Data Protection Impact Assessment and Risk Management
Domain ini menguji kapan penilaian dampak wajib dilakukan, bagaimana menyusunnya, dan bagaimana hasilnya masuk ke manajemen risiko.
Kapan DPIA wajib
Pemrosesan berisiko tinggi: penggunaan teknologi baru, pemrosesan berskala besar, data pribadi spesifik, data anak, serta pengambilan keputusan otomatis/profiling yang berdampak signifikan. Bila pemrosesan berubah material (sumber data baru, vendor baru, tujuan baru), DPIA ditinjau ulang.
Anatomi DPIA
- Deskripsi sistematis pemrosesan: tujuan, kategori data, subjek, alur data, penerima, retensi, sistem.
- Uji kebutuhan dan proporsionalitas terhadap tujuan.
- Identifikasi risiko bagi subjek data (diskriminasi, kerugian finansial, kehilangan kendali, kebocoran) dengan skala kemungkinan × dampak.
- Mitigasi teknis, organisasi, dan kontraktual; residual risk dinyatakan diterima atau tidak.
- Konsultasi pemangku kepentingan, persetujuan manajemen, dokumentasi, dan jadwal tinjauan.
Contoh terapan
Fintech menerapkan skoring kredit berbasis data perilaku ponsel. DPIA diperlukan karena ada profiling otomatis berdampak signifikan dan volume besar. Risiko yang dicatat: diskriminasi terhadap kelompok berpenghasilan rendah, model tidak dapat dijelaskan, dan penggunaan data di luar ekspektasi. Mitigasi: uji bias berkala, peninjauan manusia atas penolakan kredit, penjelasan alasan keputusan, pembatasan fitur data, dan jalur keberatan. Residual risk dinilai sedang dan disetujui komite risiko.
Jebakan
- Menyusun DPIA setelah sistem berjalan sebagai formalitas.
- Menilai risiko terhadap organisasi saja, bukan terhadap subjek data.
- Memperlakukan DPIA sebagai proyek sekali jadi tanpa tinjauan.
- Tidak ada bukti persetujuan manajemen atau mitigasi yang benar-benar diimplementasikan.