
データ分類とは何か、種類、そしてベストプラクティス
データ分類とは何ですか?
データ分類は、データをカテゴリーに整理し、より簡単に分析および管理できるようにするプロセスです。特定のルールやパターンに従ってデータにタグや名前を付けることで、データをより効率的に分類し、検索できるようにします。データ分類はデータガバナンスと管理の重要な要素であり、データが適切に処理され、保護されることを保証します。また、データ分類は、組織がシステムやデバイスに存在する機密または秘密のデータを特定するのに役立ち、セキュリティとプライバシー保護を強化します。データの量と複雑さが増し、組織がデータ駆動型の意思決定に依存するようになるにつれて、データ分類は成功するデータ管理を確保するためのますます重要なツールとなります。
ビジネスデータとは何ですか?また、ビジネスデータの種類は何ですか?
ビジネスデータとは、企業の顧客、業務、マーケティング活動、財務に関するすべての情報を指します。このデータは、企業のパフォーマンスを洞察し、ビジネスの特定の側面を改善するための意思決定に使用できます。ビジネスデータの種類には、顧客データ、業務データ、市場データ、財務データなどがあります。
顧客データは、企業が顧客について持っている情報に関連します。このデータには、顧客の連絡先情報、購入履歴、顧客の好みやフィードバックが含まれることがあります。顧客データをよりよく理解することで、企業は製品の提供、マーケティングメッセージ、または顧客サービスを顧客のニーズに合わせて調整することができます。
業務データは、企業の日常活動に関連するデータを指します。これには、生産または出荷された製品の数、従業員の数、処理された注文の数が含まれることがあります。このデータにより、企業は内部業務を理解し、改善の余地を特定することができます。
データ分類の種類
データは、その使用目的や管理・アクセスされるコンテキストに応じて、さまざまな方法で分類できます。一般的なデータ分類の例には、公開、内部、機密、制限付き、構造化および非構造化、人物、場所、イベントベースがあります。データ分類はまた、金融、医療、チームメンバーの記録などのプライバシーカテゴリーにデータをグループ化することも含まれます。データ分類の目的は、適切なデータが適切なタイミングで正しく使用され、機密データが適切に管理および保護されることを保証することです。組織は、類似の特性を持つグループにデータを整理することで、最も重要なデータをより簡単に保護し、収集することができます。
まず、主要なデータ分類の種類を見ていきましょう。データの主な分類は次の4つです:
- 制限付き
- 機密
- 内部
- 公開
ただし、これらのタイプは組織によって異なる場合があります。これらの各レベルは、誰がデータにアクセスできるか、データをどのくらいの期間保持する必要があるかを決定します。
この投稿は3部作の最初のもので、組織がデータ分類プログラムを作成するのを支援し、プログラムの前提条件とタスクメンバーの責任を含め、適切なガバナンスを確保します。開発プロセスの詳細は、今後の投稿で説明します。
データ分類とは何か、組織でどのように定義するかについての会話や会議は、過去20年間にわたって行われてきました。それは「コーラの缶」実験のようなものです。人々がコーラの缶を囲んで座り、「それはコーラの缶です」と言わずに見たものを説明します。誰もが独自の視点を持ち、2つの説明が同じになることはありません。
「データ分類は難しく、退屈で、目立たないが…」
では、同じ演習を想像してみてください。ただし、コーラの缶を組織のデータに置き換えます。異なるビジネス機能、成果物、異なるニーズを持つ組織にとって、データ分類は非常に複雑になります。それは、1日の他のことを探したくなるかもしれません。データ分類は難しく、退屈で、目立たない。しかし、効果的なサイバーセキュリティプログラムを作成するためには、それを受け入れる必要があります。
データ分類に関する記事は、組織の情報セキュリティとコンプライアンスプログラムに組み込まれる必要があると述べています。この一般的な声明は、管理チームから普遍的な受け入れを得るでしょうが、データ分類には多くの重労働が必要です。データ分類の欲求、ニーズ、さらには定義は、組織内のグループ間で異なります。
データ分類は通常、以下のような3層または4層のシステムを含みます:
データ分類に不慣れな場合は、3レベルのシステムから始めてください。
データ分類に不慣れな組織には、3レベルのシステムから始めることをお勧めします。これらのレベルとそれに対応するアクションやコントロールを定義するのは難しい場合があります。3レベルのシステムでは、すべての内部データを機密として扱うため、場所、プロセス、アプリケーションを含め、ビジネス全体で目標を明確に伝えることができます。まず、機密データをサポートするために必要なプロセスと手順を作成します。後でインタビューや技術的な調査を通じて、公開データと高度に機密性の高いデータの限られた量を特定できます。
データ分類レベルまたはタイプを学ぶことが重要な理由
データ分類は、データをその重要性、機密性、組織にとっての価値に応じて異なるカテゴリーに整理するシステムです。その目的は、データのセキュリティ、信頼性、および関連する法律や規制への準拠を確保することです。データが正しく分類されていることを確認することは、組織のデータガバナンスプロセスにおいて重要なステップであり、データ管理と保護ポリシーを定義します。
データ分類レベルを学ぶことは、組織が異なる価値、機密性、リスクを持つデータを区別するために重要です。データを適切な分類レベルに割り当てることで、組織はデータにアクセスできる人とその使用方法を管理するために必要なコントロールを実施できます。たとえば、組織はデータ分類レベルに応じて異なるアクセス制御レベルを設定し、許可された人員のみがデータにアクセスできるようにします。
効果的なデータ分類のステップ
効果的なデータ分類は、手動または自動化されたプロセスで行うことができます。組織が扱うデータの種類を理解することで、企業はそれらのカテゴリーに従ってデータを分類し、グループ化することができます。これには、データの年齢、データ侵害の影響、データ侵害の可能性が含まれるかもしれません。これらのカテゴリーが確立されたら、組織は各データタイプの機密性と重要性のレベルを定義し、対応するデータ分類ラベルを割り当てることができます。
データ分類は、データの重要性と機密性に基づいてデータを整理し、構造化することです。データを特定し、分類するための監査を行い、目的を設定し、データ分類スキームとポリシーを作成し、戦略を実施し、それを監視および維持します。このプロセスを実行することで、組織はデータを保護し、規制や業界標準に準拠し、運用効率を向上させることができます。
組織はデータを分類する前に、プライバシー要件を特定する必要があります。これにより、すべてのデータがプライバシー、セキュリティ、法的および規制要件を満たすように保護されることを保証します。データ分類を決定する際には、データ侵害の潜在的な結果、営業秘密を保護する必要性、およびデータが組織に与える全体的なリスクを考慮してください。
データ分類の課題
データ分類は、多くの組織にとっていくつかの課題をもたらします。組織は、データの複雑さと機密性、データを安全に管理するために必要なリソース、および実施すべきセキュリティプロトコルを考慮する必要があります。データ分類は、増え続けるデータ量、データの複雑さ、およびデータを徹底的に評価するために必要な時間のために困難です。データはしばしば複数の場所やシステムに保存されており、正確に分類し、保護することが難しいです。さらに、組織は、分類が一貫して正確に適用され、すべてのデータが安全に保存され、保護されていることを保証する必要があります。最後に、組織は、許可された人員が機密データにアクセスできることを保証し、データが不正アクセスから保護されていることを確認する必要があります。
データ分類とデータカテゴライズの違いは何ですか?
データ分類とデータカテゴライズは、データ管理における2つの重要な概念です。データ分類は、特定の基準(特性、属性、行動、パターンなど)に基づいてデータを意味のある情報のクラスターに統合します。これにより、データのより効率的な保存と取得が可能になります。
データは、特定の基準(類似性、関係、目的など)に基づいてカテゴリーに分類されます。これは、データをより簡単に分析し、理解するために使用されます。これは、大量のデータをより小さな情報セットに管理するためによく使用されます。たとえば、顧客調査では、年齢、性別、地理的位置などでデータを分類できます。
分類とカテゴライズの技術は、ビジネスインテリジェンス、分析、自然言語処理、機械学習など、多くの分野で利用されています。これにより、企業は大量のデータを迅速かつ正確に分析することができます。これにより、より情報に基づいた意思決定を行い、効率を向上させることができます。
実際の使用例
組織は、企業の規模、業界、地理に関係なく、大量のデータを分類し、カテゴライズします。たとえば:
データ分類:銀行は、顧客データを高リスク顧客と低リスク顧客に分類するためにデータ分類を使用できます。これにより、銀行はローンの返済が滞る可能性の高い顧客を特定し、さらなる調査のためにフラグを立てることができます。
データカテゴライズ:小売業者は、顧客の購入を製品、ブランド、価格帯などにカテゴライズするためにデータカテゴライズを使用できます。これにより、小売業者はマーケティング活動をより効果的にターゲットにし、売上を促進することができます。
データ分類プログラムを開始する前に
データ分類プログラムは、孤立した状態で作成および展開することはできません。データ分類の計画を開始する前に、次のサイバーセキュリティプログラムのコンポーネントが整っている必要があります:
- 資産管理 – ITが所有。 組織は、高度に機密性の高いデータ、機密データ、または高度に機密性の高いデータを含むシステムを把握する必要があります。効果的な資産管理プロセスがすでに整っていないデータ分類プログラムは機能しません。設計段階を超えることはできません。
- インシデント対応(IR) – サイバーセキュリティが所有。 機密データまたは高度に機密性の高いデータが侵害された場合に備えて、計画とプロセスを整えておく必要があります。未成熟なサイバープログラムを持つ組織は、異なるデータタイプを含むデータ侵害が異なる対応レベルを必要とするため、インシデント対応に苦労することがよくあります。これらの対応レベルは、データ分類プログラムを開始する前に確立されている必要があります。
- 規制されたデータセット – コンプライアンスが所有。 ほとんどのデータは規制されています(例:金融データ、知的財産など)。データ分類プログラムを開始する前に、どの規制されたデータを持っているかを特定する必要があります。これらのデータセットは、一度定義されると、DLPルールと場所検索を確立するのにも役立ちます。
- プライバシーデータセット – プライバシーが所有。 規制されたデータセットと同様に、プライバシーデータも事前に決定する必要があります。ここで手を抜かないでください。「まあ、それは単なる個人識別情報です」というような包括的な声明は災難を招きます。サイバーおよびプライバシーチームは、プライバシーデータの定義とルールについて一致させる必要があります。以下を含む:
- 組織は顧客IDを個人識別情報(PII)として分類しますか?
- PIIデータタイプの中で他よりも機密性の高いものはありますか?
- 特定の場所または管轄にデータを保持することを要求する規制はありますか?
組織は、成功するデータ分類プログラムを確保するために、いくつかの追加のプライバシー要件に準拠していることを示す必要があります。
データ分類とコンプライアンスの関係
コンプライアンスとは、法律、規則、規制、標準に従うことを指し、データ分類はデータをその機密性、価値、目的、またはコンテキストに従って整理し、ラベルを付けることです。
これはデータセキュリティの重要な部分であり、組織が機密データを保護するのに役立ちます。たとえば、個人データを処理する企業は、EU一般データ保護規則(GDPR)に準拠する必要があります。
データ分類とコンプライアンスは密接に関連しています。たとえば、組織は関連する規制に準拠するためにデータがどのように分類されているかを理解する必要があります。たとえば、個人データを処理する企業は、GDPRに従って適切に整理され、保護されていることを確認する必要があります。さらに、データ分類は、業界固有の規制に準拠するのに役立ちます。たとえば、金融機関は、金融業界規制機構(FINRA)のガイドラインに従ってデータを分類する必要があります。
データ分類とコンプライアンスの利点は、単に法律に従うことを超えています。適切に実施されたデータ分類システムは、組織がデータのセキュリティを向上させ、データの整合性を確保し、リスクエクスポージャーを低減するのに役立ちます。また、組織がデータセキュリティポリシーとプロセスを最適化し、全体的なセキュリティ姿勢を向上させるのにも役立ちます。最後に、データ分類は、データ侵害やその他のセキュリティインシデントに関連するコストを削減するのに役立ちます。
データ分類タスクフォースを作成する
非常に効果的なデータ分類プログラムは、さまざまなビジネスバーティカルからの入力を受けます。
一部の部門は他の部門よりも協力的であることがわかります。たとえば、ITに参加を説得する必要はありません。ほぼすべてのCIOは、IT部門が提供し、維持するシステム、ビジネスプロセス、およびアプリケーションを自動的に優先順位付けできるため、成熟したデータ分類プログラムを望むでしょう。
「すべてのチームを同じページに載せる。」
規制当局から始めることをお勧めします。彼らは通常、プログラムの重要性を理解しており、データセットも非常によく知っています。次に、リスクと法務に関与します。彼らもデータを知っていますが、役割と成果物についてのトレーニングが必要になるかもしれません。すべてのチームが同じページに載ると、はるかに効率的かつ効果的に作業できます。今後のプログラム開発プロセスの一部にします。データ分類を一緒に定義します。プログラムについてビジネスユニットに通知するために必要なトレーニング資料を共同で開発します。次に、特定のデータタイプの取り扱いにおける手続きの変更を伝え(指示するのではなく)、新しい分類プログラムに準拠することを保証します。
タスクフォース:成果物、役割、動機
データ分類プログラムは、各グループがプログラムを成功させるために何かを貢献しない限り、実施に失敗することがよくあります。
データ分類標準とは何ですか?
データ分類標準は、データをその機密性、保護レベル、およびその他の特性に関して分類するための組織化されたシステムです。このシステムは、組織がデータの機密性と重要性に基づいてデータを保存、管理、および保護するのに役立ちます。データ分類の最も一般的な標準は、公開または非分類データから高度に機密性の高いデータまでの4つのレベルを持っています。これらのレベルは、組織の規模と複雑さに応じて、公開、非公開、秘密、極秘とラベル付けされることがよくあります。データ分類標準に従うことで、組織はデータが適切に管理および保護され、適用される法律や規制に準拠していることを保証できます。
データ分類ポリシーの利点は何ですか?
データ分類ポリシーは、組織がデータを効果的に保護し、セキュリティリスクを軽減し、適用される法律や規制に準拠するのを支援することで、重要な利点を提供できます。
データ分類ポリシーは、個人情報、知的財産、財務データなどの機密データを保護するのに役立ちます。カバーされるデータのカテゴリーを明確に定義し、各タイプに適切なコントロールを指定することで、組織はデータが不正アクセスや誤用から保護されるために適切な措置が講じられることを保証できます。これには、アクセス制御、暗号化、および情報の機密性に合わせたその他のアクションが含まれることがあります。
データ分類ポリシーは、データの取り扱いと保存に一貫した統一的なアプローチを提供することで、セキュリティリスクを軽減するのにも役立ちます。これにより、データが可能な限り安全な方法で保存されることを保証しながら、組織が環境内の潜在的な脆弱性を特定するのを支援します。
最後に、データ分類ポリシーは、EU一般データ保護規則やカリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)などの適用される法律や規制に準拠するのに役立ちます。
次に何をするか
私の次の投稿では、データを定義するための分類スキーマとベストプラクティスについて詳しく説明します。