Praktisk håndtering av ustrukturerte data i samsvar med personopplysningsloven

Abstract

Målet for denne oppgaven er å finne ut hva en virksomhet kan gjøre for å få kontroll på ustrukturerte data, spesielt med hensyn på små- og mellomstore bedrifter som ikke har mulighet til å bruke store midler. For å finne ut dette er det gjort søk i litteratur og andre kilder. I tillegg er det gjort et forsøk med å benytte Cognitive Services (maskinlæring) fra Azure som et verktøy for å få oversikt over ustrukturerte data. Sluttresultatet av arbeidet er veileder som gir råd om hvordan en virksomhet kan gå fram i arbeidet med ustrukturerte data og GDPR. Denne er publisert på ustrukturert.no.

The purpose of this thesis is to find out what a business can do to gain control over unstructured data, with focus mainly on small and medium sized businesses with limited funds. A study of literature and other sources has been conducted. Additionally, a proof-of-concept has been made using Cognitive Services (machine learning) from Azure as a tool for getting an overview of unstructured data. The result of this work is a guide that advises on how to get a business’s handling of unstructured data compliant with GDPR. The guide is published at unstrukturert.no.