BLOG – In een tijdperk waarin de ontwikkelingen in artificiële intelligentie (ai) elkaar in hoog tempo opvolgen en dataprivacy aan urgentie wint, lopen organisaties tegen de grenzen van hun verouderde it-infrastructuur aan. Legacy-systemen en gefragmenteerde data maken het moeilijk om veiligheids- en privacy-eisen effectief na te leven. Terwijl regelgeving strenger wordt, schiet het naleven daarvan tekort zonder een moderne, geïntegreerde aanpak. Datastreaming kan de missende schakel zijn om systemen realtime te verbinden, beveiliging te versterken en innovatie te versnellen.
De snelle opkomst van ai-technologie – en de toenemende discussie over de impact op persoonlijke en publieke veiligheid – vergroot de zorgen rondom dataprivacy. Nieuwe beleidsmaatregelen fungeren als vangrails voor ai-ontwikkeling, met strengere regels voor gegevensbescherming, transparantievereisten en ethische ai-richtlijnen.
Toch kan regelgeving alleen het probleem niet volledig oplossen. Het opstellen van wetgeving is een proces van jaren, waardoor technologische ontwikkelingen vaak niet zijn bij te benen – met als gevolg dat wetten zich vooral richten op naleving in plaats van het instellen van proactieve beveiligingsmaatregelen. De kern van het probleem: zelfs de strengste regels betekenen weinig als de onderliggende technologie privacy niet standaard waarborgt.
Lappendeken
Om uiteenlopende – en vaak legitieme – redenen vertrouwen bedrijven nog steeds op een lappendeken van systemen en verouderde infrastructuren die, hoewel functioneel, geen consistente databeveiliging garanderen.
Een van de grootste uitdagingen is datafragmentatie. Zonder een eenduidige manier van werken slaan verschillende afdelingen dezelfde gevoelige data op in gescheiden silo’s, wat leidt tot duplicatie, inconsistentie en verhoogde risico’s op blootstelling. Wanneer data verspreid is over meerdere systemen, wordt het voor organisaties moeilijk om beveiligingsbeleid af te dwingen, toegang goed te regelen en snel te reageren op dreigingen.
De afhankelijkheid van oudere systemen die data in batches verwerken, maakt compliance moeilijk
Het risico op beveiligingslekken wordt groter door inconsistente toegangscontrole. Werknemers kunnen toegang hebben tot gegevens die ze niet (meer) nodig hebben, waardoor de kans op onbedoelde datalekken toeneemt: één onbeveiligde spreadsheet kan al leiden tot een ernstig lek.
De afhankelijkheid van oudere systemen die data in batches verwerken, maakt compliance moeilijk. Regelgeving zoals GDPR en Hipaa verplicht bedrijven om direct te reageren op datalekken of verzoeken tot dataverwijdering, maar verouderde it-systemen belemmeren snelle audits en reacties.
Privacy versterken met data streaming
Privacy mag geen bijzaak zijn, maar moet van begin af aan centraal staan bij de verzameling en verwerking van data en het toegangsbeheer. Systemen moeten naadloos met elkaar communiceren en consistente, veilige toegang tot bedrijfskritische data garanderen, terwijl overbodige opslag op meerdere platformen wordt vermeden.
Realtime-datastreaming biedt een privacy-first-fundament door gegevens te verwerken zodra ze binnenkomen, in plaats van enorme datasets langdurig op te slaan. Deze privacy-by-designaanpak verkleint de kans op blootstelling, verhoogt de beveiliging en leidt ertoe dat bedrijven wereldwijd aan regelgeving kunnen voldoen – zonder dat innovatie wordt geremd.
Met een Data Streaming Platform kunnen bedrijven nog een stap verder gaan dankzij ingebouwde beveiligingsmogelijkheden. Zo kan end-to-end-encryptie data beschermen tijdens de overdracht, terwijl tokenisatie gevoelige informatie al vóór opslag vervangt door niet-herleidbare id’s. Via differential privacy kan wiskundige ruis aan datasets worden toegevoegd, zodat organisaties inzichten kunnen verkrijgen zonder individuele identiteiten bloot te stellen.
Voordelen van een DSP voor gegevensprivacy
Datastreaming fungeert als het zenuwstelsel van moderne bedrijven: het houdt systemen gesynchroniseerd en verleent medewerkers altijd toegang tot actuele en betrouwbare data. Zo geeft iets meer dan negentig procent van de technologieleiders aan dat datastreaming de security en het digitale risicobeheer binnen hun organisatie verbetert (2024 Data Streaming Report). Op die manier kunnen organisaties sneller innoveren zonder de veiligheid van klantgegevens in gevaar te brengen.
Hoewel de toekomst onzeker is, is één ding zeker: als organisaties mee willen doen aan de ai-race, moeten ze bij elke stap privacy centraal stellen.
Rishi Doerga, senior solutions engineer Confluent
Data-angst.
Stuur ik in als Het woord van 2025.
Afgelopen 10 jaar als een dolle data verzamelen in lakes en blockchain whatever..
Nu wil men er vanaf.
De legacy is natuurlijk weer de schuld.
Ik ken het wel hoor. Hij die zonder zonden is, werpe eerste steen.
Mijn zolder zou ik ooit ook nogges een keertje opruimen.
En wie had dat uitstellen nou eigenlijk bedacht 😉
Maar terug naar artikel.
Verwerken moet wel, maar opslaan niet.
Nou, dan doe je dat toch.
En zo geschiede het.
Data Streaming Platform
Met tokenisatie, dat ruikt naar geld verdiene.
“Via differential privacy kan wiskundige ruis aan datasets worden toegevoegd”
Mag ik ff vangen ?