Data Analyst Professional · Модуль 14 · Урок 48 із 51

Персональні дані, доступи й мінімізація

Безпечний аналіз починається не з маскування фінального dashboard, а з рішення які дані справді потрібні, для якої мети, кому, на який строк і на якому grain. Мінімізація зменшує impact ще до access control.

120 хвPrivacy by designМінітест: 3 питання

Data inventory до імпорту

ПолеПитанняРішення
PurposeЯке рішення неможливе без цього field?видалити, якщо немає purpose
ClassificationPublic, internal, confidential, restricted?застосувати policy owner
GrainПотрібен user-row чи достатньо cohort/week?агрегувати якомога раніше
IdentityЧи потрібна пряма ідентифікація?pseudonymous key, separate mapping
RetentionКоли purpose завершується?expiry, deletion і evidence
ExportЩо може залишити controlled service?allow/deny + label + owner

Data minimisation — не «зберемо все про запас»

Стаття 5 GDPR формулює принцип: personal data мають бути adequate, relevant і limited to what is necessary for purpose. Для курсу це практичний engineering rule, а не юридична консультація: використовуйте synthetic data для портфоліо, зменшуйте columns/rows/detail і документуйте purpose.

Pseudonymization не робить data автоматично anonymous

Stable user key може бути повторно пов’язаний з особою через mapping або інші ознаки. Mapping зберігайте окремо, доступ обмежуйте, а ризик re-identification оцінюйте.

Least privilege як матриця

Principal / group | Asset | Action | Purpose | Expiry | Owner Analysts | curated model | read/build | analysis | 90d | Data owner Report viewers | report/app | view | decision | role term | Business owner Refresh service | source/table | read | refresh | rotation | Platform owner

NIST визначає least privilege як достатні права для призначеної функції — і не більше. Надавайте доступ групам, відокремлюйте read/build/write/admin, додавайте expiry і регулярно прибирайте orphan access.

Мінімальний secure workflow

  1. Collect: approved source, purpose, lawful/organizational basis і owner.
  2. Transform: types, deduplication, pseudonymization, aggregation, small-cell suppression.
  3. Store: controlled location, encryption, secrets outside files/code.
  4. Use: group-based access, least privilege, RLS/OLS where appropriate.
  5. Share: recipient, export, public/private rule, label і expiry.
  6. Delete: retention trigger, backup scope і logged completion.

Threat review для аналітичного артефакту

Direct leak

Email, phone, customer name, credentials або private URL.

Inference

Мала cell чи рідкісний segment видає особу.

Excess access

Viewer має Build/Write або source export.

Stale access

Contractor/employee пішов, role лишилась.

При інциденті не редагуйте історію мовчки: revoke share/link, preserve facts/logs, notify owner/security path і задокументуйте scope. Не публікуйте секрети у screenshot «для доказу».

Практика

Завантажити capstone pack (.zip)

  1. Заповніть access-review для PBIX, evidence register і public screenshots.
  2. Видаліть поля без explicit purpose.
  3. Переведіть user-level output у cohort/segment grain.
  4. Додайте owner, group, role, export rule, expiry й review date.
  5. Проведіть leak/inference/stale-access challenge.

Офіційні джерела

Готовність до тесту

Ви мінімізуєте data за purpose, розділяєте pseudonymous та anonymous, проєктуєте group-based least privilege і керуєте retention/export.

Практична перевірка · урок 48 з 51

Закріпіть матеріал уроку

Три сценарні питання. Для зарахування уроку потрібно дати щонайменше дві правильні відповіді.

1. З чого починається data minimisation?
2. Який grain безпечніший, якщо user detail не потрібний?
3. Чи pseudonymous user key є автоматично anonymous?