Table of Contents

ਆਇਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਖਰਿਆਈ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਆਇਰਿਸ਼ ਡਾਟਾ ਕੰਟਰੋਲਰ, ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਖਰਾਬਤਾ ਕੇਵਲ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਟੀਚੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹਨ - ਉਹ ਆਮ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੀਗਿਜ਼ੂਲੇਸ਼ਨ (GDPR) ਅਤੇ IRIRE ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ 2018 ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫ਼ਰਜ਼ ਹਨ । ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਠੀਕ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ । ਖਰੀਤਾ ਇਹ ਭਰੋਸਾ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਨਾ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਾ ਹੀ ਕਿਸੇ ਅਵਿਧਾਰਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਬਾਹ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ । ਮਿਲ ਕੇ, ਉਹ ਸਾਰੇ ਿ ਨੱਜੀ ਡਾਟੇ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ, ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹਨ ।

ਆਇਰਿਸ਼ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਿਊਨੇਸ਼ਨ (DPC) ਨੇ ਵਾਰ - ਵਾਰ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਟਰੋਲਰ ਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਹੀ ਅਸੂਲ (ArTic 5( ) ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਸਿਧਾਂਤ (ArTic 5) ਅਤੇ sepyity() । ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਚੰਗੇ, ਅਤੇ ਪਬਲਿਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਲੇਖ ਆਇਰਿਸ਼ ਮੈਡਰਾਂ ਲਈ ਇਕ ਹੋਰ ਸੋਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਦਿੱਖਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕ ਸਾਧਨ ਮੈਪ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿਰਧਾਰਿਤੀ, ਨਿਰਧਾਰਨਤਾ, ਨਿਰਮਾਤਾ, ਨਿਰਧਾਰਿਤਤਾ, ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ, ਨਿਰਧਾਰਿਤਤਾ, ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਤਮਕ ਤਕਨਾਰਥਕਤਾ ਉੱਤੇ ।

ਆਇਰਿਸ਼ ਨਿਆਣਿਆਂ ਲਈ ਡਾਇਓਟਿਕ ਸਹੀ ਅਤੇ ਖਰਿਆਈ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ

GDPR ਅਧੀਨ ਸਹੀਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ

ਲੇਖ 5( 1) ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਡਾਟਾ ਸਹੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ, ਤਾਰੀਖ਼ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਜਾਇਜ਼ ਕਦਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਿ ਨੱਜੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਲਈ ਉਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਬਿਨਾਂ ਦੇਰ ਕੀਤੇ, ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਮੁਕਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ । ਇਹ ਫ਼ਰਜ਼ ਪੂਰੇ ਡਾਇੰਘ- ਸੰਭਾਵਨਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ । ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇਕ ਆਇਰਿਸ਼ ਕੱਪਲੀ ਗਰਾਫਿਕ ਗਰਾਜਿਕੀ ਲਈ ਐਡਰੈੱਸਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਨਿਯਮਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਜਾਂਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੰਗਾਂ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਖਰਿਆਈ

ਖਰਿਆਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ । ਲੇਖ 5( 1) ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ "ਇੱਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਲਈ ਸਹੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਵੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਾ- ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਜਾਂ ਨਾਜਾਇਜ਼ ਨਾ ਹੋਣ, ਨਾ ਹੀ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੋਵੇ । ਖਰਾਬਤਾ ਡਿਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਕਾਰਾ ਡਾਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਅਣ- ਅਵਿਧਾਰਤ ਸੋਧਣ ਯੋਗ ਡਾਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਸੋਧਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅਯੋਗ ਹੈ । ਆਇਰਿਸ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੰਟਰੋਲਾਂ ਹੇਠ, ਵਰਜਨ 2018, ਐਕਟੀਵੇਟੇਸ਼ਨ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ, ਐਪਲਿਟ, ਅਤੇ ਚੈਕਲਿਪਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜ ਹੈ ।

ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿਚ ਢਾਲ਼ੇ ਗਏ ਢੇਰ ਸਾਰੇ ਢੇਰ ਸਾਰੇ ਢੇਰ ਸਾਰੇ

ਡਾਇਓਡ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਿਊਨੇਸ਼ਨ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਆਇਰਲੈਂਡ ਦਾ DPC ਕਈ ਕਈ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਅਧਿਕਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘਰੇਲੂ ਕੰਟਰੋਲਰਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਨੇ ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਖਰਾਬਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ । ਮਿਸਾਲ ਲਈ, micdisc ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਣ ਲਈ, ਬੇਕਾਰਤਾਬਤਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਨਾ-ਜਾਂਦਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕ ਸਿਹਤ ਲਈ ਯੋਗ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ । ਨਿਰਧਾਰਿਤ DPC ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ DPC ਨੂੰ ਮੁੜ- ਚਾਲੂ ਕਰ ਕੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ । ਨਕਸ਼ੇ ਕਰਨ ਲਈ ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਮ. ਐੱਫ਼. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਰਿਸ. ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ।

ਹੋਰ ਆਇਰਿਸ਼ ਸੂਬੇ ਨਾਲ

GDPR ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਇਰਿਸ਼ ਕੰਟਰੋਲਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਐਕਸ਼ਨ 2018 ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡੀ.ਪੀ. ਨੂੰ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆ ਦੇ ਕੋਡਾਂ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ । ਐਕਸ਼ਨ ਡੀ.ਪੀ. ਨੂੰ ਕੰਮ, ਸਿਹਤ, ਅਤੇ ਅਪਰਾਧੀ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿਚ ਿ ਨੱਜੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਨਿਕੰਮਾ ਹੈ । ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੈਕਟਰ-ਲ-ਸੈਂਸਰ, ਆਇਰਲੈਂਡ ਦੀ ਆਰਥਿਕ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਸਿਹਤ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਲਈ ਸਿਹਤ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਨਿਕੰਮਾਤਾ ਅਤੇ ਪਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਸ਼ੇ ਉੱਤੇ ਨਕਸ਼ੇ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਨਕਸ਼ੇ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਾਜ਼ੀਆਂ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਉਣਾ

ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਅਤੇ ਐਂਟਰੀ ਕੰਟਰੋਲ

ਭੰਡਾਰ ਦੇ ਪੁਆਇੰਟ ਉੱਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਇਰਿਸ਼ ਕੰਟਰੋਲਾਂ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਲਈ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਾਰਮੈਟ, ਰੇਜ਼ ਚੈੱਕ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂਚ- ਸਿਸਟਮ ਉੱਤੇ । ਆਨਲਾਈਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਅਸਲੀ- ਸਮਾਂ ਜਾਂਚ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਇਰਿਸ਼ Eircode ਫਾਰਮੈਟ ਜਾਂ ਫੋਨ ਨੰਬਰ ਉਪਲੱਬਧ ਕਰਨ ਲਈ । ਮੇਨੂ-ਪੰਦਰਦ ਇੰਦਰਾਜ਼ ਡਾਟਾ ਲਈ, ਮੁਫ਼ਤ ਟੈਕਸਟ ਗਲਤੀਆਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਦਬਦ-ਪਤਾਈਰਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ।

ਰੈਗੂਲਰ ਡਾਟਾ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਪਰੋਫਿਲੇਸ਼ਨ

ਆਇਡਿੱਟਜ਼ (Accuracity) ਵਿੱਚ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਮੱਦਦ । ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲ ਔਜ਼ਾਰ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰਿਕਾਰਡ, ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨੂੰ ਸੰਪਰਕ ਜਾਂ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਚੌਥੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ । ਇਹ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲੀ ਸਰੋਤ ਡੌਕੂਮੈਂਟਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਮਿਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਡੀਉਡਿਡੈਸਟੀਵ ਮੈਥਿਊਲ ਮੈਟਾਲੋਜਿਕਸ ਅਤੇ ਸਰਕਤਾ ਦੇ ਸਬੂਤਾਂ ਨਾਲ । [FD:F1] ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬੋਰਡ (FL: TL) ਨਿਰਧਾਰਨ ਉੱਤੇ ਨਿਕਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਾ ਭਾਗ

ਲੇਖ 16DPR ਦੇ ਹੇਠ ਡਾਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਸੁਲ੍ਹਾ ਕਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਹੈ । ਆਇਰਿਸ਼ ਕੰਟਰੋਲਰਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਸਾਫ਼ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕਲਾਇਟ (ਫੋਰਸ, ਈ- ਮੇਲ ਜਾਂ ਫੋਨ ਲਾਈਨ) ਦਿਓ । ਜਦੋਂ ਸੁਧਾਰ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਬਦਲਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਰਕ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਤਬਦੀਲੀ (ਜੇ ਡੌਕੂਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਤਾਂ, ਤਰਤੀਜੇ ਹੀ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ) ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ । ਹਰ ਵਾਰ ਬੰਦੀ ਬੇਨਤੀ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਉੱਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮੁੜ- ਵਿਚਾਰੋ । ਇਹ ਵੈਸਟੈਨਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਪੋਰਟਰਟਰ ਜਾਂ ਈ- ਮੇਲ ਮੁਹਿਮਿੰਗ ਦਾ ਭਾਗ ਹੈ ।

ਆਟੋਮੈਟਰ ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਚੈੱਕ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਡਾਟੇ ਕੁਆਲਟੀ ਲਈ ਵਰਤੋਂ । ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਜਦ ਕਿ "ਜਦ" ਖੇਤਰ ਜਾਇਜ਼ ਹੱਦਾਂ" ਦੇ ਬਾਹਰ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਲਈ ਝੰਡਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਕੁੰਜੀਆਂ, ਵਿਲੱਖਣ ਪਛਾਣਨ), ਡਾਟਾਬੇਸ ਪਰਬੰਧ ਸੰਦ ਵਰਤੋਂ, ਜੋ ਕਿ ਸਟਾਇਲ ਨੂੰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ । ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਝੰਡੀ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਮਾਨਵ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ ।

ਜੀਵਨ ਸਾਇੰਸਦਾਨ ਵਿਚ ਡਾਟੇ ਦੀ ਖਰਿਆਈ ਕਾਇਮ ਕਰਨੀ

ਵਰਤੋਂ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਪਰਮਾਣਕਿਤਾ

ਖਰਿਆਈ ਅਸਮਰਥਿੰਤ ਸੋਧਾਂ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ । mplemment secroption Control (RBAC) ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂਕਿ ਕੇਵਲ ਕਾਮੇ ਹੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਇਕ ਕੇਂਦਰ ਏਜੰਟ ਕਸਟਮਕਾਰ ਨਾਂ ਅਤੇ ਐਡਰੈੱਸਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਾਊਂਟ ਬਦਲਣ ਲਈ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਸਭ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸੋਧਾਂ ਨੂੰ ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿੱਚ, DPC ਉਮੀਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰੋਲਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟੋ- ਘੱਟ ਸਾਲ ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭੂਮਿਕਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉੱਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ।

ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ ਅਤੇ ਲਾਗ ਤਬਦੀਲ

ਹਰੇਕ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਤਬਦੀਲੀ, ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਜਦੋਂ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ, ਇਹ ਅੰਤਬਦਿਲ ਅੰਤ ਜਵਾਬਦੇਹ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ । ਜੇਕਰ ਡਾਟਾ ਖਰਾਬਤਾ ਦਾ ਕੋਈ ਘਟਨਾ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਇੱਕ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ), ਅਡਿਊਟ ਟਰੈਕ ਠੀਕ ਹਾਲਤ ਨੂੰ ਮੁੜ- ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹਨ । ਇੱਕ ਲਿਖਣ- ਇਕੇਸ ਵਿੱਚ ਲਾਗਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਰੱਖੋ, ਬਹੁਤੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਨਾ ਰੋਕਣ ਲਈ।

ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦਾ ਬੈਕਅੱਪ ਲਵੋ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਸੈੱਟ ਕਰੋ

ਨਾ- ਸਪੇਸ ਬੈਕਅੱਪ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੱਲ, ਨਾ- ਰੀਟਾਇਰਮੈਂਟ, ਨਾ ਕਿ ਰਿਹਾਈ- ਕੀਮਤ ਦੇ ਹਮਲੇ ਤੋਂ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਦਾ ਹੈ । 3- 2-1 ਨਿਯਮ: ਤਿੰਨ ਕਾਪੀਆਂ, ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਮੀਡਿਆ, ਇੱਕ- ਬੱਦਲ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਸੂਈ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਉੱਤੇ ਵਿਚਾਰੋ । ਆਈਰਿਸ਼ ਕੰਟਰੋਲਰਿਆਂ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਬੱਦਲ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ EEA ਜਾਂ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਰੱਖੋ (ਪੂਰੀ GPR) । ਟੈਸੈਕ- ਬੈਕਅੱਪ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ ਤੇ ਤਰੁੰਤ ਤੌਰ ਤੇ ਤਰੁੰਤ - ਜੋ ਕਿ ਵਰਯਨ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੈਸ਼ਿੰਗ

ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਆਰਾਮ ਅਤੇ ਸਫ਼ਰ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ । ਸਪਲੇਸ ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਐਲੀਗਰਿਥਮ ਵਰਤੋਂ (AES- 256) । ਜਾਂਚ ਲਈ, ਕ੍ਰਿਪਟੂ ਹੈਹਿੰਗ (SHA- 256) ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਾ- ਪਰਮਾਣਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਰਿਕਾਰਡ ਦਾ ਹੈਸ਼ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰਫਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ । ਜੇਕਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ । ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; DPC ਕੁੰਜੀ ਪਰਬੰਧ ਦੀ ਮੰਗ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਸੈਕਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਜਨ ਕੰਟਰੋਲ

ਜੇਕਰ ਕਈ ਸਿਸਟਮਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ CRM, ERP, ਵਿਭਾਗ) ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸੈਕਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਟਰਾਂਸੈਕਸ਼ਨ ਢੰਗਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਦੋ- ਪੇਸ ਕਮਿਟ) ਵਰਤੋਂ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸੰਕਰਣ ਨੂੰ ਸੰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ । ਮਾਸਟਰ ਲਈ, ਸਟਾਰਟ ਦੇ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਉੱਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ (SSOT) । ਵਰਜਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਢਾਂਚਾ (ਸੰਰਚਨਾ ਲਈ GIT) ਲਈ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਅਤੇ ਰੀਲਿਟ ਮੁੜ- ਢਾਂਚਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹਨ ।

ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਸਟੈਂਡਰਡ

ISO/IEC ਸਟੈਂਡਰਡ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ

ਆਈਰਿਸ਼ ਕੰਟਰੋਲਰ ISO 8000 (ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ) ਅਤੇ ISO/IEC 27001 (ਇੰਸਟਿਰਮੈਸ਼ਨ ਸੁਰੱਖਿਆ) ਵਰਗੇ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲੈਣ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਟੀਚੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ । ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਨਿਯਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਜਡੀ.ਪੀ.ਪੀ. ਸੀ. ਡੀ. ਡੀ. (ਅਣਿਜਕਲੇਸ਼ਨ) ਦੇ ਅਧੀਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੋਡਾਂ (ਆਰਟੀ) ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਛੇ ਸਿਗਮਾ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਪਰਬੰਧ

ਮੈਥੋਡਿਵਸਿਸ ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਦੱਸੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ "ਚੰਗਾ" ਡਾਟਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਮੌਜੂਦਾ ਗਲਤੀ ਰੇਟ, root ਕਾਰਨਾਂ, ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਹੈ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਕ ਆਰਥਿਕ ਸਰਵਿਸਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸ਼ਾਇਦ 5% ਗਾਹਕ ਐਡਰੈੱਸ ਗਲਤ ਹਨ । ਉਹ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪੇਪਰ ਤੋਂ ਮੈਨਿਟ ਫਰਾਈਡ ਫਰਾਈਜ਼ ਤੋਂ ਡਿਜ਼ਿਟਲ ਸੈਕਸ਼ਨ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ 0. 5% ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਿਟਲ ਸਾਈਨਿੰਗਿੰਗ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ, 0. 5%.

ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਲਈ ਕੁੰਜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸੂਚਕ

ਟਰੈਕ ਮੀਜ਼ਲ: ਸਹੀ ਦਰ (ਨਿਰਧਤਾ ਦਰ), ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੀ ਰੇਟ (ਗ਼ੈਰਾਈ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ), ਟਾਈਮ- ਲਿਪੀ (ਸਿੱਧ ਦੇ 24 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ), ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ (ਡੈਗਮੈਂਟ ਦੇ ਨਾਟਕ (ਡੈਪਲਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) । ਟਾਰਗੇਟ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ । ਵਿਸਫੈਸ਼ੇਡ ਡੈਸ਼ਬਸ ਦੀ ਸਥਾਈਲ ਗਤੀ ਉੱਤੇ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਖਰਾਬਤਾ ਨਾਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਣ ਕਰਨਾ

ਅਸੈੱਸ ਅਤੇ ਖੋਜ ਮੰਗਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ

ਲੇਖ 15 ਅਤੇ 16 ਦੇ ਹੇਠ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇ ਆਪਣੇ ਡਾਟੇ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਆਇਰਿਸ਼ ਕੰਟਰੋਲਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੰਗਾਂ ਲਈ ਸੰਭਵ ਐਕਸ਼ਨ) ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਜਦੋਂ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਉਸ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ । ਵਿਲੱਖਣ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਵੱਖਰਾ ਪਛਾਣ ਵਰਤੋਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਗਰਾਫੀ ID, PPS) । ਸੋਧ ਲਈ, ਸੋਧ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲੇਖ ਦੇ ਨਾਲ ਸਭ ਕਾਪੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬੇਨਤੀ (ਸੱਜੀ ਹੀ)।

ਡਾਟਾ ਪੋਰਟਾਈਪਟੀ ਵਿੱਚ ਖਰਾਬਤਾ

ਲੇਖ 20 ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਲੈਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ । ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ, ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਡਾਟਾ ਪੂਰਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਹੀਂ ਨਿਕਾਰਾ ਹੈ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਗੁਦਾਰਥੀ ਆਪਣੇ ਟਰਾਂਸੈਕਸ਼ਨ ਅਤੀਤ ਦੀ ਇਕ ਪੱਤਰ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਾਇਲ ਵਿੱਚ ਸਭ ਰਿਕਾਰਡ, ਠੀਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਪੂਰੇ ਪੂਰੇ ਰੂਪ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈੱਟ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਗ਼ਲਤ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ

ਪ੍ਰੋਫਿਲਡਿੰਗ ਜਾਂ ਆਟੋਮੈਟਰਲ ਨਿਕੰਮਾ ਨਿਰਧਾਰਨ (Armic 22) ਡਾਟਾ ਸਹੀਤਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਜੇਕਰ ਇੰਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜਾਂ ਬੀਮਾ ਪ੍ਰੀਮਰੀਅਮ- (seyright scroption), ਗਲਤ ਹੋਵੇਗਾ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਲਈ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਡਾਟਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਸਹਾਇਕ, ਮਾਨਵੀ ਨਿਰਮਾਣ, ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਯੋਗਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ । DPC ਦੀ ਮਾਰਗ - ਨਿਰਧਾਰਨੀ (Admic- control) ਉੱਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਸਵੈ - ਇੱਛੁਕਤਾ ਅਤੇ AI: ਮੌਕੇ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰੇ

ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਲਈ ਆਟੋਮੈੱਟ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ । ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਡਬਲਰੋਟੀ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਡਿਡਿਪੈਕਸ਼ਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਰਤੋਂ । ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਕਾਰਵਾਈ (NLP) ਨਾ- ਸਸੰਪਰੈਕਸ਼ਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਸਕੈਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਕੱਢਿਆ ਗਿਆ ਹੈ) । AI ਮਾਡਲ ਵੀ ਪੂਰਵਕ ਪੂਰਵ - ਸੂਚਨਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਸਮੇਟਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋਵੇ । ਪਰ, ਕੰਟਰੋਲਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੰਦ ਨਵੇਂ ਪੁਰਾਤਨ ਨੂੰ ਨਾ- ਸਹਾਇਕ ਕਰ ਸਕਣ । ਐਲੋਗਰਿਥਮ ਨੂੰ ਕੁਝ ਗਰੁੱਪਾਂ ਲਈ ਅਨੁਪਾਤਕਟੀਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਨਿਆਉਂ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਉਲੰਧਤਾ ਵਧਾਇਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

AI- ਪੇਪਰ ਜਾਂ ਪਰੋਸੈਸ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂName

ਜਦੋਂ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਨਾਲ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ । ਉਦੋਂ, ਇੱਕ AI ਗੱਲਬਾਤਬੋਟ, ਜੋ ਕਿ ਲਾਗ ਦੀ ਪਸੰਦ ਇੰਪੁੱਟ ਦਾ ਗ਼ਲਤ ਅਰਥ ਕੱਢ ਸਕਦੀ ਹੈ । ਇਸ ਨਾਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਲਈ ਇਨ- ਇਨ- ਲੋਪ ਜਾਂਚ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ । ਏ. ਏ., ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਿ ਨੱਜੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਜਾਂ ਕੈਸਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਠੀਕ ਕਿਉਂ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਹੈ । ਆਇਰਿਸ਼ DPC, ਯੂਰਪੀ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਧਾਰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਤੀਜੀ- ਪਾਰਟੀ ਡਾਟਾ ਪਰੋਸੈਸਰ ਪਰਬੰਧ

ਪੁਸਤਿਕਾ ਦੇ ਪਾਰਕਾਂ ਵਿਚ ਖਰਿਆਈ ਕਾਇਮ ਕਰਨੀ

ਆਇਰਿਸ਼ ਕੰਟਰੋਲਰ ਅਕਸਰ ਬੱਦਲ ਸਟੋਰੇਜ਼, ਪੇਟਲ, ਜਾਂ ਵਿਕਰਣ ਆਇੰਟੀਕਸ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਲੇਖ 28 ਦੇ ਹੇਠ ਕੰਟਰੋਲਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਚੁਣਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਯੋਗ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਖਰਾਬਿਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਲਿਖ ਕੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਖਰਾਤ ਜਾਂ ਖਰਾਬਿਅਕ ਘਟਨਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਬੱਕ- ਬੈਕ ਐਡਰੈੱਸ ਜਾਂ ਅਵਧਾਰਿਕਾਮਿਕ ਐਂਟਰੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਆਡੀਓ ਪਰੋਸੈਸਰ

boardboard ਅਤੇ porial audits ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਜਾਂਚੋ। ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੇ ਡਾਟੇ ਕੁਆਲਟੀ ਕੰਟਰੋਲ, ਬੈਕਅੱਪ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਖਰਾਬਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਇੰਝ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ SOC 2 ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜਾਂ ISO 27001 ਸਰਟੀਫਿਕਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਪਰੋਸੈਸਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਅਪ- ਨਾ- ਸੰਭਾਵਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਠਹਿਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। DPC ਨੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਚੰਗੇ ਕੰਟਰੋਲਰ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੀ ਦੇਖਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫ਼ਲ ਰਹੇ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਰਿਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਮਰੂਪ

ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਕੇਵਲ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਹੀ ਸਮੇਂ ਲਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ । ਸਟੋਰੇਜ਼ ਕਮੀ ਸਿਧਾਂਤ (Artic 5( 1)), ਡਾਟਾ ਲੋੜੀਦੇ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਆਇਰਿਸ਼ ਕੰਟਰੋਲਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੰਗਾਂ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਮੁੜ- ਤਨਖਤੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁਆਬਲੇਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁਆਇਨਾਕ 7 ਸਾਲ) ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ । ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੜ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ । ਆਟੋਮੈੱਟ ਲਿਪਿਟ ਵਰਤੋਂ, ਜੋ ਕਿ ਖਰਾਬ ਸਿਸਟਮਾਂ ਉੱਤੇ ਵੀ ਸਥਿਰ ਹੈ । ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰੇ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ।

ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ

ਸਾਰਿਆਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਜਾਣ - ਪਛਾਣ

ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਖਰਿਆਈ ਸਾਰਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ । ਇਸ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਕਿ ਕਿਉਂ ਡਾਟਾ ਮਾਮਲੇ ਸੁਲਝਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ - ਕਿਵੇਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ, ਰਿਜਰਟੀ ਦੇ ਢਿੱਡ, ਅਤੇ ਨਾਮੀਨਾ ਨੁਕਸਾਨ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਅਸਲੀ ਆਇਰਿਸ਼ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ DPC ਦੀ ਬੇਤਾਬਤਮ ਲਿਸਟਾਂ ਵਿਚ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਵਿਰੁੱਧ ਕਾਰਵਾਈ । ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਉੱਤੇ ਇੰਟਰਟੀਕੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉੱਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੁਕਾਬਲੇਜ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਕੰਮਾ ਪ੍ਰੈਕਟਰਨ ਕਰ ਕੇ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ ।

ਔਗੁਣ ਦੀ ਸਾਬਕਾ ਭਾਸ਼ਾ

ਲੈਡਡਾ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਹੀਂ ਟੀਮਾਂ ਉੱਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਇੱਕ "ਚੱਖੋ, ਕੁਝ ਕਹੋ, ਕੁਝ ਕਹੋ, ਜਿੱਥੇ ਸਟਾਕ ਜੀਪਾਂ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ੀ ਨਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਝੰਡੇ ਝੰਡੇ ਨੂੰ ਝੰਡਾੜਨਾ ਹੈ" ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਹੌਸਲਾ ਦਿਓ । ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਇੱਕ ਲਾਗ- ਟੀਮ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਐਡਰੈੱਸ ਪੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿਚ ਘੱਟ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਲਈ ਜਰੂਪ ਦੀ ਯਾਦਾਸ਼ਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਸਟਾਵਰਵਰਡਸ਼ੀਅਮ ਪਰੋਗਰਾਮ

ਮੁੱਖ ਡਾਟਾ ਡੋਮੇਨਾਂ (ਕਸਟਮ, ਉਤਪਾਦਨ, ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ) ਲਈ ਡਾਟਾ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰੋ । ਸਟਾਰਵਰ ਚਾਕਰਾਂ ਲਈ ਗੁਣਾ ਨਿਯਮ, ਮਾਪਿਓ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਕੋਆਰਡੀਟਿੰਗ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ । ਉਹ ਡਾਟਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਵੱਡੇ ਆਇਰਿਸ਼ ਸੰਗਠਨ (HR, ਬਿਜਲੀ, ਬਿਜ਼ਨਿਸ) ਵਿਚ, ਹਰੇਕ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਡਾਇਐਂ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਅਤੇ ਖਰਿਆਈ ਦੇ ਅਸਫ਼ਲਤਾ ਲਈ ਪਛਾਣ

ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ

ਸਭ ਡਾਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੀਟਾਇਰਨ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਹਾਲੇ ਵੀ ਸਹਾਈ ਹਨ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੈੱਬ ਫਾਇਰ ਵਿੱਚ ਬੱਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਜਿਸਟਰੇਸ਼ਨ ਈ- ਮੇਲ ਐਡਰੈੱਸਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਕੇ ਸਾਰੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰੋ । ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਜਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ । ਭਾਰਤ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਕਾਹਲੀ ਉੱਤੇ ਲਗਾਓ: ਕਿੰਨੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ, ਡਾਟਾ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ । ਘੱਟ- ਪਰਿਭਾਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆ ਰਾਹੀਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪੂਰੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ DPC ਲਈ ।

ਕਾਨਟੇਨਮੈਂਟ ਅਤੇ ਸੋਧ

ਜੇਕਰ ਖਰਾਬਤਾ ਜਾਰੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਰੋਤ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਲਤ ਰੂਪ) ਬੰਦ ਕਰੋ । ਫਿਰ, ਬੈਕਅੱਪ ਜਾਂ ਚੋਣ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਠੀਕ ਡਾਟਾ ਪਛਾਣੋ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬੱਗ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਫਿਰ ਜਾਇਜ਼ ਟਰਾਂਸੈਕਸ਼ਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬੈਕਅੱਪ ਮੁੜ- ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ । ਰੂਟ (root) ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਟਰਕਸ਼ਨਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਹੁਣ ਸਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਹੈ ।

ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ

ਜੇਕਰ ਨਾ- ਟੀਕਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਬੈਂਕ ਨੇ ਗਲਤ ਟਰਾਂਸੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਇਕ ਕਥਨ ਭੇਜਿਆ), ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸੂਚਨਾ ਦਿਓ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਉਦੋਂ ਵੀ DPC ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ DPC ਦੀ ਖਰਾਬਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਅਸਫ਼ਲਤਾ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਖਰੀਦਾਈ (ਅਣਿਕ 33) ਦੇ ਵਿਕਰੇ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੂਚਨਾ ਦੇਵੇ ਕਿ ਡੀ.ਪੀ. 72 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕ ਘਟਨਾ ਹੈ । ਇਸ ਹਾਲਤ ਵਿਚ ਟੀਮੈਪ ਅਤੇ ਈ- ਮੇਲਿੰਗ ਕਾਰਵਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ।

ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਹੀ ਅਤੇ ਖਰਿਆਈ ਦਾ ਹੱਲ

ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ

ਓਪਟਾ ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲਿੰਗ, ਡੀਜ਼ਾਈਨ, ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ । ਮਸ਼ਹੂਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਟਾਲਐਂਡ, ਇੰਸਟੇਟੈਕ, ਅਤੇ AWS ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ । ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਸਲੀ- ਟਾਈਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਆਇਰਿਸ਼ ਕੰਟਰੋਲਰ ਲਈ ਓਪਨਰਿਕ ਸਟੇਜ (ORE), ਓਪੈਸ ਸਰੋਤ ਸੰਦਾਂ ਨੂੰ ਆਰਲੈੱਟ ਜਾਂ ਵੱਡੀ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਅਲਮੀਲਟੇਨ ਆਡਟੂ ਟਰੇਸ ਲਈ ਬਲਾਕਕੈਇਨ

ਕੁਝ ਕੰਟਰੋਲਰ ਕਾਪਚੈਨ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਚਾਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਇਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ- ਲਿਫਟ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਪਰ, ਬਲਾਕਚਾਇਨ ਇਕ ਪਾਸਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ GDPR ਦੇ ਹੱਕ ਨਾਲ ਅਪਵਾਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕੋ ਹੀ ਟੂਡਿਉਟਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇਨਟੈਕਟੀ ਨੈਚਿੰਸ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹਨ । ਆਇਰਿਸ਼ DPC ਨੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਆਇਰਿਸ਼ ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਹਟਾਈ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ । ਆਇਰਿਸ਼ ਗੈਰਿਸ਼ ਗੈਰਡਿਕਸ ਦੇ ਮੇਰਡੈਂਟੀਨ ਦੀ ਵਾਇਰਸਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕਤਾ ਘੱਟ ਪਾਸੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਪਾਵੇ ਨਾਲ ਖੋਜੇਗਾ ।

ਡਾਟਾ ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਬਚਾਅ (DLP) ਅਤੇ ਖਰਾਬਤਾ ਚੈੱਕ

DLP ਸਿਸਟਮ ਨਾ- ਪਰਮਾਣਿਤ ਡਾਟਾ ਸੋਧਾਂ ਲਈ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਕੋਈ ਯੂਜ਼ਰ ਗਾਹਕ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, DLP ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਖਰਾਬਤਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਾਕਸ 'ਚ ਚੈਕਸਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੇਹੜੇ ਦੇ ਭਾਗ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਬਾਹਰੀ ਅਗਵਾਈ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਦੇਖ - ਭਾਲ

ਆਇਰਿਸ਼ ਡਾਟਾ ਕੰਟਰੋਲਰ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਉੱਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਲਈ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ ਤੇ ਅਧਿਕਾਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਸਲਾਹ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ।

ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਬੱਚਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ।

ਇਕ - ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਰਹੋ: ਇਕ - ਦੂਜੇ ਦਾ ਸਾਥ ਨਿਭਾਓ

ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਹੀ ਨਹੀਂ ਪਰ ਜਾਰੀ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਹੈ । ਆਇਰਿਸ਼ ਡਾਟਾ ਕੰਟਰੋਲਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਅਥਾਹ ਢਾਂਚੇ, ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ, ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । DPC ਕੇਵਲ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆਤਮਕ ਢੰਗਾਂ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਸੁਧਾਰਾਂ ਲਈ ਤਰਤੀਬ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਨਿਯਮਿਤ ਆਉਡਿਟਸ, ਟਰੱਕਿੰਗ, ਸਟੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਡਾਟਾ ਸਹਿਯੋਗੀ, ਕੰਟਰੋਲਰ GDPR ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਬਲਿਕ ਭਰੋਸੇ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਤਾ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਡਿਜ਼ਿਟਲ ਡਾਟਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਿੰਤਰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਸੰਗੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨਤਤਾ, ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨਕਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਥੇ ਸੰਭਾਵਨਾਤਮਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇਣਗੇ।