Eine korrekte Datenklassifizierung ist für eine effektive Data GovernanceSicherheit und Compliance. Durch die genaue Identifizierung und Organisation von Daten auf der Grundlage ihrer Sensibilität und Bedeutung können Unternehmen sensible Informationen besser schützen, das Datenmanagement verbessern und Governance-Initiativen unterstützen.
Schauen wir uns die Bedeutung der Datenklassifizierung, ihre Rolle bei der Governance und die Vorteile der Automatisierung von Prozessen zur Verbesserung der Genauigkeit und Sicherheit genauer an.
Datenklassifizierung definiert
Unter Datenklassifizierung versteht man den Prozess der Organisation und Kennzeichnung von Daten auf der Grundlage ihres Typs, ihrer Sensibilität und ihres Wertes. Dabei werden den Daten Kategorien wie "vertraulich", "intern" oder "öffentlich" zugewiesen, um Zugriffskontrollen und Verarbeitungsprotokolle festzulegen. Eine effektive Klassifizierung hilft Unternehmen dabei, sensible Daten zu schützen, Vorschriften einzuhalten und die Datenverfügbarkeit für Geschäftseinblicke zu verbessern.
Arten der Datenklassifizierung
Die Klassifizierung von Daten kann je nach Art der Daten und dem Verwendungszweck verschiedene Formen annehmen. Die gebräuchlichsten Arten sind:
- Inhaltsbasierte Klassifizierung: Bei dieser Art der Datenklassifizierung wird der tatsächliche Inhalt der Daten analysiert, um geeignete Kategorien zuzuweisen.
- Kontextbasierte Klassifizierung: Bei diesem Typ werden Metadaten und andere Kontexthinweise für die Klassifizierung verwendet.
- Nutzer Klassifizierung: Bei dieser Art der Klassifizierung können die Nutzer die Daten auf der Grundlage ihres Wissens manuell kennzeichnen.
Datenklassifizierungsebenen
Datenklassifizierungsebenen definieren die Anforderungen an die Sensibilität und die Handhabung verschiedener Datentypen. Übliche Klassifizierungsstufen sind:
- Öffentlich: Daten, die offen zugänglich sind und bei Weitergabe kein Risiko darstellen (z. B. Pressemitteilungen von Unternehmen).
- Intern: Daten, die nur für den internen Gebrauch bestimmt, aber nicht sensibel sind (z. B. Unternehmensrichtlinien).
- Vertraulich: Sensible Informationen, die einen eingeschränkten Zugang erfordern (z. B. Finanzunterlagen).
- Streng vertraulich: Kritische Daten, die bei Offenlegung erheblichen Schaden anrichten könnten (z. B. Geschäftsgeheimnisse, persönliche Daten).
Die Festlegung klarer Klassifizierungsstufen hilft Unternehmen, verwalten Zugriff zu verwalten , die Sicherheit zu verbessern und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
Beispiele für die Klassifizierung von Daten
Einige Beispiele für die Datenklassifizierung sind:
- Öffentlich: Inhalt der Unternehmenswebsite, Marketingmaterialien, Pressemitteilungen.
- Intern: Interne E-Mails, Unternehmensrichtlinien, Mitarbeiterhandbücher.
- Vertraulich: Finanzberichte, Kundendaten, geistiges Eigentum.
- Streng vertraulich: Geschäftsgeheimnisse, persönliche Gesundheitsinformationen (PHI), Kreditkartendaten.
Die Einteilung von Daten in diese Kategorien hilft Unternehmen, sensible Informationen zu schützen, den Zugriff zu kontrollieren und die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
Warum ist die Klassifizierung von Daten wichtig?
Die Klassifizierung von Daten ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre Informationen effektiv verwalten und zu schützen. Eine ordnungsgemäße Klassifizierung trägt zum Schutz sensibler Daten bei, indem sie sicherstellt, dass nur befugtes Personal auf sie zugreifen kann, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen verringert wird. Außerdem unterstützt sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem sie Unternehmen hilft, Standards wie GDPR und HIPAA zu erfüllen, die einen sicheren Umgang mit sensiblen Daten vorschreiben.
Darüber hinaus verbessert die Klassifizierung die Data Governance , indem sie die Organisation der Daten verbessert und das Auffinden, den Zugriff und die effiziente Nutzung der Daten erleichtert. Gut klassifizierte Daten führen zu einer besseren Entscheidungsfindung, geringeren Kosten und einer höheren allgemeinen Sicherheit.
Warum die Datenklassifizierung für die Governance wichtig ist
Eine ordnungsgemäße Datenklassifizierung ist ein Eckpfeiler einer effektiven Data Governance. Denn Governance-Frameworks stützen sich auf die Klassifizierung, um Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen, verwalten Zugriff zu verwalten und die Einhaltung von Branchenvorschriften zu gewährleisten. Wenn Daten genau klassifiziert sind, können Unternehmen:
- Stärkung der Datensicherheit: Die Datenklassifizierung kann unbefugten Zugriff verhindern und das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern.
- Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Der Einsatz von Datenklassifizierungen kann Unternehmen dabei helfen, gesetzliche und branchenübliche Datenschutzstandards einzuhalten.
- Verbessern Sie das Lebenszyklusmanagement von Daten: Die Datenklassifizierung stellt sicher, dass die Daten gemäß den Governance-Richtlinien aufbewahrt, archiviert oder gelöscht werden.
- Verbessern Sie die Daten-Discovery und die usability: Ein weiterer Nutzen der Datenklassifizierung besteht darin, dass sie einen schnelleren Zugang zu genauen, relevanten Daten für die Entscheidungsfindung ermöglicht.
Wie Actian die Datenklassifizierung automatisiert
Die Actian Data Intelligence Platform vereinfacht und automatisiert den Datenklassifizierungsprozess mit fortschrittlichen Funktionen. Die Plattform scannt und kategorisiert Daten automatisch und stellt sicher, dass sensible Informationen genau gekennzeichnet und geschützt werden.
Zu den wichtigsten Merkmalen des Klassifizierungsprozesses der Plattform gehören:
- Automatisierte Kennzeichnung: Fortgeschrittene Funktionen analysieren Dateninhalt und Kontext, um geeignete Klassifizierungen zuzuweisen.
- Wissensgraphen-basierte Suche: Der Wissensgraph verbessert die Durchsuchbarkeit von Daten, indem er Datenbestände auf der Grundlage von Klassifizierungen und Beziehungen miteinander verknüpft.
- Datenschutz- und Sicherheitskontrollen: Das Verfahren stellt sicher, dass Verschlusssachen mit den entsprechenden Zugangs- und Sicherheitseinstellungen geschützt werden.
- Verfolgung der Einhaltung von Vorschriften: Die Plattform überwacht die Datennutzung und den Klassifizierungsstatus zur Unterstützung von Audits und Berichterstattung.
Durch die Automatisierung der Datenklassifizierung reduziert die Data-Intelligence-Plattform menschliche Fehler, erhöht die Beständigkeit und unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung strenger Data Governance .
Wählen Sie Actian für die Datenklassifizierung
Die Klassifizierung von Daten ist für die Sicherung sensibler Informationen, die Verbesserung der Data Governance und die Ermöglichung intelligenterer Geschäftsentscheidungen unerlässlich. Mit der Actian Data Intelligence Platform können Unternehmen den Klassifizierungsprozess automatisieren und verbessern und so sicherstellen, dass die Daten korrekt gekennzeichnet und geschützt sind und den gesetzlichen Vorschriften entsprechen. Die Investition in eine angemessene Datenklassifizierung stärkt nicht nur die Sicherheit, sondern versetzt Unternehmen auch in die Lage, das volle Potenzial ihrer Datenbestände zu erschließen.
Sind Sie bereit, den nächsten Schritt zu tun? Fordern Sie noch heute eine personalisierte Demo der Plattform an.
Häufige Fragen
Unter Datenklassifizierung versteht man den Prozess der Einteilung von Daten in Kategorien auf der Grundlage ihrer Empfindlichkeit, ihres Wertes und ihrer Wichtigkeit für das Unternehmen.
Die Datenklassifizierung hilft Unternehmen, ihre Daten zu organisieren und zu schützen, indem sie ihnen je nach Sensibilität und Wert Kennzeichnungen zuweist. Sie stellt sicher, dass sensible Informationen sicher gehandhabt werden, ermöglicht eine bessere Zugriffskontrolle und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR und HIPAA.
Normalerweise klassifiziert der Dateneigentümer oder -ersteller die Daten, wenn sie erstellt oder gesammelt werden. Allerdings sind alle Mitarbeiter für den ordnungsgemäßen Umgang mit klassifizierten Daten verantwortlich.
Die Einhaltung der GDPR bezieht sich auf die Einhaltung der Allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR), einer von der Europäischen Union (EU) erlassenen Verordnung zum Schutz der Privatsphäre und der personenbezogenen Daten von EU-Bürgern. Organisationen, die personenbezogene Daten verarbeiten, müssen sicherstellen, dass sie strenge Richtlinien für die Erhebung, Verarbeitung, Speicherung und Weitergabe von Daten befolgen. Dazu gehören die Einholung der Zustimmung, die Gewährung von Datenzugriffsrechten für Einzelpersonen, die Gewährleistung der Datensicherheit und die Meldung von Datenverstößen. Die Nichteinhaltung kann zu erheblichen Bußgeldern und rechtlichen Sanktionen führen.
Durch die Identifizierung und Kennzeichnung sensibler Daten hilft die Klassifizierung zu kontrollieren, wer auf die Daten zugreifen kann und wie sie verwendet werden. Dadurch wird das Risiko eines unbefugten Zugriffs und von Datenschutzverletzungen verringert und sichergestellt, dass vertrauliche Informationen sicher bleiben.
Die Automatisierung verbessert die Genauigkeit und Beständigkeit durch den Einsatz von Maschinelles Lernen oder anderen fortschrittlichen Funktionen zum Scannen und Klassifizieren von Daten auf der Grundlage von Mustern und Kontext. Dies reduziert menschliche Fehler, erhöht die Effizienz und hilft, große Datenmengen effektiver verwalten .
