NET 11 2023

13 www.net-im-web.de 11/23 Mehr Daten erfordern solide Klassifizierungsstrategie 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 Konse­ quenzen führen kann. Darüber hinaus beeinträchtigt das Fehlen eines Datenklassifizierungs­ systems die Sicherheit, wie die aktuelle Studie von ESG Research zeigt. Ohne klare Richtlinien für den Umgang mit Daten sindMitarbeiter nicht in der Lage, sicher mit sensiblen Informationen um­ zugehen. Es besteht die Gefahr, dass Mit­ arbeiter Daten an unautorisierte Emp­ fänger 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, ihreDaten effektiv zu klassifizieren, häufig auf Herausforderungen. Ein Haupthin­ dernis ist die schiere Menge und Vielfalt der Daten, die in verschiedenen Abtei­ lungen und Systemen erzeugt werden. Dies erschwert es erheblich, einheitliche Klassifizierungskriterien festzulegen. Hin­ zu kommt, dass die Daten in verschie­ denen 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 Datenklassifizie­ rung und fehlende Schulungen können die Einführung erschweren. Es gibt jedoch Strategien, mit denen Unternehmen diese Herausforde­ rungen angehen können. Zunächst kön­ nen sie ein funktionsübergreifendesTeam aus IT-, Datenmanagement-, Rechts- und Compliance-Experten einrichten, um klare Klassifizierungskriterien festzu­ legen. Dieses Team kann sicherstellen, dass das Klassifizierungssystem mit den gesetzlichen Anforderungen und den Geschäftszielen übereinstimmt. Zweitens können Unternehmen inTools und Soft­ ware zur Datenklassifizierung investieren, die den Prozess automatisieren, mensch­ liche Fehler reduzieren und Konsistenz gewährleisten. Mit diesen lassen sich Daten scannen und aktualisieren, um auf der Grundlage vordefinierter Regeln geeignete Etiketten oderTags zuzuweisen. Durch Automatisierung dieser Prozesse lässt sich in erster Linie die Ge­ fahr menschlicher Fehler, die bei manu­ ellen Klassifizierungsbemühungen häufig besteht, drastisch reduzieren. Dies führt zu einem höheren Grad an Genauig­ keit bei der Datenklassifizierung und verringert die Wahrscheinlichkeit, dass sensible Informationen falsch gekenn­ zeichnet 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. Keine einmalige Übung Auch Schulungs- und Sensibilisierungspro­ gramme sind von entscheidender Bedeu­ tung. Unternehmen sollten ihreMitarbeiter über die Bedeutung der Datenklassifizie­ rung, 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 Datenver­ antwortung im gesamten Unternehmen zu fördern. Schließlich ist die Datenklassi­ fizierung mehr als nur eine einmalige Übung. Es handelt sich um eine immer­ währende Aufgabe, die eine kontinu­ ierliche Überwachung und Anpassung erfordert. Daten sind nicht statisch, und eine ordnungsgemäße Klassifizierung er­ fordert regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen, um Änderungen der Datentypen, der gesetzlichenVorschriften und der Geschäftsanforderungen Rech­ nung zu tragen. Durch regelmäßige Audits und Bewertungen können Unternehmen Bereiche identifizieren, in denen die Klas­ sifizierung von den Standards abweicht oder neue Datenkategorien entstanden sind. Fazit Die Klassifizierung von Daten ist eine Orientierungshilfe in einer Welt wach­ sender 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 Klassi­ fizierungsstrategie Unternehmen in die Lage, das wahre Potenzial ihrer heterogenen Daten zu nutzen und Chaos in Klarheit zu verwandeln. René Claus Bei der Ausarbeitung einer gut durchdachten Klassi- fzierungsstrategie ist es notwendig zu verstehen, dass nicht alle Daten gleich und nicht gleich wert- voll sind