Naposledy zkontrolováno 5. listopadu 2026 podle zdrojů odkazovaných v tomto příspěvku.
Školení zaměstnanců v oblasti ochrany osobních údajů funguje nejlépe, když odpovídá dané práci, a analytici zpracovávají více osobních údajů než většina ostatních. Evropský sbor pro ochranu osobních údajů uvádí, že vnitrostátní orgány vydaly Pokuty ve výši 1.15 miliardy eur v roce 2025, což ukazuje, jak vážně berou regulační orgány v Evropě způsob, jakým organizace nakládají s osobními údaji. Rizika v týdnu analytika jsou každodenní: export tabulky do tabulky nebo vložení její části do asistenta s umělou inteligencí.
Toto je seznam 9 hotových kurzů pro vedoucí dat a manažery BI, kteří stanovují pravidla pro své týmy. Zahrnují klasifikaci, osobní data, sdílení dat s nástroji umělé inteligence a bezpečnostní návyky, které chrání datový sklad. Každý záznam uvádí, co kurz zahrnuje, proč ho analytik potřebuje a co daná místnost v dané lekci dělá. Každá skupina končí... Náš výběrPo seznamu následuje pořadí zavádění a způsob, jak kurzy spustit. AhaSlides.
Všech 9 kurzů na první pohled
| Kurz | Na co se vztahuje | Délka | Právní povinnost organizace? |
|---|---|---|---|
| Klasifikace a zpracování dat | Rozhodování o tom, co může opustit sklad nebo dashboard | 25 min | Žádná povinnost zde není uvedena |
| Denní nakládání s osobními údaji | Souhlas, minimalizace, uchovávání a sdílení | 40 min | Žádná povinnost zde není uvedena |
| Vaše data a nástroje umělé inteligence | Co můžete a nemůžete vkládat do nástrojů umělé inteligence | 30 min | Žádná povinnost zde není uvedena |
| Bezpečné používání generativní umělé inteligence | Úniky dat, stínová umělá inteligence a útoky s využitím umělé inteligence | 35 min | Žádná povinnost zde není uvedena |
| Zabezpečení s využitím umělé inteligence pro každého | Stínová umělá inteligence, promptní vstřikování a manipulované výstupy | 30 min | Žádná povinnost zde není uvedena |
| Základní informace o bezpečnosti | Základní návyky pro osoby se širokým přístupem | 35 min | Žádná povinnost zde není uvedena |
| Phishing a sociální inženýrství | Odhalování a hlášení phishingu | 30 min | Žádná povinnost zde není uvedena |
| Hesla, přístupové klíče a vícefaktorové ověřování | Silné přihlášení pro datové nástroje | 30 min | Žádná povinnost zde není uvedena |
| Sociální inženýrství, podvody a deepfakes | Falešné telefonické žádosti, platby a vydávání se za jinou osobu | 35 min | Žádná povinnost zde není uvedena |
Klasifikace dat a osobní údaje
Klasifikace a zpracování dat
Analytici potřebují klasifikační pravidla, aby mohli rozhodnout, co může opustit sklad, dashboard nebo sdílený disk. Tento kurz se zabývá tím, jak označovat data a co každý štítek umožňuje. V rámci kurzu spusťte kvíz typu „Vyber odpověď“ s pěti vzorovými sloupci, jako je PSČ, pracovní pozice a mzdové číslo, a zeptejte se účastníků, jaký štítek který z nich dostane. Neshody ukazují, kde jsou vaše vlastní pravidla vágní.
Denní nakládání s osobními údaji
Tento kurz aplikuje pravidla pro souhlas, minimalizaci, uchovávání a sdílení na každodenní práci s daty. Evropská komise popisuje minimalizaci dat jako princip, který organizace... musí shromažďovat a zpracovávat pouze osobní údaje, které jsou nezbytné pro svůj účel, což je zvyk, který si analytici mohou procvičovat u každého dotazu. V relaci ukažte požadavek na „všechna pole zákazníka“ a použijte Word Cloud, abyste se zeptali, která pole analýza potřebuje.
Naše volba: Každodenní nakládání s osobními údaji. Minimalizace datové sady je dovednost, kterou analytici používají denně, a cvičení Word Cloud tento zvyk zviditelní během několika minut.
Umělá inteligence a sdílení dat
Vaše data a nástroje umělé inteligence
Tento kurz jasně stanoví hranice pro to, co může analytik vkládat do nástroje umělé inteligence a co zůstane venku, ať už nástroj slibuje cokoli. V rámci kurzu dejte účastníkům čtyři úryvky, včetně tabulky jmen a dotazu bez osobních údajů, a spusťte anketu typu „Vyberte odpověď“: vložit, maskovat nebo nikdy? Porovnejte hlasy s vašimi zásadami přijatelného použití a opravte chybnou stranu.
Bezpečné používání generativní umělé inteligence
Tento kurz se zabývá úniky dat a stínovou umělou inteligencí, když analytici používají generativní nástroje pro datové sady, včetně útoků, které využívají umělou inteligenci proti analytikovi. Je to důležité, protože nejrychlejší nástroj je často ten, který nikdo neschválil. V rámci kurzu položte otevřenou otázku: „Který nástroj umělé inteligence jste použili pro práci, kterou IT oddělení neschválilo?“ Anonymní odpovědi vám prozradí, co lidé používají.
Zabezpečení s využitím umělé inteligence pro každého
Promptní vkládání a manipulované výstupy mohou poškodit analýzu nebo odhalit data, pokud analytik použije asistenta umělé inteligence na dokumenty zvenčí společnosti. Tento kurz se zabývá stínovou umělou inteligencí, promptním vkládáním a tím, jak ověřit odpověď umělé inteligence. V rámci kurzu ukažte kontaminovaný dokument a zeptejte se na hodnotící škále, jak je pravděpodobné, že by se v dané místnosti objevila infikovaná data.
Naše volba: Vaše data a nástroje umělé inteligence. Promění vágní politiku ve čtyři konkrétní rozhodnutí typu ano nebo ne, která analytik dělá každý týden.
Základy zabezpečení a podvody
Základní informace o bezpečnosti
Každý, kdo má široký přístup k datům, je cenným klientem, takže základní návyky jsou pro analytiky důležitější než pro většinu ostatních pozic. Kurz se zabývá každodenním bezpečnostním chováním, které by měl mít každý zaměstnanec. V rámci kurzu si v reálném dni vyzkoušejte krátký kvíz: USB flash disk na parkovišti, sdílené heslo, notebook zapomenutý v kavárně.
Phishing a sociální inženýrství
Analytici s přístupem do datového skladu jsou hlavními cíli phishingu, protože jedno ukradené přihlašovací jméno může otevřít mnoho tabulek. Tento kurz naučí, jak odhalit a nahlásit phishing a sociální inženýrství. V rámci lekce ukažte tři e-maily a spusťte anketu typu „Vyberte odpověď“, abyste zjistili, který z nich je falešný. Poté diskutujte o tom, jak by se každý z nich mohl dostat do doručené pošty analytika.
Hesla, přístupové klíče a vícefaktorové ověřování
Silné ověřování chrání datové sady a nástroje BI, které analytici denně používají. Kurz se zabývá hesly, přístupovými klíči a vícefaktorovým ověřováním pro zaměstnance. V rámci kurzu se zeptejte účastníků na hodnotící škále, jak si jsou jisti, že jejich datové nástroje používají vícefaktorové přihlašování, a uveďte nástroje s nejnižším skóre.
Sociální inženýrství, podvody a deepfakes
Falešné žádosti o export dat a platby jsou běžnými podvody s vydáváním se za jinou osobu a přesvědčivý hlas nebo zprávu je nyní snadné zfalšovat. Tento kurz se zabývá telefonními, platebními a zosobňovacími podvody a zvykem ověřování na druhém kanálu. V rámci kurzu si přehrajte krátký scénář, v němž „ředitel“ žádá o urgentní export, a zeptejte se v místnosti, zda by jej odeslali.
Naše volba: Hesla, přístupové klíče a vícefaktorové ověřování. Jeden ovládací prvek chrání každý nástroj v seznamu a cvičení s hodnotící stupnicí vám poskytne seznam mezer pro jednotlivé nástroje.
Jak plán zavést
Začněte se základy dat: klasifikací a každodenní manipulací s osobními údaji a veškerým zaškolením, které vaše organizace již vyžaduje. Pak přidejte kurzy umělé inteligence, protože právě tam se nové návyky vytvářejí nejrychleji. Dokončete každoročními opakovacími školeními o bezpečnosti a přidejte si vlastní pravidla pro vaši zemi nebo stát, kde vaše týmy pracují.
Ukotvěte každou relaci na stejném faktu. Vydané národními orgány pro ochranu osobních údajů Pokuty ve výši 1.15 miliardy eur v roce 2025, uvádí EDPB. Stránka Komise o zásadách GDPR uvádí sedm zásad, včetně zákonnost, omezení účelu, minimalizace dat a omezení ukládání mezi pravidly, která organizace dodržují, proto si veďte datovaný záznam o tom, kdo absolvoval který kurz a jaké otázky byly vzneseny.
Pokud váš tým zahrnuje také ochranu dat pro celou společnost, seznam kurzů pověřence pro ochranu osobních údajů hlouběji se zabývá povinnostmi GDPR a CCPA. Analytici, kteří píší kód, najdou více v příspěvku na bezpečnostní školení pro vývojářea průvodce k Školení zaměstnanců v oblasti umělé inteligence pokrývá širší zavádění umělé inteligence.
Způsoby, jak tyto kurzy provozovat AhaSlides
Všech 9 můžete nabídnout ve třech formátech:
- Kurzy s vlastním tempem. Použití AhaSlides tvůrce kurzu, aby každému analytikovi přiřadil kurz, který má absolvovat.
- Živý diskusní balíček s otázkami a odpověďmi. Před začátkem sezení si shromážděte otázky týkající se reálných datových sad a poté na ně odpovězte v místnosti.
- Předběžné a následné průzkumy. Změřte, co se změnilo během stejné relace.
Většinu práce odvedou čtyři typy snímků:
- Vyberte odpověď. Zeptejte se: „Kolega žádá o export zákazníka pro rychlý test. Sdílet, maskovat nebo odmítnout?“ Před odhalením odpovědi ukažte rozdělení.
- Slovo mrak. Zeptejte se: „Které oblasti tato analýza potřebuje?“ Největší slova ukazují, po čem lidé sáhnou jako první.
- Hodnotící stupnice. Zeptejte se před a po: „Jak si jste jisti tím, co můžete vložit do nástroje s umělou inteligencí?“ Ohodnoťte od 1 do 5 a porovnejte průměry.
- Otevřený konec. Zeptejte se: „Kam by mohl tento datový soubor uniknout, aniž by si toho někdo všiml?“ Odpovědi mohou být anonymní, takže lidé říkají, co si myslí.
Nejčastější dotazy
Jaké školení potřebují datoví analytici?
Kromě technických dovedností potřebují analytici školení v oblasti ochrany osobních údajů, klasifikace a bezpečného nakládání s daty. Výše uvedených 9 kurzů je seskupeno tímto způsobem, přičemž používání nástrojů umělé inteligence je samostatnou skupinou.
Mohou datoví analytici používat nástroje umělé inteligence pro práci s firemními daty?
Pouze v rámci zásad vaší organizace a nikdy ne v souvislosti s osobními nebo důvěrnými údaji v nástrojích, které nikdo neschválil. Tento příspěvek se k tomuto bodu nevztahuje na žádný zákon, takže rozhodnutí se řídí vašimi zásadami přijatelného použití a vaším vedoucím pracovníkem pro ochranu osobních údajů.
Co je minimalizace dat?
Znamená to použití pouze osobních údajů potřebných pro definovaný účel. Evropská komise to definuje jako shromažďujeme a zpracováváme pouze nezbytné osobní údaje aby splnil ten účel.
Kdo ve firmě vlastní data?
Neexistuje žádné jednotné pravidlo, proto si ověřte své vlastní zásady správy a řízení. Běžné nastavení je takové, že vlastník dat je zodpovědný za to, jak je datová sada používána a chráněna, zatímco s ní pracují analytici a správci.
Tento příspěvek je obecnou informací, nikoli právní radou. Pro rozhodnutí ohledně vašeho vlastního pracoviště se obraťte na kvalifikovaného právníka nebo regulační orgán.
