Waarom slim retentiebeleid niet werkt zonder goede dataclassificatie

 
Het ontwikkelen van solide retentiebeleid is dan ook pure noodzaak om risico’s zoals datalekken en onnodige opslagkosten te vermijden. Toch blijft dergelijk beleid in de praktijk vaak onuitvoerbaar zonder automatisering. Het ontbrekende puzzelstukje? Dataclassificatie. 

Dataclassificatie is de fundering onder je retentiebeleid

Je kunt geen bewaar- of verwijderregels toepassen op data die je niet herkent. Om het ontwikkelde retentiebeleid effectief uit te voeren, moet een systeem met behulp van dataclassificatie eerst begrijpen wat de context van een document is:

• Is het een contract of een eenmalige factuur?
• Behoort dit document tot een medisch of juridisch klantdossier?
• Bevat het privacygevoelige persoonsgegevens die onder de AVG vallen?
• Geldt er een wettelijke, operationele of contractuele bewaartermijn?

Zonder deze classificatie ontstaat er chaos – zelfs als je de informatiestromen in je organisatie zo strak mogelijk beheert. Er wordt te veel bewaard (met alle juridische en veiligheidsrisico's die daarbij horen) of er wordt per ongeluk vitale informatie verwijderd. Dergelijke problemen los je op door documenten automatisch te classificeren met een Enterprise Information Management (EIM) platform, waardoor je retentiebeleid eindelijk uitvoerbaar wordt en retentieregels consistent kunnen worden toegepast.

Hoe een EIM-platform retentiebeleid en dataclassificatie automatiseert

Het handmatig opschonen van archieven is tijdrovend en extreem foutgevoelig. Door gebruik te maken van een EIM-platform transformeer je het statische retentiebeleid van je organisatie tot een dynamisch, met behulp van metadata geautomatiseerd proces:

• Automatische toekenning van termijnen: op basis van de dataclassificatie krijgt elk document direct de juiste bewaartermijn en de bijbehorende start- en einddata, zoals het begin en einde van een klantrelatie .
• Intelligente selectie en workflow: zodra een termijn is verstreken, detecteert het platform dit automatisch en plaatst het de documenten in een verwijderingsworkflow.
• Auditproof verwijderen: documenten worden definitief verwijderd zoals het beleid dicteert, waarbij elke actie wordt gelogd voor eventuele verantwoording tijdens audits.

De synergie tussen retentiebeleid, dataclassificatie en AI

Goed retentiebeleid is niet alleen ‘netjes opruimen’; het is een essentiële voorwaarde voor het kunnen toepassen van moderne technologieën zoals AI. Als je AI-modellen inzet om processen te verbeteren, moeten deze modellen werken met een schone en juridisch accurate dataset.

Verouderde documenten of informatie die eigenlijk al verwijderd had moeten worden, kunnen de oorzaak zijn van verkeerde antwoorden, bias en privacyincidenten. Dataclassificatie voorkomt dat en zorgt ervoor dat je precies weet welke data geschikt is voor AI, terwijl je retentiebeleid je dataset schoon houdt.

Effectief informatiebeheer begint bij de bron

Retentiebeleid zonder dataclassificatie is een papieren werkelijkheid. Door beide processen te integreren binnen een EIM-platform, krijgt je organisatie (weer) grip op de volledige levenscyclus van informatie. Je werkt in overstemming met de wet, verlaagt je risicoprofiel en bent optimaal uitgerust om AI op een veilige manier in te zetten.