De-identificazione dei dati personali

Importante

Questo articolo fa riferimento all'app Workplace Analytics precedente e non riflette le funzionalità disponibili sulla piattaforma Viva Insights aggiornata. Accedi alla documentazione corrente per i dati analitici avanzati Viva Insights qui: documentazione dei dati analitici avanzati.

Per evitare di divulgare i dati personali, Microsoft Viva Insights de-identifica i dati di un individuo tramite l'uso della pseudonimizzazione e di altre tecniche, ad esempio l'aggregazione.

Nell'esempio illustrativo seguente viene descritto come Viva Insights protegge le informazioni nei risultati delle query. Per altri esempi del modo in cui i vari tipi di dati vengono de-identificati, vedere Esempi in Tipi di dati per l'analisi.

Vedere il glossario per le definizioni dei termini relativi alla privacy, ad esempio aggregazione, anonimizzazione, de-identificazione, hash e dati personali.

Nota

Per bilanciare i requisiti di protezione della privacy individuale e fornire informazioni utili, Viva Insights sta gradualmente incorporando un approccio sfumato noto come privacy differenziale.

Esempio illustrativo

Con Viva Insights, tutte le metriche calcolate dai dati di collaborazione di Microsoft 365 e dai dati dell'organizzazione che si sceglie di includere sono dati de-identificati e aggregati. L'esempio seguente mostra una riga di un report "people" che Viva Insights creato:

Identificatore persona	Dopo ore	ore Email	Funzione	Titolo	Org	Area geografica
T5Y07H4VfKWcCC3	7	6	Risorse umane	Direttore	HR – Corp	Centrale

In questo esempio, Viva Insights calcola After Hours e Email Hours per alcuni utenti e segnala queste informazioni associandole agli attributi della persona che si sceglie di includere. Le informazioni calcolate vengono deselezionate; ovvero non è possibile identificare l'individuo da questi campi. L'identificatore di persona è pseudonimo con un identificatore generato tramite crittografia derivato dall'indirizzo di posta elettronica Microsoft 365 della persona. Gli altri attributi (ad esempio funzione, titolo, organizzazione e area geografica) sono in effetti dati personali. Anche se potrebbe non essere possibile identificare l'utente con un singolo attributo, questi attributi possono consentire di identificare l'utente le cui metriche sono state calcolate. Pertanto, questo gruppo di attributi è considerato dati personali.