Datenklassifizierung – Was ist das, Arten und Best Practices
Was ist Datenklassifikation?
Datenklassifikation organisiert Daten in Kategorien, um sie leichter analysieren und verwalten zu können. Sie beinhaltet das Zuweisen von Tags oder Namen zu Daten gemäß spezifischen Regeln oder Mustern, was eine effizientere Sortierung und Suche ermöglicht. Datenklassifikation ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenverwaltung und -steuerung und gewährleistet, dass Daten ordnungsgemäß gehandhabt und gesichert werden. Die Datenklassifikation hilft Organisationen auch dabei, die sensiblen oder vertraulichen Daten zu identifizieren, die in ihren Systemen und Geräten gespeichert sind, und ermöglicht so einen verbesserten Schutz von Sicherheit und Privatsphäre. Da das Datenvolumen und die Komplexität zunehmen und Organisationen sich immer stärker auf datengetriebene Entscheidungen verlassen, wird die Datenklassifikation zu einem immer wichtigeren Werkzeug, um eine erfolgreiche Datenverwaltung zu gewährleisten.
Was sind Geschäftsdaten und welche Arten von Geschäftsdaten gibt es?
Geschäftsdaten beziehen sich auf alle Informationen über die Kunden, den Betrieb, die Marketingaktivitäten und die Finanzen eines Unternehmens. Diese Daten können genutzt werden, um Einblicke in die Leistung eines Unternehmens zu gewinnen und Entscheidungen über die Verbesserung bestimmter Aspekte des Geschäfts zu treffen. Zu den verschiedenen Arten von Geschäftsdaten gehören Kundendaten, Betriebsdaten, Marktdaten und Finanzdaten.
Kundendaten beziehen sich auf die Informationen, die ein Unternehmen über seine Kunden hat. Diese Daten können Kontaktdaten der Kunden, Kaufhistorie und Kundenvorlieben oder -feedback umfassen. Ein besseres Verständnis der Kundendaten kann einem Unternehmen helfen, seine Produktangebote, Marketingbotschaften oder den Kundenservice besser auf die Bedürfnisse seiner Kunden abzustimmen.
Betriebsdaten beziehen sich auf die Daten, die mit den täglichen Aktivitäten eines Unternehmens zusammenhängen. Dies kann die Anzahl der produzierten oder versandten Produkte, die Anzahl der Mitarbeiter oder die Anzahl der bearbeiteten Aufträge umfassen. Diese Daten ermöglichen es Unternehmen, die internen Abläufe ihres Geschäfts zu verstehen und Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren.
Arten der Datenklassifikation
Daten können auf verschiedene Weisen klassifiziert werden, abhängig von ihrem beabsichtigten Einsatz und dem Kontext, in dem sie verwaltet und abgerufen werden. Gängige Beispiele für Datenklassifikationen sind öffentlich, intern, vertraulich und eingeschränkt; strukturiert und unstrukturiert; und personen-, orts- und ereignisbasiert. Die Datenklassifikation kann auch das Gruppieren von Daten in Datenschutzkategorien beinhalten, wie zum Beispiel Finanz-, Gesundheits- und Teammitgliederdaten. Ziel der Datenklassifikation ist es, sicherzustellen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit korrekt verwendet werden und dass sensible Daten ordnungsgemäß verwaltet und gesichert werden. Organisationen können die für sie wichtigsten Daten leichter schützen und sammeln, indem sie Daten in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften organisieren.
Beginnen wir mit den Haupttypen der Datenklassifikation. Die vier Hauptklassifikationen für Daten sind:
- eingeschränkt
- vertraulich
- intern
- öffentlich
Diese Typen können jedoch je nach Organisation variieren. Jede dieser Ebenen bestimmt, wer Zugang zu den Daten hat und wie lange die Daten aufbewahrt werden müssen.
Dieser Beitrag, der erste von dreien, wird Organisationen dabei helfen, ein Datenklassifizierungsprogramm zu erstellen, einschließlich der Voraussetzungen für das Programm und der Verantwortlichkeiten der Aufgabenmitglieder, um eine ordnungsgemäße Governance zu gewährleisten. Den Entwicklungsprozess werde ich in einem zukünftigen Beitrag im Detail darstellen.
Gespräche und Meetings darüber, was Datenklassifizierung ist und wie sie in Organisationen definiert wird, finden seit zwei Jahrzehnten statt. Es ist das klassische “Coca-Cola-Dose”-Experiment; eine Gruppe von Menschen sitzt um eine Coca-Cola-Dose herum und beschreibt, was sie sehen, ohne zu sagen “es ist eine Coca-Cola-Dose”. Jeder wird eine einzigartige Sichtweise haben und keine zwei Beschreibungen werden gleich sein.
“Die Datenklassifizierung ist schwierig, langweilig und undankbar, aber …”
Stellen Sie sich nun die gleiche Übung vor, aber ersetzen Sie die Coca-Cola-Dose durch die Daten Ihrer Organisation. Die Datenklassifizierung wird für eine Organisation mit verschiedenen Geschäftsfunktionen, Lieferergebnissen und unterschiedlichen Bedürfnissen extrem kompliziert. Es kann Sie dazu bringen, nach anderen Dingen zu suchen, die Sie mit Ihrem Tag anstellen können. Datenklassifizierung ist schwierig, langweilig und undankbar. Sie werden sie jedoch annehmen müssen, um ein effektives Cybersicherheitsprogramm zu erstellen.
Jeder Artikel über Datenklassifizierung wird Ihnen sagen, dass sie in das Informationssicherheits- und Compliance-Programm einer Organisation einfließen muss. Diese allgemeine Aussage wird bei Ihrem Managementteam auf allgemeine Akzeptanz stoßen, aber die Datenklassifizierung erfordert viel Arbeit. Wünsche, Bedürfnisse und sogar Definitionen zur Datenklassifizierung variieren zwischen den Gruppen in einer Organisation.
Die Datenklassifizierung umfasst in der Regel ein System mit drei oder vier Ebenen, ähnlich dem unten:
Wenn Sie neu in der Datenklassifizierung sind, beginnen Sie mit dem 3-Ebenen-System.
Ich empfehle Organisationen, die neu in der Datenklassifizierung sind, mit dem 3-Ebenen-System zu beginnen, da diese Ebenen und ihre entsprechenden Aktionen und Kontrollen schwierig zu definieren sein können. Das 3-Ebenen-System betrachtet alle internen Daten als vertraulich, so dass Sie Ihre Ziele klar im gesamten Unternehmen kommunizieren können, einschließlich Standorte, Prozesse und Anwendungen. Erstellen Sie zunächst die Prozesse und Verfahren, die zur Unterstützung vertraulicher Daten benötigt werden. Sie können die begrenzte Menge an öffentlichen und hochvertraulichen Daten später durch Interviews und technische Entdeckung identifizieren.
Warum es unerlässlich ist, die Datenklassifizierungsebenen oder -typen zu erlernen
Die Datenklassifizierung ist ein System zur Organisation von Daten in verschiedene Kategorien, abhängig von ihrer Kritikalität, Sensibilität und ihrem Wert für eine Organisation. Ihr Zweck ist es, die Datensicherheit, Zuverlässigkeit und Compliance mit relevanten Gesetzen und Vorschriften zu gewährleisten. Die korrekte Klassifizierung von Daten ist ein wesentlicher Schritt im Daten-Governance-Prozess einer Organisation, da sie dessen Datenmanagement- und Schutzrichtlinien definiert.
Das Erlernen der Datenklassifizierungsebenen ist für Organisationen unerlässlich, um zwischen Daten unterschiedlichen Wertes, Sensibilität und Risikos zu unterscheiden. Durch die Zuordnung von Daten zur entsprechenden Klassifizierungsebene können Organisationen die notwendigen Kontrollen implementieren, um zu verwalten, wer auf die Daten zugreifen kann und wie sie verwendet werden. Beispielsweise können Organisationen abhängig von der Datenklassifizierungsebene unterschiedliche Zugriffskontrollstufen festlegen, um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal auf die Daten zugreifen kann.
Schritte für eine effektive Datenklassifizierung
Eine effektive Datenklassifizierung kann manuell oder durch automatisierte Prozesse erfolgen. Indem die Organisation die Arten von Daten versteht, mit denen sie umgeht, kann sie Daten nach diesen Kategorien klassifizieren und gruppieren. Dies könnte das Alter der Daten, die Auswirkungen eines Datenverstoßes und die Wahrscheinlichkeit eines Datenverstoßes beinhalten. Sobald diese Kategorien festgelegt sind, kann die Organisation dann den Grad der Sensibilität und Bedeutung jeder Datentyp festlegen und ein entsprechendes Datenklassifizierungsetikett zuweisen.
Die Datenklassifizierung ist die Organisation und Strukturierung von Daten basierend auf ihrer Bedeutung und Sensibilität. Sie beinhaltet eine Prüfung zur Identifizierung und Kategorisierung von Daten, die Festlegung von Zielen, die Erstellung eines Datenklassifizierungsschemas und -richtlinien, die Implementierung der Strategie und deren Überwachung und Pflege. Durch diesen Prozess können Organisationen Daten schützen, die Compliance mit Vorschriften und Branchenstandards gewährleisten und die betriebliche Effizienz verbessern.
Organisationen müssen ihre Datenschutzanforderungen identifizieren, bevor sie Daten klassifizieren können. Dies wird dazu beitragen, dass alle Daten geschützt sind, um den Datenschutz-, Sicherheits-, rechtlichen und regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden. Bei der Bestimmung der Datenklassifizierung sollten die potenziellen Folgen eines Datenverstoßes, die Notwendigkeit, Geschäftsgeheimnisse zu schützen, und das Gesamtrisiko, das die Daten für die Organisation darstellen, berücksichtigt werden.
Herausforderungen bei der Datenklassifizierung
Die Datenklassifizierung stellt für die meisten Organisationen mehrere Herausforderungen dar. Organisationen müssen die Komplexität und Sensibilität der Daten, die zur sicheren Verwaltung der Daten erforderlichen Ressourcen und die notwendigen Sicherheitsprotokolle berücksichtigen. Die Datenklassifizierung ist auch aufgrund des ständig wachsenden Datenvolumens, der Komplexität der Daten und der zur gründlichen Bewertung der Daten erforderlichen Zeit schwierig. Daten werden oft an mehreren Standorten und in verschiedenen Systemen gespeichert, was ihre genaue Klassifizierung und den Schutz erschwert. Darüber hinaus müssen Organisationen sicherstellen, dass die Klassifizierung konsistent und genau angewendet wird, um sicherzustellen, dass alle Daten sicher gespeichert und geschützt sind. Schließlich müssen Organisationen sicherstellen, dass autorisiertes Personal Zugang zu sensiblen Daten hat und dass die Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt sind.
Was ist der Unterschied zwischen Datenklassifizierung und Datenkategorisierung?
Datenklassifizierung und Datenkategorisierung sind zwei wesentliche Konzepte im Datenmanagement. Die Datenklassifizierung fasst Daten in sinnvolle Informationscluster zusammen, basierend auf spezifischen Kriterien wie Merkmalen, Attributen, Verhalten, Muster und mehr. Sie hilft, Daten für eine effizientere Speicherung und Abrufung zu organisieren.
Datenkategorisierung ordnet Daten in Kategorien ein, basierend auf spezifischen Kriterien wie Ähnlichkeit, Beziehungen oder Zweck. Sie wird verwendet, um Daten für eine leichtere Analyse und Verständnis zu organisieren. Sie wird oft verwendet, um ein großes Datenvolumen in kleinere Informationssätze zu verwalten. Beispielsweise können Daten in einer Kundenumfrage klassifiziert werden, wie Alter, Geschlecht, geografische Lage usw.
Klassifizierungs- und Kategorisierungstechniken werden nun in vielen Bereichen eingesetzt, wie z.B. Business Intelligence, Analytics, Natural Language Processing und Machine Learning. Sie helfen Unternehmen, große Datenmengen schnell und genau zu analysieren. Dies ermöglicht es ihnen, besser informierte Entscheidungen zu treffen und die Effizienz zu verbessern.
Praxisbeispiele
Organisationen klassifizieren und kategorisieren umfangreiche Datenmengen, unabhängig von Unternehmensgröße, Branche oder geografischer Lage. Zum Beispiel:
Datenklassifizierung: Eine Bank kann die Datenklassifizierung nutzen, um Kundendaten in Hochrisiko- und Niedrigrisikokunden zu kategorisieren. Dies kann der Bank helfen, Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlicher ihre Kredite nicht bedienen, so dass sie für weitere Untersuchungen markiert werden können.
Datenkategorisierung: Einzelhändler können die Datenkategorisierung nutzen, um Kundenkäufe in Produkte, Marken, Preisspannen und mehr zu kategorisieren. Dies ermöglicht es Einzelhändlern, ihre Marketingaktivitäten besser zu zielen und den Umsatz zu steigern.
Bevor Sie Ihr Datenklassifizierungsprogramm starten
Ein Datenklassifizierungsprogramm kann nicht im luftleeren Raum erstellt und implementiert werden. Die folgenden Komponenten eines Cybersicherheitsprogramms müssen vorhanden sein, bevor die Planung der Datenklassifizierung beginnen kann:
- Asset Management – Verantwortlich ist die IT. Die Organisation muss wissen, welche Systeme die hochsensiblen, vertraulichen oder streng vertraulichen Daten enthalten. Ein Datenklassifizierungsprogramm ohne einen effektiven Asset-Management-Prozess wird nicht funktionieren; Sie werden nicht über die Planungsphase hinauskommen.
- Incident Response (IR) – Verantwortlich ist die Cybersicherheitsabteilung. Sie müssen einen Plan und Prozess für den Fall haben, dass vertrauliche oder streng vertrauliche Daten verletzt wurden. Organisationen mit unreifen Cyber-Programmen kämpfen oft mit der Incident Response, da Datenverletzungen mit unterschiedlichen Datentypen unterschiedliche Reaktionsstufen erfordern. Diese Reaktionsstufen müssen vor dem Start eines Datenklassifizierungsprogramms festgelegt werden.
- Regulierte Datensätze – Verantwortlich ist die Compliance-Abteilung. Die meisten Daten sind reguliert (z.B. Finanzdaten, geistiges Eigentum usw.). Sie müssen bestimmen, welche regulierten Daten Sie haben, bevor Sie ein Datenklassifizierungsprogramm beginnen. Diese Datensätze, einmal definiert, werden Ihnen auch helfen, Ihre DLP-Regeln und Standortsuche festzulegen.
- Datensätze zum Datenschutz – Verantwortlich ist die Datenschutzabteilung. Ähnlich wie bei den regulierten Datensätzen, müssen Datenschutzdaten vorbestimmt sein. Nehmen Sie hier keine Abkürzungen. Eine pauschale Aussage wie “Nun, es handelt sich nur um personenbezogene Daten” wird zum Desaster führen. Ihre Cyber- und Datenschutzteams müssen sich auf Datenschutzdatendefinitionen und -regeln einigen, einschließlich:
- Wird die Organisation Kunden-IDs als personenbezogene Daten klassifizieren?
- Sind einige Arten von personenbezogenen Daten sensibler als andere?
- Erfordern irgendwelche Vorschriften, dass Daten auf einen bestimmten Ort oder eine bestimmte Gerichtsbarkeit beschränkt sein müssen?
Organisationen müssen die Einhaltung mehrerer zusätzlicher Datenschutzanforderungen nachweisen, um ein erfolgreiches Datenklassifizierungsprogramm sicherzustellen.
Die Beziehung zwischen Datenklassifizierung und Compliance
Compliance bezieht sich natürlich auf die Einhaltung von Gesetzen, Regeln, Vorschriften und Standards, während die Datenklassifizierung Daten nach ihrer Sensibilität, ihrem Wert, ihrem Zweck oder ihrem Kontext organisiert und kennzeichnet.
Es ist ein integraler Bestandteil der Datensicherheit und hilft Organisationen, ihre sensiblen Daten zu schützen. Zum Beispiel muss ein Unternehmen, das personenbezogene Daten verarbeitet, die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten.
Datenklassifizierung und Compliance sind eng miteinander verbunden. Zum Beispiel müssen Organisationen verstehen, wie Daten klassifiziert werden, um den relevanten Vorschriften zu entsprechen. Ein Unternehmen, das personenbezogene Daten verarbeitet, muss sicherstellen, dass diese ordnungsgemäß organisiert und geschützt sind, in Übereinstimmung mit der DSGVO. Darüber hinaus kann die Datenklassifizierung Organisationen helfen, branchenspezifischen Vorschriften zu entsprechen. Zum Beispiel muss eine Finanzinstitution Daten gemäß den Richtlinien der Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) klassifizieren.
Die Vorteile von Datenklassifizierung und Compliance gehen über die einfache Einhaltung des Gesetzes hinaus. Ein gut implementiertes Datenklassifizierungssystem kann Organisationen helfen, die Sicherheit ihrer Daten zu verbessern, die Datenintegrität zu gewährleisten und ihr Risikoexposition zu reduzieren. Es kann auch helfen, die Datensicherheitsrichtlinien und -prozesse der Organisationen zu optimieren und ihre allgemeine Sicherheitslage zu verbessern. Schließlich kann die Datenklassifizierung Organisationen helfen, die Kosten im Zusammenhang mit Datenverletzungen und anderen Sicherheitsvorfällen zu reduzieren.
Erstellen Sie eine Taskforce für die Datenklassifizierung
Ein hochwirksames Datenklassifizierungsprogramm wird Beiträge aus zahlreichen Geschäftsbereichen erhalten.
Sie werden feststellen, dass einige Abteilungen kooperativer sind als andere. Sie müssen zum Beispiel die IT nicht davon überzeugen, teilzunehmen. Praktisch jeder CIO wird ein ausgereiftes Datenklassifizierungsprogramm wollen, da es den IT-Abteilungen ermöglicht, die Systeme, Geschäftsprozesse und Anwendungen, die sie bereitstellen und warten, automatisch zu priorisieren.
“Bringen Sie alle Teams auf die gleiche Seite.”
Ich empfehle Ihnen, mit den Regulierungsbehörden zu beginnen. Sie verstehen in der Regel die Bedeutung des Programms und kennen ihre Datensätze sehr gut. Dann binden Sie Risiko- und Rechtsabteilung ein. Auch sie kennen ihre Daten, benötigen aber wahrscheinlich eine Schulung zu ihrer Rolle und ihren Lieferergebnissen. Sie können viel effizienter und effektiver arbeiten, sobald alle Teams auf dem gleichen Stand sind. Machen Sie sie zu einem Teil des Programmentwicklungsprozesses. Definieren Sie die Datenklassifikationen gemeinsam. Entwickeln Sie gemeinsam die für die Schulung der Geschäftseinheiten über das Programm erforderlichen Materialien. Kommunizieren Sie dann (anstatt zu diktieren) Verfahrensänderungen im Umgang mit bestimmten Datentypen, um die Konformität mit dem neuen Klassifizierungsprogramm zu gewährleisten.
Die Taskforce: Lieferergebnis, Rolle, Motivation
Datenklassifizierungsprogramme scheitern häufig in ihrer Umsetzung, es sei denn, jede Gruppe trägt etwas dazu bei, das Programm erfolgreich zu machen.
Was ist ein Datenklassifizierungsstandard?
Ein Datenklassifizierungsstandard ist ein organisiertes System zur Klassifizierung von Daten hinsichtlich ihrer Sensibilität, ihrem Schutzbedarf und anderen Eigenschaften. Dieses System hilft Organisationen, Daten basierend auf ihrer Sensibilität und Bedeutung für die Organisation zu speichern, zu verwalten und zu schützen. Der gängigste Standard für die Datenklassifizierung hat vier Stufen, die von öffentlichen oder nicht klassifizierten Daten bis zu hoch vertraulichen Daten reichen. Diese Stufen werden oft als öffentlich, verborgen, geheim und streng geheim bezeichnet, abhängig von der Größe und Komplexität der Organisation. Die Einhaltung von Datenklassifizierungsstandards hilft Organisationen sicherzustellen, dass ihre Daten angemessen verwaltet und geschützt werden, während sie den geltenden Gesetzen und Vorschriften entsprechen.
Was sind die Vorteile einer Datenklassifizierungspolitik?
Eine Datenklassifizierungspolitik kann erhebliche Vorteile bieten, indem sie Organisationen dabei hilft, ihre Daten effektiv zu schützen, Sicherheitsrisiken zu minimieren und den geltenden Gesetzen und Vorschriften zu entsprechen.
Datenklassifizierungspolitiken helfen Organisationen, sensible Daten wie personenbezogene Informationen, geistiges Eigentum und Finanzdaten zu schützen. Indem sie die Kategorien von Daten, die abgedeckt werden sollen, klar definieren und die angemessenen Kontrollen für jeden Typ spezifizieren, können Organisationen sicherstellen, dass die richtigen Maßnahmen ergriffen werden, um ihre Daten vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch zu schützen. Dies kann Zugangskontrollen, Verschlüsselung und andere, auf die Sensibilität der Informationen abgestimmte Maßnahmen beinhalten.
Datenklassifizierungspolitiken können auch dazu beitragen, Sicherheitsrisiken zu minimieren, indem sie einen konsistenten und einheitlichen Ansatz zum Umgang und zur Speicherung von Daten bieten. Dies hilft sicherzustellen, dass Daten auf die sicherste Weise möglich gespeichert werden, während sie Organisationen dabei unterstützen, potenzielle Schwachstellen in ihrer Umgebung zu identifizieren.
Schließlich können Datenklassifizierungspolitiken Organisationen dabei helfen, den geltenden Gesetzen und Vorschriften wie der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) zu entsprechen.
Was kommt als Nächstes
In meinem nächsten Beitrag werden wir uns intensiv mit dem Klassifizierungsschema und den besten Praktiken für die Definition von Daten beschäftigen.
Zusätzliche Ressourcen