Τα data warehouses συγκεντρώνουν δεδομένα από πολλαπλές πηγές — CRM, e-commerce, analytics, support tickets. Αυτό δημιουργεί κίνδυνο:

Δεδομένα από 10+ συστήματα → μία λίμνη → υψηλός κίνδυνος PII
Ομάδες data science έχουν πρόσβαση χωρίς GDPR training
Queries συχνά επιστρέφουν ακατέργαστα προσωπικά δεδομένα

Αρχιτεκτονική Pipeline

Επίπεδο 1: Ανωνυμοποίηση στην πηγή (ETL Layer)

# Παράδειγμα Airflow DAG
def anonymize_before_warehouse(raw_record):
    anonymized = anonymize_api.process(
        text=json.dumps(raw_record),
        entities=["PERSON", "EMAIL", "PHONE", "NATIONAL_ID"]
    )
    return json.loads(anonymized.result)

Επίπεδο 2: Ζώνες δεδομένων ανά ευαισθησία

Bronze (raw) → Μόνο εξουσιοδοτημένοι
Silver (anonymized) → Ομάδες analytics
Gold (aggregated) → Business intelligence

Επίπεδο 3: Αυτοματοποιημένη ανωνυμοποίηση νέων πεδίων Νέα πεδία που εισάγονται στη βάση εντοπίζονται αυτόματα εάν περιέχουν PII patterns.

Εξαιρέσεις: Πότε Χρειάζεστε Ακατέργαστα Δεδομένα

Fraud detection: Χρειάζεται συσχέτιση με αναγνωριστικά ταυτοποίησης
DSAR responses: Χρειάζεστε πρόσβαση σε πλήρη δεδομένα ασθενούς/πελάτη
Legal holds: Νομική ανάγκη για αποδεικτικά στοιχεία

Λύση: Κρυπτογραφημένη αναστρέψιμη ανωνυμοποίηση για αυτές τις χρήσεις.

Πηγές:

Σχετικά Άρθρα

Τεχνικά

Cross-Platform PII: Mac, Linux, and Windows

Privacy officers on Mac, legal on Windows, data engineers on Linux — all processing the same data with different tools. Here's why OS-agnostic detection.

Τεχνικά