Aufhebung der Identifizierung personenbezogener Daten

Um die Offenlegung personenbezogener Daten zu unterlassen, Microsoft Viva Insights die Identifizierung der Daten einer Person durch die Verwendung von Pseudonymisierung und anderen Techniken wie Aggregation aufheben.

Im folgenden beispiel wird beschrieben, wie Viva Insights Informationen in Abfrageergebnissen sichert. Weitere Beispiele für die Aufhebung der Identifizierung verschiedener Datentypen finden Sie unter Beispiele unter Datentypen für die Analyse.

Im Glossar finden Sie Definitionen der Begriffe im Zusammenhang mit dem Datenschutz, z. B. Aggregation, Anonymisierung, Entidentifikation, Hashing und personenbezogene Daten.

Hinweis

Um die Anforderungen an den Schutz individueller Privatsphäre und die Bereitstellung nützlicher Informationen in Einklang zu bringen, integriert Viva Insights schrittweise einen differenzierten Ansatz, der als differenzierter Datenschutz bezeichnet wird.

Illustratives Beispiel

Mit Viva Insights sind alle Metriken, die aus Microsoft 365-Zusammenarbeitsdaten und den Organisationsdaten berechnet werden, die Sie einschließen möchten, anonymisierte und aggregierte Daten. Das folgende Beispiel zeigt eine Zeile aus einem "Personen"-Bericht, der erstellt Viva Insights:

Personenbezeichner Nach Feierabend Email Stunden Funktion Titel Org Region
T5Y07H4VfKWcCC3 7 6 HR Director HR – Corp Zentrale

In diesem Beispiel berechnet Viva Insights after hours and Email Hours for some individual, reports on this information und ordnet sie den Attributen der Person zu, die Sie einschließen möchten. Die berechneten Informationen werden nicht identifiziert. Das heißt, Sie können die Person aus diesen Feldern nicht identifizieren. Der Personenbezeichner wird mit einem kryptografisch generierten Bezeichner pseudonymisiert, der von der Microsoft 365-E-Mail-Adresse der Person abgeleitet wird. Bei den anderen Attributen (z. B. Funktion, Titel, Organisation und Region) handelt es sich im Grunde um personenbezogene Daten. Obwohl es möglicherweise nicht möglich ist, den Benutzer mit einem einzelnen Attribut zu identifizieren, können Sie zusammen mit diesen Attributen den Benutzer identifizieren, dessen Metriken berechnet wurden. Daher wird diese Gruppe von Attributen als personenbezogene Daten betrachtet.