에어비앤비의 데이터 분류 시스템은 개인 데이터를 식별하고 보호하여 신뢰와 준수를 보장합니다. 이 시스템은 세 가지 기둥으로 구성되어 있습니다. 카탈로그화하여 데이터를 찾고, 감지하여 개인 데이터를 확인하고, 조정하여 분류를 확인합니다. 자동 감지에서는 메타데이터, 콘텐츠 및 머신 러닝을 사용하여 개인 데이터를 분류합니다. 인간의 입력은 잘못된 긍정의 경우를 최소화하고 해결을 용이하게 하기 위해 분류를 확인합니다. 품질 지표는 회수, 정밀도 및 속도를 평가하여 효율성을 확인합니다. 도전 과제로는 후처리 분류, 일관되지 않은 분류 및 프로세스 비용이 있습니다. 에어비앤비는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 데이터 생성 시 데이터 스키마에 데이터 분류를 통합하는 "왼쪽으로 이동"을 옹호합니다. 이러한 접근 방식은 데이터 소유자가 데이터를 관리하고 주석을 달 수 있도록 하여, 계보 정보를 사용하여 자동 주석을 생성하고 수동 노력을 줄입니다. 에어비앤비의 데이터 분류 시스템은 유사한 도전 과제에 직면한 조직들에게 포괄적인 프레임워크를 제공하여 데이터 보호 및 준수를 촉진합니다.