Wachsendes Datenvolumen erfordert solide Klassifizierungsstrategie
17. Oktober 2023
Die Klassifizierung von Daten ist eine Orientierungshilfe in einer Welt wachsender Datenmengen und Komplexität. Eine geeignete Klassifizierungsstrategie hilft Unternehmen, ihre Daten besser zu sortieren und zu kategorisieren, was zu einem einfacheren Zugriff, mehr Sicherheit und einer besseren Entscheidungsfindung führt. Letztlich versetzt eine gute Klassifizierungsstrategie Unternehmen in die Lage, das wahre Potenzial ihrer heterogenen Daten zu nutzen und Chaos in Klarheit zu verwandeln.
82 Prozent der Unternehmen waren in den letzten 12 Monaten von einem Datenschutzverstoß betroffen waren – so eine von ESG Research durchgeführte Studie. 42 Prozent dieser Unternehmen machen dafür eine schlechte Datenklassifizierung verantwortlich.
Das ist einer der Gründe, warum eine gut durchdachte Klassifizierungsstrategie immer wichtiger wird, zumal das Datenvolumen und die Bedeutung der Daten weiter zunehmen werden. Außerdem ermöglicht eine solide Klassifizierungsstrategie, dass Unternehmen ihre Daten besser verstehen, fundierte Entscheidungen über die Speicherung, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Informationen treffen können.
Bei der Ausarbeitung einer gut durchdachten Klassifizierungsstrategie ist es notwendig zu verstehen, dass nicht alle Daten gleich und nicht gleich wertvoll sind. Deshalb ist es keine sinnvolle und kosteneffektive Vorgehensweise, einfach alle verfügbaren Unternehmens-Daten zu sichern und zu speichern. Es bedarf einer guten Klassifizierungsstrategie.
Durch eine Klassifizierung von Daten auf der Grundlage von Attributen wie Sensitivität, Wert und gesetzlichen Anforderungen können Unternehmen klare und effiziente Richtlinien dafür aufstellen, wie lange die einzelnen Datenkategorien aufbewahrt und gespeichert werden sollten. So können beispielsweise sensible Kundendaten aufgrund gesetzlicher Bestimmungen längere Aufbewahrungsfristen erfordern, während für unkritische betriebliche Daten kürzere Aufbewahrungsfristen gelten können.
Die Klassifizierung versetzt Unternehmen zudem in die Lage, ihre Ressourcen effizienter zuweisen und sicherstellen, dass wertvoller Speicherplatz für wichtige Daten verwendet wird. Weniger relevante Daten lassen sich angemessen archivieren oder nach Ablauf der Aufbewahrungsfrist entsorgen. Letztlich ermöglicht die Datenklassifizierung Unternehmen, die Speicherkosten zu senken, das Datenvolumen zu minimieren und die Compliance-Vorschriften einzuhalten.
Im Gegensatz dazu bedeutet ein fehlendes Datenklassifizierungssystem für Unternehmen ein erhebliches Risiko. Wenn sie nicht zwischen kritischen und unkritischen Daten unterscheiden, können ihre Speicherressourcen mit redundanten oder veralteten Informationen überlastet werden, was zu unnötigen Kosten führt. Ohne angemessene Klassifizierung können Unternehmen auch nur schwer feststellen, welche Daten der Aufbewahrungspflicht unterliegen, was zu Verstößen gegen die Vorschriften und zu rechtlichen Konsequenzen führen kann.
Darüber hinaus beeinträchtigt das Fehlen eines Datenklassifizierungssystems die Sicherheit, wie die aktuelle Studie von ESG Research zeigt. Ohne klare Richtlinien für den Umgang mit Daten sind Mitarbeiter nicht in der Lage, sicher mit sensiblen Informationen umzugehen. Es besteht die Gefahr, dass Mitarbeiter Daten an unautorisierte Empfänger weitergeben, Daten auf unsichere Geräte speichern oder die Verschlüsselung vernachlässigen. Cyberkriminelle nutzen diese Sicherheitslücken oft aus, um an wertvolle Daten zu gelangen, die sie für Lösegeldforderungen oder andere Zwecke verwenden.
Vorteile der Automatisierung
Unternehmen stoßen bei dem Versuch, ihre Daten effektiv zu klassifizieren, häufig auf Herausforderungen. Ein Haupthindernis ist die schiere Menge und Vielfalt der Daten, die in verschiedenen Abteilungen und Systemen erzeugt werden. Dies erschwert es erheblich, einheitliche Klassifizierungskriterien festzulegen. Hinzu kommt, dass die Daten in verschiedenen Formaten, Dateitypen und an unterschiedlichen Orten gespeichert sein können, was den Prozess weiter erschwert und zu Fehlklassifizierungen führt. Auch mangelndes Bewusstsein der Mitarbeiter für die Bedeutung der Datenklassifizierung und fehlende Schulungen können die Einführung erschweren.
Es gibt jedoch Strategien, mit denen Unternehmen diese Herausforderungen angehen können. Zunächst können sie ein funktionsübergreifendes Team aus IT-, Datenmanagement-, Rechts- und Compliance-Experten einrichten, um klare Klassifizierungskriterien festzulegen. Dieses Team kann sicherstellen, dass das Klassifizierungssystem mit den gesetzlichen Anforderungen und den Geschäftszielen übereinstimmt. Zweitens können Unternehmen in Tools und Software zur Datenklassifizierung investieren, die den Prozess automatisieren, menschliche Fehler reduzieren und Konsistenz gewährleisten. Mit diesen lassen sich Daten scannen und aktualisieren, um auf der Grundlage vordefinierter Regeln geeignete Etiketten oder Tags zuzuweisen.
Durch Automatisierung dieser Prozesse lässt sich in erster Linie die Gefahr menschlicher Fehler, die bei manuellen Klassifizierungsbemühungen häufig besteht, drastisch reduzieren. Dies führt zu einem höheren Grad an Genauigkeit bei der Datenklassifizierung und verringert die Wahrscheinlichkeit, dass sensible Informationen falsch gekennzeichnet oder unsachgemäß behandelt werden. Darüber hinaus gewährleistet die Automatisierung einen einheitlichen Klassifizierungsstandard für verschiedene Datenquellen und -typen und beseitigt Diskrepanzen, die durch Abweichungen in der menschlichen Interpretation oder Beurteilung entstehen könnten.
Auch Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme sind von entscheidender Bedeutung. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter über die Bedeutung der Datenklassifizierung, die potenziellen Risiken eines falschen Umgangs mit Daten und die richtigen Verfahren zur genauen Klassifizierung von Daten aufklären. Eine solche Schulung trägt dazu bei, eine Kultur der Datenverantwortung im gesamten Unternehmen zu fördern.
Schließlich ist die Datenklassifizierung mehr als nur eine einmalige Übung. Es handelt sich um eine immerwährende Aufgabe, die eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung erfordert. Daten sind nicht statisch und eine ordnungsgemäße Klassifizierung erfordert regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen, um Änderungen der Datentypen, der gesetzlichen Vorschriften und der Geschäftsanforderungen Rechnung zu tragen. Durch regelmäßige Audits und Bewertungen können Unternehmen Bereiche identifizieren, in denen die Klassifizierung von den Standards abweicht oder neue Datenkategorien entstanden sind.
René Claus ist EMEA MSP Sales Director bei Arcserve.
