Die Datenklassifizierung ist ein wesentlicher Aspekt der Speicherung von Unternehmensdaten.
Neben der Unterstützung von Unternehmen bei der Verwaltung und Suche in ihren Datenbeständen hilft die Datenklassifizierung ihnen dabei, relevante branchenspezifische regulatorische Vorgaben wie SOX, HIPAA, PCI-DSS und die DSGVO einzuhalten.
Mit der wachsenden Datenmenge ist die Datenklassifizierung noch wichtiger geworden. Insbesondere unstrukturierte Daten werden in deutlich größeren Mengen gespeichert. Unternehmen wollen diese Daten inzwischen länger aufbewahren und Erkenntnisse daraus gewinnen.
„Die meisten Unternehmen wissen nicht einmal, wie viele unstrukturierten Daten sie haben oder was in den Daten steckt, die sie sichern, per Snapshot erfassen und mehrfach kopieren, während sie immer höhere Kosten für die Verwaltung und den Cloud-Speicher dieser unbekannten Daten auf sich nehmen“, sagte Peter Worsnop, VP Vertrieb bei Aparavi.
„Das ist ein Rezept für eine Katastrophe, die 2023 angegangen werden muss und wird, da Kostenreduzierung und intelligente Verwaltung zum Tragen kommen werden, wenn sich Unternehmen an die neuen globalen wirtschaftlichen Realitäten anpassen“, sagte Worsnop.
Hier sind einige der wichtigsten Trends bei der Datenklassifizierung:
1. Die Bedeutung der Datenklassifizierung nimmt zu
Noch nie hat die Welt so viele Daten erzeugt. Schätzungen zufolge sind es tatsächlich etwa 2,5 Trillionen Bytes pro Tag.
Diese erschütternde Zahl macht die Datenverwaltung äußerst kompliziert und kostspielig. Deshalb müssen Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, ihre Daten effektiver und effizienter zu klassifizieren. MP3-Dateien, die Mitarbeiter herunterladen, erfordern nicht dasselbe Maß an Datenschutz wie personenbezogene Kundeninformationen.
Mehr Daten bedeuten jedoch auch höhere Kosten und größere Sicherheitsrisiken durch böswillige Akteure. Deshalb gewinnt die Datenklassifizierung zunehmend an Bedeutung – sowohl für die Kosten- als auch für die Risikosteuerung, so Mignona Coté, CISO bei NetApp.
„Unternehmen müssen wissen, wo sich ihre wichtigsten Daten in ihrer gesamten Datenlandschaft befinden, und sicherstellen, dass sie über den robustesten notwendigen Schutz verfügen, um sie vor allen internen und externen Bedrohungen zu schützen“, sagte Coté.
„Nach der Klassifizierung kann der höchste Schutzgrad auf die kritischsten Daten eines Unternehmens angewendet werden – einschließlich der Überwachung auf Datenabfluss, Tier-1-Backups für eine schnelle Wiederherstellung, erweiterter Audits und Protokollierung sowie der umfassenden Validierung angemessener Zugriffsberechtigungen.“
Dieser Ansatz, beim Aufbau von Schutzmaßnahmen die Datenklassifizierung zugrunde zu legen, ermöglicht es Unternehmen, vom Schutz der Geräte zum Schutz der Daten selbst überzugehen. Wenn bekannt ist, wie, von wem und zu welchen Zwecken auf Daten zugegriffen werden sollte, lässt sich ein robustes Zero-Trust-Modell umsetzen und die Ausgabe und Bearbeitung von Sicherheitswarnungen vereinfachen.
Um dies zu erreichen, setzen Unternehmen zunehmend auf KI-gestützte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), da sie eine kontextbezogene Datenanalyse und -kategorisierung liefert. So lassen sich verwertbare Erkenntnisse aus den Daten gewinnen, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen, Sicherheitslücken zu erkennen, Kosten zu optimieren und Migrationen zu beschleunigen.
„Eine effektive Datenklassifizierung und -kennzeichnung ist entscheidend für den Aufbau erstklassiger Datenschutz- und Resilienzprogramme“, sagte Coté.
2. Zunehmende Sicherheitsbedenken und ESG
Travis Johnston, Director of Market Strategy bei Folio Photonics, bezeichnete zunehmende Sicherheitsbedenken sowie Umwelt-, Sozial- und Governance-Aspekte (ESG) als einen der wichtigsten Treiber der Datenklassifizierung. Dafür gibt es mehrere Gründe:
- Ransomware setzt Unternehmen und Behörden auf der ganzen Welt weiterhin zu
- Ein pessimistischer Wirtschaftsausblick für den größten Teil der Welt
- ESG wird inzwischen von bis zu 90 % der S&P-500-Unternehmen berücksichtigt
„Die Klassifizierung von Daten und die Sicherstellung, dass sie gemäß den Best Practices für jede Klassifizierungsstufe gespeichert werden – hinsichtlich Speichermedium, physischem Standort, Vernichtungsmethode usw. –, um die spezifischen geschäftlichen, IT- und budgetären Anforderungen zu erfüllen, wird entscheidend sein“, sagte Johnston.
„Auch wenn weiterhin darüber diskutiert werden mag, wie Klassifizierungs-Frameworks genau definiert werden, wird es kaum oder gar keinen Streit über die Notwendigkeit kosteneffizienter, cybersicherer Speichermedien für strenge Klassifizierungsstufen geben.“
Daher ist mit einer fortgesetzten Entwicklung von Speichermedien der nächsten Generation zu rechnen, die unterschiedlichen Klassifizierungs-Frameworks gerecht werden. Dazu könnte die Entwicklung von Medien gehören, die die Anschaffungskosten und die Gesamtbetriebskosten senken und gleichzeitig sicherstellen, dass Daten aktiv, cybersicher und nachhaltig bleiben.
3. Automatisierung unstrukturierter Daten
Laut Molly Presley, SVP of Marketing bei Hammerspace.
Mit dem Aufkommen metadatengesteuerter Workflows für unstrukturierte Daten wird es zunehmend möglich sein, Daten anhand definierter Attribute innerhalb der Metadaten zu klassifizieren.
„Die Datenklassifizierung kann automatisch auf Grundlage benutzerdefinierter Felder in den Metadaten erfolgen. Dadurch wird es für IT und Benutzer einfacher, bei ihren Datensätzen die Compliance einzuhalten, ohne aufwendige manuelle Tätigkeiten“, sagte Presley.
4. Datenklassifizierung für den Geschäftswert
David Wagner, Senior Research Director bei Avasant Research, sagte, ein begleitender Trend zur Automatisierung bestehe darin, die Datenklassifizierung nicht nur als Best Practice für die Sicherheit zu betrachten.
„Wenn Menschen an Datenklassifizierung denken, denken sie häufig an militärische Begriffe wie ‚streng geheim‘, die sich auf die Sensibilität der Daten beziehen“, sagte Wagner.
„Der Hauptgrund für die Speicherung großer Datenmengen besteht jedoch darin, aus diesen Daten geschäftlichen Nutzen zu ziehen.“
Die Datenklassifizierung umfasst inzwischen alle Arten der Kennzeichnung, um Kundendaten wertvoller zu machen und Datensilos abzubauen. Das bedeutet nicht, dass die Datenklassifizierung nicht grundsätzlich weiterhin eine Best Practice für die Sicherheit sein wird. Doch der Prozess kann zusätzlichen Nutzen schaffen, indem er weitere Mehrwerte erschließt.
5. Das Metaverse überspringen
Über das Metaverse wurde umfangreich berichtet. Facebook änderte sogar seinen Namen in Meta und investierte Milliarden, um es Realität werden zu lassen.
Für Fachleute aus den Bereichen Speicher und IT erklärte Shiva Nathan, Gründer und CEO von Onymos, dass es jedoch noch einige Zeit lang ein Hype bleiben werde.
“Auch wenn es rund um Metaverse-Technologien vielleicht immer wieder spektakuläre Produktvorstellungen geben wird, wird es 2023 weder zu einer breiten Akzeptanz noch zu einem spielverändernden Einfluss kommen“, sagte Nathan.
„Diese Technologien werden auf absehbare Zeit bloßer Hype bleiben, bis immer mehr Unternehmen ein besseres Verständnis dieses Bereichs und seiner Auswirkungen entwickeln.“