Ein Leitfaden zum Management von Datenrisiken durch Data Governance

Das Datenrisikomanagement umfasst die Maßnahmen, die eine Organisation im Rahmen von Governance, Prozessen, Verfahren und Compliance beim Erfassen, Speichern, Verarbeiten, Umwandeln und Nutzen von Daten ergreift, um Datenrisiken verwalten und zu beseitigen. Die Risikoanalyse beinhaltet die Untersuchung der Unternehmensressourcen, möglicher Bedrohungen und Schwachstellen, um Risiken zu ermitteln, sowie die anschließende Umsetzung von Gegenmaßnahmen zur Risikosteuerung.

Was verursacht Datenrisiken?

• Mangelhafte Data Governance: Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten von hoher Qualität sind, um organisatorische Entscheidungen zu unterstützen. Data Governance gute Data Governance zwischen der Notwendigkeit, Daten allgemein zugänglich zu machen, und dem Bedarf, Daten zu kennen und zu nutzen.
• Unsachgemäßer Umgang mit Daten: Der gesamte Lebenszyklus von Daten muss geschützt werden, während diese von einer Phase zur nächsten gelangen, einschließlich Data-at-Rest übertragener Data-at-Rest . Alle Verfahren zur Erfassung, Speicherung, Umwandlung, Einlesung und Verarbeitung von Daten müssen angemessen verwaltet werden.
• Unzureichende Datensicherheit: Unternehmen müssen ihre Umgebung durch Patches, Schulungen, ein Zero-Trust-Modell usw. vor Cyberangriffen und unbeabsichtigten internen Datenlecks schützen.
• Mangelhaftes Patch-Management: System-Patches müssen auf dem neuesten Stand sein und rechtzeitig installiert werden; wenn das Patch-Management nicht effektiv und effizient durchgeführt wird, kann dies eine Angriffsfläche für Cyberangriffe bieten. Das Patch-Management sollte so weit wie möglich auf Bulletins basieren und automatisiert erfolgen.

Gemäß US-CERT sollten Unternehmen ein automatisiertes, risikobasiertes IT-Sicherheitsprogramm implementieren, das die gesamte Infrastruktur, alle Anwendungen und Daten sowohl On-Premises in ihren Cloud abdeckt. Nur selten kommt es vor, dass die Hardware oder die Anwendungsumgebung dauerhaft beschädigt wird oder dass sich daraus unvorhersehbare Folgen ergeben; für Datenrisiken gilt dies jedoch nicht. Eine Risikoanalyse nach dem Prinzip „Prävention – Erkennung – Reaktion“ muss sich auf Datenrisiken als Kernstück eines CDM-Cybersicherheitsprogramms konzentrieren.

Einige Vorteile des Datenrisikomanagements

• Kosten senken für ein Unternehmen auf vielfältige Weise senken, unter anderem durch Bußgelder, Zeitverschwendung, Kundenbindung und vieles mehr.
• Risiken minimieren indem Sie mit einer Strategie zum Management aller Risiken proaktiv statt reaktiv handeln.
• Steigern Sie die Agilität des Unternehmens. Die Bewertung und das Management von Datenrisiken sind proaktive Maßnahmen, die die Geschäftsverfügbarkeit des Unternehmens sichern, indem sie eine schnelle Reaktion auf Herausforderungen ermöglichen.
• Sichern Sie den Fortbestand Ihres Unternehmens, indem Sie in der Lage sind, Dienstleistungen und Produkte bereitzustellen und zu unterstützen. Ohne ein angemessenes Management von Datenrisiken sind Unternehmen vom Scheitern bedroht.
• Steigern Sie die Kundenzufriedenheit. Die Zufriedenheit der Kunden basiert auf der Fähigkeit eines Unternehmens, durch den Schutz der für die Geschäftsabwicklung genutzten Daten sicher zu arbeiten. Gute Umfragen zur Kundenzufriedenheit und Net Promoter Scores basieren auf der Fähigkeit des Unternehmens, verwalten zu verwalten .

The benefit of data risk management is worth the associated costs. With this as a practice and discipline within an organization, the success of the organization increases. The following data risk management guide will give some tips and guidance on how to proceed with data risk management practice within your organization.

Wie man Datenrisikomanagement über Governance umsetzt

Das Datenrisikomanagement darf in keinem Unternehmen eine nachträgliche Überlegung sein. Damit das Datenrisikomanagement erfolgreich sein kann, sind eine strategische Ausrichtung, die Unterstützung durch die Führungsspitze und ein kultureller Wandel erforderlich. Beginnen Sie damit, ein Team zu bilden, das für Datenrisiken verantwortlich ist und entsprechende Zuständigkeiten trägt. Erstellen Sie eine übergreifende RACI-Matrix in Bezug auf die Richtlinie zum Datenrisikomanagement. Stellen Sie einen Datenschutzbeauftragten (DSB) ein, der für die Erstellung eines Framework für das Datenrisikomanagement verantwortlich ist. Nehmen Sie Framework , Vorgaben und Messgrößen in das Framework auf.

Data Governance zur Risikominimierung

Data Governance effektive Data Governance ein wirksames Risikomanagement erfordern eine unternehmensweite Umsetzung, klar definierte Rollen und Verantwortungsstrukturen, die operative, regulatorische und Reputationsrisiken minimieren. Durch die Zuweisung von Zuständigkeiten und Kontrollfunktionen über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg können Unternehmen verwalten , Sicherheit, Datenschutz und Compliance-Anforderungen proaktiv verwalten .

Verantwortlicher für Daten (CDO)

Der CDO legt die unternehmensweite Datenstrategie und Framework fest. Diese Funktion gewährleistet die Abstimmung zwischen Geschäftszielen, regulatorischen Anforderungen und Datenmanagement und mindert so strategische Risiken und Compliance-Risiken.

Data Owners

Datenverantwortliche sind für bestimmte Datenbereiche (wie Kunden-, Finanz- oder Betriebsdaten) zuständig. Sie legen Qualitätsstandards, Zugriffsrichtlinien und Nutzungsrichtlinien fest und stellen so sicher, dass die Daten zweckmäßig sind und vor Missbrauch geschützt werden.

Data Stewards

Datenverwalter verwalten die verwalten Datenqualität, verwalten Metadaten und verwalten die Einhaltung von Richtlinien. Sie überwachen die Genauigkeit, Beständigkeit und Vollständigkeit der Daten und leiten Probleme weiter, bevor sie zu systemischen Risiken werden.

Datenverantwortliche (IT-/Technik-Teams)

Die Systemadministratoren sind für die technische Infrastruktur verantwortlich – Datenspeicherung, Infrastruktur, Datensicherung und Sicherheitsmaßnahmen. Sie implementieren Sicherheitsvorkehrungen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überwachungssysteme, um vor Sicherheitsverletzungen und Datenverlusten zu schützen.

Compliance- und Risikobeauftragte

Diese Akteure sorgen für die Einhaltung von Vorschriften und internen Richtlinien. Sie bewerten das regulatorische Risiko, führen Audits durch und leiten Abhilfemaßnahmen, um rechtliche und finanzielle Sanktionen so gering wie möglich zu halten.

Teams für Informationssicherheit

Sicherheitsexperten verwalten die Erkennung verwalten , Schwachstellenanalysen und die Reaktion auf Vorfälle. Durch ihre Überwachung tragen sie dazu bei, unbefugten Zugriff, Datendiebstahl und Cyberrisiken zu verhindern.

Wenn diese Rollen klar definiert sind und durch dokumentierte Richtlinien und Governance-Abläufe gestützt werden, schaffen Unternehmen ein strukturiertes System von gegenseitigen Kontrollen und Gegenkontrollen. Diese mehrstufige Rechenschaftspflicht verringert datenbezogene Risiken erheblich und stärkt gleichzeitig das Vertrauen in die Datenbestände des Unternehmens.

Allgemeine Tipps zum Datenschutz-Risikomanagement

• Risiken, Bedrohungen und Schwachstellen identifizieren. Eine Risikobewertung für das Rechenzentrum durchführen.
• Bewerten Sie die Wahrscheinlichkeit und die Auswirkungen und führen Sie eine Business-Impact-Analyse durch. Dabei kann es hilfreich sein, Unterstützung durch Dritte in Anspruch zu nehmen. Berücksichtigen Sie die finanziellen Auswirkungen und die langfristigen Folgen, um Prioritäten und Maßnahmen zur Bewältigung von Datenrisiken festzulegen.
• Define governance, policies, regulations, and compliance needs, including identifying and adopting best practices for data risk management
• Assess current controls in place and continuously do this activity relative to the changing risk landscape. Implement controls in practices, processes, and work instructions across the organization.
• Test the plan to make sure it works; if not, adjust the plan and redefine any other aspect of data risk management.
• Monitor risk and provide feedback, use automated tools as much as possible, and get feedback from people around the organization.
• Verbessern Sie den Plan bei Bedarf kontinuierlich.

Einige potenzielle Risiken, die es zu erkennen und zu verwalten gilt

Im Folgenden sind einige häufige Probleme aufgeführt, auf die Sie achten und für verwalten Sie entsprechende Richtlinien festlegen sollten.

Datenbeschädigung

Daten können jederzeit beschädigt werden, beim Lesen, Schreiben, Übertragen, Laden, Verarbeiten usw. Stellen Sie sicher, dass Sie die Datenreplikation, -duplizierung, backup und -wiederherstellung identifizieren und verwalten Risiko in jeder Phase des Datenmanagement verwalten .

Geräteausfall

Es kann zu Geräteausfällen vor Ort und Cloud kommen, wo sich die Daten befinden. Unternehmen sollten sich einen Überblick über die gesamte IT-Geräteinfrastruktur und die damit verbundenen Daten verschaffen und Pläne sowie Maßnahmen zum Umgang mit Datenrisiken ausarbeiten.

Probleme bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen

Stellen Sie sicher, dass Sie sowohl kunden- und partnerbezogene als auch branchen- und regionen-/länderspezifische Vorschriften einhalten, wie beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), die Criminal Justice Information Services (CJIS), den Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA), die International Traffic in Arms Regulations (ITAR) und den California Consumer Privacy Act (CCPA). Datenschutz und Vertrauen müssen gewährleistet und Risiken berücksichtigt werden – jede dieser Vorschriften unterstreicht die Notwendigkeit eines Datenrisikomanagements.

Datenpersistenz

Data remanence through data retirement practices, if not done correctly, can result in a risk to the organization. Be sure to verify that this is happening appropriately.

Versäumnis, die Sicherheit zu überprüfen

Identification of security flaws and weaknesses can be done with audits. Data audits are always a good thing to do within organizations for managing risks.

Mangelhafte Mitarbeiterschulung

Die Mitarbeiter eines Unternehmens sollten sich möglicher Sicherheitsverletzungen und Bedrohungen – wie Malware, Phishing, Spyware usw. – bewusst sein.

Risiken Cloud

Die Risiken Cloud , PaaS- und IaaS-Diensten sollten für jeden einzelnen Dienst ermittelt und gesteuert werden. Viele Unternehmen nutzen zwar nicht alle Cloud , sollten sich aber dennoch bewusst sein, wie sich die anderen Dienste auf sie auswirken können, insbesondere im Hinblick auf das Datenrisikomanagement.

Mangelnde Vorbereitung auf die Reaktion auf Vorfälle

Für den Fall eines Datenmanagement ist es unerlässlich, über einen Notfallplan zu verfügen. Dieser Plan sollte zudem geübt oder simuliert werden, um seine Wirksamkeit sicherzustellen.

Bedrohungen der physischen Sicherheit

Die physische Sicherheit muss stets im Zusammenhang mit Sicherheitsverletzungen durch Menschen oder durch äußere Einflüsse betrachtet und verstanden werden, einschließlich der Cloud Sicherheit vor Ort und Cloud . Unternehmen sollten wissen, wie sowohl sie selbst als auch ihre Lieferanten die physische Sicherheit handhaben, insbesondere in Büroumgebungen, in denen zwischen Homeoffice- und Rückkehr-ins-Büro-Richtlinien gewechselt wird.

Bedrohungen durch Dritte

Risiken im Zusammenhang mit Software und Infrastruktur von Drittanbietern sollten ermittelt werden. Jeder Drittanbieter ist anfällig für Datenlecks, die sich auf seine Kunden auswirken können. Datenlecks, die dazu führen, dass Software gehackt und anschließend in den Umgebungen der Kunden installiert wird, können langfristige Folgen für das Unternehmen haben. Alle Unternehmen sollten wissen, wie ihre Anbieter ihre Daten schützen, insbesondere die Daten ihrer Kunden.

Weitere Datenmanagement , die zu beachten sind

• Die Bedeutung von Backups darf weder für das Unternehmen noch für uns persönlich unterschätzt werden. Sie ermöglichen die Wiederherstellung von Daten im Falle von Stromausfällen, Hackerangriffen, Naturkatastrophen, menschlichem Versagen usw. Dies ist für das Datenrisikomanagement von entscheidender Bedeutung.
• Redundancy improves the availability of your organization to do business. Redundancy of data helps manage the risk of data loss from unexpected and expected outages that may occur.
• People Risks related to data management should be identified and managed. An essential tactic is to educate people and make them know how to manage data risks within the organization. Make sure people understand and can act when needed for data risks. The practices that they learn at work can also help with personal data leakage and personal data risks.

Today, with organizations adopting Big Data practices and technologies. The risks of big data implementations in an organization need to have a data risk management strategy. An organization should review its Big Data architectures and identify data risks in its on-premise, cloud, and hybrid cloud environments. Cloud Data migration risks and Cloud storage security risks of data should be reviewed carefully. Cloud architecture adjustments may be necessary to address cloud data risks and costs. Big Data risk management should be a component of an overall data risk management strategy.

Data Governance notwendig, um Datenrisiken zu minimieren

Das Datenrisikomanagement liegt in der Verantwortung aller Bereiche, darunter Geschäftsbereiche, Marketing, Vertrieb, Personalwesen, Betrieb, Anwendungsentwicklung, Rechtsabteilung usw. Ein proaktiver Ansatz, bei dem Risiken erkannt, Kontrollmechanismen eingerichtet und Maßnahmen vorbereitet werden, kann im Ernstfall den entscheidenden Unterschied ausmachen. Das Datenrisikomanagement darf nicht erst im Nachhinein berücksichtigt werden. Es ist Teil der Geschäftskosten und sollte auch als solcher verstanden werden. Vermeiden Sie Abkürzungen und verfolgen Sie einen strategischen und umfassenden Ansatz.

Wie die Actian Data Intelligence-Plattform Data Governance das Risikomanagement Actian Data Intelligence-Plattform

Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.

Über ihre zentralisierte Schnittstelle bietet die Plattform Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, was die Umsetzung von Richtlinien, die Behebung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit erleichtert. Die Plattform hilft zudem dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist darauf ausgelegt, mit sich weiterentwickelnden Datenökosystemen mitzuwachsen und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen zu unterstützen. Fordern Sie Ihre persönliche Demo an.