Datenmanagement nach bestimmten Kriterien Was bedeutet Datenklassifizierung?

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Datenklassifizierung ist der Vorgang der Organisation und Einordnung von Daten nach bestimmten Kriterien. Die Daten werden beispielsweise nach Wichtigkeit oder Vertraulichkeitsstufen eingeordnet. Ziel der Datenklassifizierung ist es, Daten effizienter zu verwalten und zu nutzen und sie zu schützen.

Die Datenklassifizierung ist ein Konzept aus dem Bereich des Datenmanagements. Es handelt sich um den Vorgang der Organisation und Einordnung von Daten nach bestimmten Kriterien. Die Daten werden aufgrund von Merkmalen, Attributen oder Mustern bestimmten Kategorien zugeordnet. Klassifizierungen können beispielsweise nach Vertraulichkeitsstufen, Wichtigkeit, Sensibilität, Kritikalität oder Compliance-Anforderungen erfolgen.

Die Klassifizierung ermöglicht es, die Daten besser zu organisieren und effizienter zu speichern. Zudem sind die klassifizierten Daten einfacher und effizienter zu nutzen, abzurufen, zu analysieren und zu verarbeiten. Eine Klassifizierung von Daten hilft, Sicherheitsrisiken zu minimieren, den Schutz der Daten zu verbessern und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Die Datenklassifizierung kommt beispielsweise in Unternehmen zum Einsatz, die kritische Informationen schützen möchten oder gesetzliche Vorgaben wie die der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten müssen. Aus der Datenklassifizierung lässt sich ableiten, wer auf bestimmte Daten zugreifen darf und welche Schutz- und Überwachungsmaßnahmen bei der Speicherung, Übertragung und Verarbeitung der Daten getroffen werden sollen.

Typischer Ablauf der Datenklassifizierung

Grundsätzlich kann die Datenklassifizierung manuell, halbautomatisch oder automatisch erfolgen. Während sich kleinere Datenmengen noch über manuelle Prozesse klassifizieren lassen, ist es bei größeren Datenmengen notwendig, entsprechende Tools oder Anwendungen einzusetzen, mit denen sich die Klassifizierungsvorgänge automatisieren lassen. In jüngster Vergangenheit kommen dafür auch Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) zum Einsatz.

Der Klassifizierungsvorgang erfolgt in mehreren Schritten. Typischerweise sind das folgende Schritte:

• 1. Festlegung der Kriterien der Klassifizierung und der Klassifizierungsstufen,

• 2. Identifizierung der zu klassifizierenden Daten,

• 3. Bewertung der identifizierten Daten nach den festgelegten Kriterien und Einordnung in die verschiedenen Klassifizierungsstufen,

• 4. regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Klassifizierungen.

Die Datenklassifizierung ist kein einmaliger, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Daher müssen die vorgenommenen Klassifizierungen in regelmäßigen Abständen geprüft und bei Bedarf angepasst werden.

Typische Kriterien für die Datenklassifizierung sind neben der Vertraulichkeit (öffentlich, intern, vertraulich, streng vertraulich) die Sensibilität, der Geschäftswert, der Schutzbedarf oder Compliance-Anforderungen (zum Beispiel bei personenbezogenen Daten gemäß der DSGVO).

Vorteile durch die Datenklassifizierung

Die Datenklassifizierung bietet unter anderem diese Vorteile:

• ermöglicht eine effiziente Organisation und Verwaltung großer Datenmengen,

• ermöglicht eine effiziente Nutzung der Daten (erleichtert und beschleunigt beispielsweise das Auffinden und Abrufen bestimmter Daten),

• vereinfacht das Ergreifen gezielter Schutzmaßnahmen und verbessert die Sicherheit der Daten,

• erleichtert die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und die Erfüllung von Compliance-Anforderungen,

• ermöglicht einen korrekten Umgang mit personenbezogenen Informationen,

• trägt zur Minimierung der Datenrisiken bei,

• verbessert die Transparenz der vorhandenen Daten.

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