ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿਚ ਡਾਇਰੈਕਟ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਨਾਂ

ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਕੀ ਹੈ?

ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲਿੰਗ ਇੱਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੁਆਲਟੀ, ਢਾਂਚਾ, ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ । ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਸੈੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਕਿ ਪੈਟਰਨ, ਰਿਪੇਟਿੰਗ, ਐਮੈਟਰੀਸ, ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ । ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮੇਟਾਡਾਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ । ਇਹ ਕਾਰਵਾਈ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ - ਪਰ ਤਿੰਨ ਕੋਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ (ਅਧਿਆਪਕਾਰੀ, ਨਾਲ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਮੁੱਲ) ।

ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਔਜ਼ਾਰ ਆਟੋਮੈਸਟਿਡਿਵ, ਸੰਚਾਰ ਅੰਕੜੇ ਉਤਾਰਨ ਲਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯੋਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸਮਾਂ ਬੀਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਾਟਾ ਖੋਜੋ, ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਝੰਡੇ ਨਾਲ ਖੋਜੋ । ਠੀਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ, ਟਾਇਲੈਕਟਰੀ, ਮਸ਼ੀਨ, ਜਾਂ ਰੀਜਰੀ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਜਾਂ ਰੀਗਿੰਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਵੀ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ । ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਡਾਟਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਹਰ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡਾਟੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕ ਬੁਨਿਆਦਲਿਆਦ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਿਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਪਰੋਸੈਸ

ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੈਕਟਰਿਕ ਜਾਂਚ

ਟੈਕਨੀਕੀ ਲੋਕ ਮੂਲ ਅੰਕੜੇ (ਮੀਨ, ਮੀਡਿਆ, ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਲੀਸ਼ਨ) ਲਈ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ, ਮੁੱਲਾਂ, ਅਤੇ ਫਰੀਕਿਊਸ਼ਨ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ । ਉਦੋਂ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ [FT:0] ਵਿੱਚ [FT:0] ਵਰਣਿਤ ਮੁੱਲ [FT] ਹੈ[FL%%] ਵਰਣਿਕ ਅੱਖਰਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲੇ 15% null, 10% ਮੁੱਲ ਅਤੇ 75% ਮੁੱਲ ਹੋਣੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਪਰੋਟੀਕਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਾਸੀਤਾਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਜਾਂ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਪਰਿਭਾਸ਼ਣਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਵੀ ਸੰਕੇਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਜੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪਾਤਰੀ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਲ ਟੁੱਟੇ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਪੁੱਟੇ ਜਾਂ ਘੱਟ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ

ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲਿੰਗ ਟੂਲ ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਖੋਜਣ ਲਈ ਨਿਯਮਿਤ ਸਮੀਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਜ਼ੀਜ਼ੀ (ਜਿਵੇਂ, ਈ- ਮੇਲ ਐਡਰੈੱਸ, ਪੋਰਟ ਕੋਡ) ਅਤੇ ਬਾਹਰਲੀ ਲਿਵਰਡਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੱਦਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਡਿੱਗਦੇ ਹਨ । ਗਾਹਕ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ 257 ਦੀ ਉਮਰ ਦੀ ਮੁੱਲ ਤੁਰੰਤ ਹੀ ਝੰਡਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ । ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਸਾਧਾਰਣ ਟਰਾਂਸੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੰਭੁਨਲ ਟਰਾਂਸੈਕਸ਼ਨ ਪੈਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ।

ਮੇਟਾਡਾਟਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲਾਇਨ

ਅਕਸਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੇਟਾਡਾਟਾ (appname) ਦਾ ਭਾਗ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਦੇ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈਣੀ, ਕਾਲਮ ਵੇਰਵਾ, ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਕੁੰਜੀਆਂ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਰੋਤ ਦੇ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ । ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਪੁਰਾਤਨ ਸੰਦਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟਲ ਤੋਂ ਟਿਕਾਣਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ।

ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ

ਆਇਰਲੈਂਡ ਦੇ ਆਇਰਲੈਂਡ ਦੇ ਡਾਟੇ ਭੂਗੋਲ ਵਿਚ ਇਕ ਅਨੋਖੀ ਸਥਿਤੀ ਹੈ । ਇਸ ਦੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਯੂਰਪੀ ਮੁੱਖ ਮੁੱਖ ਦਫ਼ਤਰ ਵੱਲ ਖਿੱਚਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੂਗਲ, ਮੈਟਾ, ਐਪਲ ਅਤੇ ਮਾਈਕਰੋਫਲੋਸ । ਇਸ ਸਮੇਂ ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿਚ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਹੱਡੀ ਹੈ । ਇਸ ਸਮੇਂ ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਨਾ (CDP) ਦੁਆਰਾ, ਇਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਡਾਟਾ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿਚ ਸੰਸਥਾਵਾਂ — ਜਾਂ ਆਇਰਿਸ਼ ਨਿਵਾਸੀਆਂ ਦੇ ਡਾਟੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਕਸਰਤ ਵਜੋਂ ਹੀ ਨਹੀਂ ਪਰ ਇਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਾਰਵਾਈ ਵਜੋਂ ਵਿਚਾਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਨਾਲ $20 ਕਰੋੜ ਜਾਂ 4% ਵਿਸ਼ਵ ਸਾਲਾਨਾ ਤਰਤੀਬ ਵੱਧ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸੂਲੀ ਉੱਚੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਿਆਰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਇਕ GPR-ਡਿਗ ਡਾਟਾ ਸਾਧਨ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦਾ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹੈ।

ਬਿਜ਼ਨਿਸ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ

ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲਿੰਗ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਬਹੁਤੇ ਸਾਧਾਰਣ ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਵੱਧ। ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਆਮ ਕਾਰਜ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਆਇਰਿਸ਼ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭੋੜਿਆ ਹੈ।

• ਕਸਟਮਿੰਗ ਰਿਸਰਚ ਪਰਬੰਧ: ਪ੍ਰੋਫਿਲਿੰਗ ਗਰਾਫੀਮੈਂਟ ਡਾਟਾ ਡੁਪਲੀਕੇਟ, ਗਲਤ ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਨਾ- ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਰ ਸਹੀ ਭਾਗ ਅਤੇ ਿ ਨੱਜੀ ਅਨੁਪਾਤ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਕਟਰ ROI ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
• [FLT] ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਅਤੇ ਫਰੋਇਡ ਖੋਜ: ਫਰੀਕੈਂਟੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਆਰਥਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸਾਧਾਰਣ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਹੈ । ਬੈਂਸਲਾਈਨ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ, ਕੋਈ ਵੀ ਢਿੱਡੇਸ਼ਨ (ਅਧਿਆਰਥੀ), ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਚ- ਮੁੱਲ ਦੇ ਇਕ ਗੁੱਛੇ ਦਾ ਢੇਰ (ਅਣ), ਹੋਰ ਖੋਜ ਜਾਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।
• ਰਿਜਲੇਸ਼ਨ ਕੋਮਿੰਟਿਅਸ: ਕਈ ਨਿਯਮਿਤ ਸੈਕਟਰ (ਆਇੰਸ, ਸਿਹਤ, ਸਹੂਲਤਾਂ) ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਬੂਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਿੰਟਰਿਤ ਕੁਆਲਟੀ ਦੀ ਤਹਿਤਾਈ ਲਈ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੇਂਦਰੀ ਬੈਂਕ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਵਾਂਗ ਸਰੀਰਾਂ ਨੂੰ ਢਾਲ਼ਣਾ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ।
• ਡਾਟਾ ਮਿਗਰਿਥ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਐਂਟੀਗਰੇਸ਼ਨ: ਜਦੋਂ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉੱਤੇ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਸਕੀਮਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸਮਰੂਪਾਂ, ਲੰਬਾਈ, ਜਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਫੇਲ੍ਹਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।
• ਮੈਸਿਨ ਸਿੱਖਣ ਮਾਡਲ ਡੀਵੈਲਪਮੈਂਟ: [ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਅਤੇ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਪ੍ਰੋਫਿਲਿੰਗ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ, skwed disions, ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਢੰਗ, ਜੋ ਕਿ ਸਸਵੀਡਿੰਗ ਨੂੰ ਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿਚ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫਰੇਮਵਰਕ

ਸਧਾਰਨ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੈਗੁਲੇਸ਼ਨ (GDPR)

GDPR (EU) 2016/679 ਇਹ ਮੁੱਖ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਾਧਨ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਫੋਨਿੰਗ ਹੈ । ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਹੀ, ਜੋ ਕਿ ਯੂਰਪੀ ਯੂਨੀਅਨ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਉੱਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ । ਲੇਖ 4( DPR), "ਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਡਾਟੇ ਦੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਿਸਮ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਿ ਨੱਜੀ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੁਝ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ" ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਢੇਰਣ ਅਤੇ ਵਿਭਾਗ ਅਤੇ ਵਿਭਾਗਿਤਜਿਤ ਆਰਥਨ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਨਾਤਮਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲਿੰਗ ਅਕਸਰ ਿ ਨੱਜੀ ਡਾਟਾ, ਈ-ਮੇਲ ਐਡਰੈੱਸ, IP ਐਡਰੈੱਸ, ਟਿਕਾਣਾ ਡਾਟਾ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ - ਲਗਭਗ ਹਰ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨ ਸਰਗਰਮੀ GDPR ਥਰਿੱਡ ਹੇਠ ਹੁੰਦੀ ਹੈ । ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਉੱਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਿਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕੁੰਜੀ GDPR ਸਿਧਾਂਤ

• [FLT] ਅਨੁਪੱਖਤਾ, ਇਨਸਾਫ਼, ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: ਸੰਗਠਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕ ਵੈਧ ਆਧਾਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਜਾਇਜ਼ ਦਿਲਚਸਪੀ) ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨ, ਇਸ ਦੇ ਮਕਸਦ, ਅਤੇ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਮਾਮਲੇ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਲੇਖ 22 ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਪੋ - ਨਿੱਜੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ ਲਈ ।
• [FORpose]] ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਮਕਸਦ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਟਰਾਈਟਰ ਸਰਵਿਸ) ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਆਧਾਰ ਜਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮੁੜ ਇਸਤੇਮਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਪ੍ਰੋਫਿਲਿੰਗ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਸਲੀ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।
• DAT Mimimation: ਪ੍ਰੋਫਿਲਿੰਗ ਕੇਵਲ ਆਪਣਾ ਟੀਚਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਦੇ ਨਿੱਜੀ ਿ ਨੱਜੀ ਡਾਟਾ ਹੀ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਉਪਲਬਧ ਹਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ "ਜੇਕਰ ਵਿੱਚ" ਜੋੜ ਕੇ ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਖ਼ਿਲਾਫ਼ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰੇ ਦਾ ਪਰਦਾ ਫ਼ਾਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।
• Accuracy]: ਪ੍ਰੋਫਿਲੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜੇ ਕੇਵਲ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਡਾਟਾ ਵਜੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹਨ। ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਤੇ- ਤਾਰੀਖ ਹੈ । ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁੜ- ਪ੍ਰਿੰਟਰ ਜਾਂ ਗਲਤ ਰਿਕਾਰਡ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੜ- ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
• ਐਕਟਾਬਲੀ: ਡਾਟਾ ਕੰਟਰੋਲਰ ਸੁਧਾਈ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ । ਇਸ ਮੰਗ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ, ਤਰਕਾਂ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਉੱਤੇ ਵੇਰਵਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣਾ ।
• [Storage: ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਲੋੜ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਦੇਰ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਆਟੋ- ਪਰਬੰਧ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲ ਮਕਸਦ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ।
• ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ: ਪ੍ਰੋਫਿਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਧਾਰਮਿਕ ਪਹੁੰਚ, ਸੋਧ ਜਾਂ ਭਿੰਨਤਾ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਉਦੋਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਨੁਕਸਦਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪਰੋਫਾਇਲ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਸਿਹਤ, ਪੈਸੇ ਜਾਂ ਚਾਲ ਬਾਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ।

ਆਪੋ - ਆਪਣੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨੇ

GDPR ਦੇ ਲੇਖ 22 ਵਿਚ ਇਕ ਖ਼ਾਸ ਪਾਬੰਦੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ: ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਸਵੈ-ਨਿਰੰਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਉੱਤੇ ਹੀ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਵੀ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਢਿੱਡ ਦੀ ਢਿੱਡ ਨਾ ਲਾਓ, ਮਾਨਵ ਉੱਤੇ ਤਰਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਢਿੱਡ ਭਰਨ, ਅਤੇ ਬੀਮਾ ਸਰਪਰੇਜ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਖ਼ੁਦ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਮੁਕੱਦਮੇ ਲਈ ਅਧਿਕਾਰ ਰੱਖਣ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਬੋਡੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬਲਤਾ

DPURESC] [FLT:C] ਆਇਰਲੈਂਡ ਦਾ ਮੂਲ ਅਧਿਕਾਰ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਮੂਲ ਹੱਕ ਕਾਇਮ ਕਰਨ ਲਈ ਆਇਰਲੈਂਡ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਹੈ। ਇਹ 1988 ਤੋਂ 208 ਤਕ ਕਾਇਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਆਇਰਲੈਂਡ ਦੇ “ਸੰਪ-ਸ਼ਾਮਲ- ਸ਼ੌਕ ” ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਅਧਿਕਾਰ ਹੈ। DPC ਵਿੱਚ DPC ਦੀ ਵੱਧਤਰ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਹਨ:

• ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਵਿਚ ਵੀ ਕੁਝ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ।
• ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕੋਗੇ ।
• ਸੰਸਾਰ ਭਰ ਵਿਚ ਹਰ ਸਾਲ 4 ਫੀ ਸਦੀ ਸਰਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੇਣ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ।
• ਇਸ ਲਈ, ਯਹੋਵਾਹ ਦੇ ਗਵਾਹ ਉਸ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ।

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, DPC ਨੇ ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਰਣਾਂ ਉੱਤੇ ਉੱਚ-ੋਪੇਪਰ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਪਾਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵੈਧਤਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਕਰਣਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ । ਇਹ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ । ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿਚ ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਗਠਨ, ਜੋ ਕਿ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਉੱਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਵਿੱਚ [FT:0] ਡੀ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਮ. ਐੱਨ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. (D.: ) ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਰਸਾਲਾ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਕੋਡਾਂ ਉੱਤੇ ਢਾਂਚੇਰੇ ।

ਆਇਰਿਸ਼ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਇਕ ਟੀਚਕ

ਡਾਟੇ ਦੀ ਖੋਜ

ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲ ਅਤੇ ਕੀ ਮਕਸਦ ਲਈ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਸਭ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨ ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਦੀ ਰਜਿਸਟਰੇਸ਼ਨ, ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਕਾਨੂੰਨੀ ਆਧਾਰ, ਤਰਕ, ਰੀ- ਐਂਟੇਸ਼ਨ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਕਾਪੀ ਬਣਾਓ। ਇਹ ਰਜਿਸਟਰ GDPR ਲੇਖਾ 30 ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਬੈਸ- ਰੇਜ਼ਾਈਸ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ Impact Assss (DPA) ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ

DPCA ਦੀ ਆਰੰਭ - ਪੇਪਰਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ 30 ਦੇ ਹੇਠਲੀ DPA ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਹੱਕ ਅਤੇ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦੇ ਵੱਧ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿਚ ਹੋਵੇ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਪੇਟਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ, ਹੱਦਾਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ, ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ (ਹੈਥ, ਬਾਇਓਮੀਟਰ, ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਰਾਇ) । DPA ਨੂੰ ਪਰੋਫਾਇਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਲੋੜੀਂਦੀ, ਅਤੇ ਅਨੁਪਾਤਤਾਵਾਂ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ । DPC ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ DPC ਕਈ ਆਮ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਵੀ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਆਚਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਨਾ ਹੋਵੇ ।

ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਡਿਫਾਲਟ ਤੋਂ ਗੁਪਤ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ

ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਆਪਣੇ ਪਰੋਫਾਇਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਟੈਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ (ਸਿਡਿਊਟਿਅਮਾਂ ਨਾ- ਲਾਇਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ), ਸੰਭਾਵਨਾ (ਸੂਦੂਡਿਅਮਾਂ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ), ਮਕਸਦ- ਡਿਸਟੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਿਮਟ ਮੁੜ-ਸੈੱਟ ਲਿਮਟ) ਅਤੇ ਆਟੋ- ਸਟਾਰਟਿੰਗ ਸੀਮੇਟ ਹੈ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿਟਾਕਟਰਿੰਗ ਪਰੋਫਾਇਲਾਂ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਦਮਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਗੇਡਿਜੈੱਟ ਜਾਂ ਆਨੈਮੈੱਟਸ ਨੂੰ ਵਰਤੋ ।

ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਹੱਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ

ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਨੋਟਿਸ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਵੇਸੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਾਫ਼ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰਾਂ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਨੁਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇ ਲਈ ਮਕਸਦਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ, ਸੰਭਾਵਨਾ (Artrol 15), ਮੁਕੱਦਮਾ (Artrol 16, Ostracation 17), ਪਰੋਸੈਸਿੰਗ (Artral 18), ਡਾਟੇ (Artic 18), ਅਤੇ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸ, ਸੋਧਣ, ਜਾਂ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ । ਇਹ ਬੇਨਤੀਆਂ ਸੁਣਨ ਲਈ ਲੋੜੀਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰਜ- ਕਾਰਵਾਈ, ਬਿਜ਼ਨੈੱਟ, ਜਾਂ ਡਿਸਟਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ, ਅਤੇ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਣਾ ਹੈ ।

ਖ਼ੁਦ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਬਣਾਓ

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਕ ਮਾਨਵੀ ਰੀਵਿਊ ਕ੍ਰਿਆਕਾਰੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ । ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਇਕ ਨਿਰਣਾਕਾਰੀ ਤਰਕਵੰਧਕ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਮਾਨਵ ਹੱਥ - ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ।

GDPR ਦੇ ਅਧੀਨ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਹੱਕ

ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਿ ਨੱਜੀ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ — ਹੇਠ ਦਿੱਤੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਗੱਲਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:

• ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਸਹੀ: ਕੰਟਰੋਲਰ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਪਾਰਦਰਾ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ । ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਸਵੈ- ਪਰਬੰਧ ਕੀਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਦੀ ਹੋਂਦ, ਅਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ।
• ਪਹੁੰਚ (Artle 15): ਵਿਅਕਤੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਕਾਪੀ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਵੀ ਪਰੋਫਾਇਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ । ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪਛਾਣਣ ਦਾ ਹੱਕ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦਾ ਹੱਕ ਹੈ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ,, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ ।
• ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਠੀਕ ਹੈ (Artle 16): ਜੇਕਰ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਗਲਤ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਤਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਠੀਕ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਫ਼ਰਜ਼ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ।
• ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ (“ਸੱਜੇ ਹੀ ਭੁੱਲਣ ਲਈ, ” ਲੇਖ 17]): ਵਿਅਕਤੀ ਕੁਝ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਆਪਣੇ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਫੈਕਟਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਲੋੜੀਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਹਟਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ ਤਾਂ,
• ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (Artle 18): ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਪਾਬੰਦੀ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀ ਮੰਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਰੋਫਾਇਲ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਰੋਕਿਆ ਜਾਵੇ ।
• ਡਾਟਾ ਪੋਰਟੇਲੀਅਸ (Artle 20): [FLT:] ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਪ੍ਰੀਫੈਸ਼ਨ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਜਾਂ ਇਕਰਾਰਨਾਮ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇਕ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਮੰਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੰਟਰੋਲਰ ਨੂੰ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ ।
• ਇਕਾਈ (Artle 21): ਵਿਅਕਤੀ ਸਿੱਧੀ ਵਿਕਟਰਿੰਗ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਆਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਾਇਜ਼ ਦਿਲਚਸਪੀ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ, ਕੰਟਰੋਲਰ ਨੂੰ ਇਹ ਮੰਗਦਾਰ ਖੇਤਰ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਸ਼ੋਭਾ, ਹੱਕ, ਅਤੇ ਆਜ਼ਾਦੀ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
• ਆਟੋਮੈਟਰੀਡ ਫ਼ੈਸ਼ਨ (ਆਰਕੀ 22) ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ: [FLT:] , ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਖ਼ੁਦ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਮਾਨਵੀ ਦਖ਼ਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਆਪਣੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਨ ਕਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ

ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲਿੰਗ ਲਈ ਮੁੜ-ਜਾਂਚਿੰਟ ਭੂਗੋਲ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਕਈ ਹੋਰ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਆਇਰਲੈਂਡ ਅਤੇ EU ਲੀਟਰ ਰਾਹੀਂ ਆਰਕਿਟੀਆਂ ਨੂੰ ਆਰਕੈਸਟੀਲ ਇੰਸਟੀਕਲ ਐਕਟਿਵੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸ੍ਰੋਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ [FT:0], ਜੋ ਕਿ ਐਡੀ ਵਰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫੋਕਸ ਵਰਗੇ ਹੋਣ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ । ਹਾਈਸਰੀਸ ਐਡੀ, ਸਕੈਕ, ਸਕੈਪ, ਬਾਇਓਟੀਟੀਟੀਟੀਰਿਕ ਪਛਾਣ (ਜਿਵੇਂ, ਬਿਜਲੀ, ਬਿਜੈਡੀਅਮਿਰਟੀ) ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਾਮ੍ਹਣਾ ਕਰਨਗੇ, ਅਤੇ ਮਾਨਵੀ ਨਿਰਧਾਨੀਤੀ (ਜਿਵੇਂ) ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਨਿਰਧਾਰਨਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਨਵੀ ਗੈਪ-ਸਾਈਮਿਕਸ ਏਡੀ. ਏ. ਏ. ਏ.

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੁਝਾਅ ਡਾਟੇ ਦੀ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਸਭਾ ਐਕਟ ਅਤੇ ਆਉਣ ' [FLT] [FLT]] [FLT]] ਯੂਰੋਨੀਵਰਸਿਟੀ ਡਾਟਾ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਉੱਚ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਭਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਸਾਧਨ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ । ਇਹ ਯੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਇੰਟਰਮੈਡੀਮੀਟਰਿਡਿਡਿਰੀਜ਼ ਲਈ ਨਵਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਕਰਾਵੇਗੀ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਠੀਕ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਠੀਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ ।

ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਪਾਸਿਓ ਉੱਤੇ, DPC ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਲਾਉਣਾ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥਣਾਂ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਅਲੋਗਰੀਆਂ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿਚ । ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤਰਕਕਾਰੀ ਆਡੀਅਟਿਵ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਕ ਦੀ ਸਜ਼ਾ ਲਈ ਹੋਰ ਉਮੀਦ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ।

ਐਕਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਡਾਟਾ ਪਰੋਫਾਇਲਿੰਗ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ- ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਪਰਬੰਧ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ । ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ, ਅਮਾਲੇਸ਼ਕਾਂ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਰੀਜਿਊਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ । ਪਰ ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿੱਚ, ਪਰਦੇਸ ਵਿਚ, ਨਿਰਯਾਤਤਾ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਿਰਧਾਰਨਤਾ, ਨਿਰਧਾਰਨਤਾ, ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਇਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਚ ਸਫ਼ਲ ਹੋਣ ਲਈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਡਾਟੇ ਦੀ ਸ਼ਕਲਿਕੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ DPA, ਨਿੱਜੀ- ਰੂਪ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਨਿੱਜੀ ਟੀਕੇਜ਼ਿਕ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਢੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ । ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਉਹ ਕੇਵਲ ਤਰੁੰਤ ਕਰ ਕੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਗਾਹਕ, ਸਾਥੀ, ਅਤੇ ਰੀ- ਰੇਟਰਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਭਰੋਸਾ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ । ਆਇਰਲੈਂਡ ਦੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਮਾਹਰਾਂ ਲਈ, ਇਸ ਦੇ ਡਾਟੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੋਰ ਵੀ ਵਿਭਾਗ ਹੈ । ਇਹ ਇਕ ਮੁੱਖ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਿਜਿਕੈੱਟਲ ਉਮਰ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਡਾਟਾ ਕਮਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ।