L’applicazione del principio di esattezza del GDPR richiede oggi strumenti oggettivi e replicabili.
La norma ISO 2859-2 introduce nel trattamento dei dati personali una metodologia statistica rigorosa, capace di quantificare l’errore tollerabile con parametri controllabili.
Un approccio che eleva la qualità dei dati da concetto etico a requisito misurabile di conformità normativa.
Indice degli argomenti
L’esattezza come requisito tecnico nel GDPR
L’articolo 5(1)(d) del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) stabilisce che i dati personali devono essere “esatti e, se necessario, aggiornati”. Questo obbligo, noto come principio di esattezza, implica che il titolare del trattamento adotti misure ragionevoli per garantire la qualità delle informazioni gestite. Tuttavia, il GDPR non fornisce strumenti operativi per definire cosa si intenda, in concreto, per “ragionevolezza” delle misure adottate. Ne consegue una carenza di criteri oggettivi e verificabili per valutare la conformità, soprattutto nei contesti in cui l’errore nei dati non è soltanto possibile, ma statisticamente probabile.
In questo scenario, l’adozione di tecniche derivate dal controllo qualità industriale consente di colmare il vuoto metodologico. La norma ISO 2859-2:2020 fornisce un sistema di campionamento statistico per attributi applicabile anche al trattamento dei dati personali, introducendo un approccio fondato su parametri misurabili e soglie di tolleranza definite. La qualità dei dati cessa di essere un concetto etico o aspirazionale e si configura come una caratteristica verificabile, inseribile a pieno titolo in un processo di conformità strutturato.
Campionamento statistico per valutare la qualità dei dati
La ISO 2859-2:2020 disciplina il controllo di lotti isolati, ossia insiemi non ripetibili o non seriali di elementi – come nel caso di archivi di dati personali, raccolte documentali o batch di importazione da fonti eterogenee. L’obiettivo della norma è determinare, con un livello di rischio predeterminato, se un insieme di dati soddisfa un livello minimo di qualità, detto Limiting Quality (LQ).
Il metodo prevede la selezione casuale di un campione, la cui dimensione è calcolata in funzione della dimensione del lotto complessivo. La qualità del lotto viene giudicata in base al numero di errori riscontrati nel campione: se il numero di elementi non conformi non supera una soglia prefissata, l’intero lotto è considerato accettabile. Diversamente, il lotto è respinto e soggetto a verifica completa o viene esclusa dal trattamento.
L’adozione della Tabella 12 della norma consente di calibrare il piano di campionamento in funzione di due vincoli: il rischio per il “consumatore” (nel nostro caso, il titolare del trattamento o l’interessato) e quello per il “produttore” (ossia il soggetto responsabile della raccolta o dell’elaborazione dei dati). Questi rischi sono quantificati in termini probabilistici e definiti entro limiti specifici: un rischio di accettare un lotto errato contenuto al 10% e un rischio di rifiutare erroneamente un lotto conforme limitato al 5%. Questo equilibrio fa si che si possa costruire un controllo efficace senza generare un eccesso di falsi positivi o negativi.
Benefici della norma ISO per la compliance GDPR
L’impiego della ISO 2859-2 nei processi di trattamento dei dati personali ha conseguenze rilevanti sotto il profilo della compliance. In primo luogo, rende misurabile e documentabile l’adempimento al principio di esattezza. L’introduzione di una procedura statistica consente di dimostrare che il titolare ha adottato misure oggettive, proporzionate al rischio e replicabili nel tempo. Questa misurabilità è essenziale per soddisfare il principio di accountability previsto dall’articolo 5(2) del GDPR, che richiede di poter dimostrare, in ogni momento, la conformità alle norme applicabili.
Dal punto di vista documentale, il piano di campionamento può essere inserito nel Registro dei Trattamenti come parte delle misure tecniche e organizzative adottate.
Può essere integrato nella DPIA, utilizzato come evidenza nelle attività di audit interno o messo a disposizione delle autorità di controllo in sede di ispezione. In caso di data breach o contestazioni sull’accuratezza dei dati, la presenza di una metodologia standardizzata costituisce un elemento di difesa sostanziale per il titolare, dimostrando l’applicazione di procedure strutturate e non arbitrarie.
Dal punto di vista operativo, il campionamento statistico consente un uso efficiente delle risorse, evitando la necessità di verifiche massive su interi archivi. Le attività di controllo si concentrano su subset di dati scelti in modo scientifico, riducendo il carico di lavoro e aumentando l’affidabilità dei risultati. Questo approccio si presta anche a un’integrazione naturale tra funzioni aziendali diverse, favorendo la collaborazione tra il DPO, i responsabili della qualità, le strutture IT e i team di data governance.
La governance dei dati rafforzata dal controllo qualità
L’introduzione di una norma tecnica come la ISO 2859-2 nel ciclo di vita dei dati personali rappresenta un’evoluzione metodologica, non solo regolatoria. Permette di ingegnerizzare il concetto di qualità del dato, traducendolo in un processo gestibile attraverso parametri numerici, soglie di errore ammesse e probabilità di accettazione o rigetto. L’intero processo si trasforma da adempimento amministrativo a componente attiva della governance dei dati.
In un contesto normativo sempre più orientato alla sostanza e non solo alla forma della conformità, la possibilità di dimostrare che i controlli effettuati sono basati su modelli riconosciuti a livello internazionale riduce l’alea interpretativa e rafforza la resilienza dell’organizzazione, soprattutto in ambito probatorio. Il sistema non si limita a “controllare” i dati, ma li incardina in un modello di affidabilità validabile, capace di generare fiducia e trasparenza.
La convergenza tra controllo qualità e protezione dei dati è la strada per trasformare la compliance in una funzione tecnicamente robusta. La qualità diventa un indicatore operativo, la tolleranza d’errore una variabile pianificabile, e la protezione dei dati una disciplina che integra strumenti nati ben oltre il perimetro giuridico.
