Nguyên tắc

Một số khuyến nghị từ KPMG

Dữ liệu rõ ràng

• Đánh giá quy trình dựa trên vòng đời dữ liệu để giải quyết các rủi ro liên quan đến sử dụng dữ liệu.
• Đảm bảo những năng lực chung cần thiết để giải quyết các thách thức về rủi ro dữ liệu.
• Đánh giá trách nhiệm giải trình của các tuyến phòng thủ và xác định các vai trò, trách nhiệm và dịch vụ liên quan.
• Triển khai các quy trình chuẩn hóa và phương pháp tự động để xác định dữ liệu nhạy cảm và trọng yếu.

Bảo vệ Dữ liệu

• Liên kết các bộ phận quản trị, rủi ro và kiểm soát trong vòng đời dữ liệu để đảm bảo khả năng truy xuất, đơn giản hóa việc đánh giá khoảng cách và đảm bảo tính minh bạch đối với các nghĩa vụ tuân thủ.
• Thiết lập thư viện các chốt kiểm soát đối với dữ liệu.
• Kết hợp các phương pháp phân loại dựa trên độ nhạy và tính trọng yếu của dữ liệu để xác định cấp kiểm soát cho từng trường hợp sử dụng.

Dữ liệu tin cậy

• Triển khai các chỉ số đo lường về mức độ sử dụng dữ liệu một cách phù hợp, đặt nền tảng cho quản lý rủi ro dữ liệu mang tính định lượng.
• Nâng cao hiểu biết và độ tin cậy dữ liệu bằng cách tăng nhận thức về các nguyên tắc dữ liệu và cách sử dụng phù hợp
• Tăng cường sử dụng dữ liệu cho mục đích kinh doanh hoặc tối ưu hóa.
• Tinh giản việc áp dụng và tuân thủ dữ liệu theo các quy định nội bộ và bên ngoài.