Definition Datenklassifizierung Was ist Datenklassifizierung?

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Die Datenklassifizierung ist ein Datenmanagementprozess und ordnet Geschäftsdaten in Klassen ein. Daten werden beispielsweise nach Sensibilität, Vertraulichkeit oder Wichtigkeit klassifiziert. Das erhöht die Sicherheit der Daten, macht die Nutzung und Verwaltung effizienter und hilft, Datenschutzvorgaben einzuhalten.

Als Datenklassifizierung wird der Prozess der Organisation und Einordnung von Geschäftsdaten nach bestimmten Kriterien in Klassen bezeichnet. Es handelt sich um einen Prozess aus dem Bereich des Datenmanagements, durch den der Umgang mit den Daten optimiert wird. Die Datenklassifizierung ermöglicht eine effizientere Nutzung und Verwaltung der Daten und verbessert die Datensicherheit. Klassifizierte Daten können effizienter gespeichert werden und sind einfacher und effizienter abzurufen, zu verarbeiten und zu analysieren. Gesetzliche Vorgaben, Compliance-Richtlinien oder unternehmensinterne Anforderungen lassen sich durch die Klassifizierung der Daten einfacher einhalten. Die Einordnung der Daten in Klassen erfolgt beispielsweise hinsichtlich ihrer Sensibilität, Vertraulichkeit, Wichtigkeit oder ihres Verwendungszwecks für bestimmte Geschäftsprozesse.

Für viele Unternehmen ist die Datenklassifizierung ein unverzichtbarer Prozess, um sensible oder kritische Informationen zu schützen und Vorgaben wie die der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einzuhalten. Auf Basis einer zuvor durchgeführten Datenklassifizierung lässt sich ableiten und festlegen, welche Personen, Anwendungen oder Prozesse Zugriff auf bestimmte Daten erhalten oder welche Überwachungs- und Schutzrichtlinien bei der Datenspeicherung, dem Datentransfer und der Datenverarbeitung einzuhalten sind. Damit ist die Datenklassifizierung auch ein integraler Teil des Risikomanagements und ein organisatorischer Prozess zur Stärkung der Cyber-Resilienz.

Aufgrund der kontinuierlich steigenden Datenmengen erfolgt die Datenklassifizierung in der Regel nicht mehr über manuelle Prozesse, sondern mithilfe von spezialisierten Software-Tools und -lösungen zur automatisierten Einordnung der Daten. Oft sind Funktionen zur Datenklassifizierung ein integraler Bestandteil von Datenmanagementplattformen oder DLP-Lösungen (Data Loss Prevention). Fortschrittliche Lösungen verwenden zur Klassifizierung der Daten auch Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML).

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Die verschiedenen Einordnungsmöglichkeiten der Datenklassifizierung

In welche Klassen die Daten eingeordnet werden, hängt vom jeweiligen Kontext der Datenverarbeitung und Datenverwaltung sowie dem konkreten Verwendungszweck der Daten ab. Grundsätzlich ist die Klassifizierung nach verschiedenen Kriterien möglich. Typische Klassen basieren auf der Vertraulichkeit, der Sensibilität, dem Geschäftswert, dem Schutzbedarf oder den Compliance-Anforderungen der Daten.

Erfolgt die Klassifizierung nach der Vertraulichkeit der Daten, ist beispielsweise eine Einordnung in die Vertraulichkeitsstufen öffentlich, intern, vertraulich oder streng vertraulich möglich.

Ist die Sensibilität der Daten maßgeblich für die Datenklassifizierung, kann eine Einordnung in Klassen wie hoch, mittel oder wenig sensibel stattfinden. Hochsensible Daten sind beispielsweise Finanzdaten, Gesundheitsdaten oder persönliche Daten. Mittel oder wenig sensible Daten sind beispielsweise nicht identifizierbare personenbezogene Daten oder allgemein zugängliche, öffentliche Daten.

Die Klassifizierung nach Geschäftswert ordnet die Daten nach ihrem jeweiligen Wert für die Prozesse eines Unternehmens oder einer Organisation ein. Mögliche Klassifizierungsstufen sind geschäftskritisch, geschäftsrelevant und nicht geschäftsrelevant.

Eine Klassifizierung nach Compliance-Anforderungen ordnet die Daten gemäß den einzuhaltenden Vorgaben und Anforderungen ein. Sie stammen beispielsweise aus Compliance-Richtlinien oder leiten sich aus gesetzlichen Vorgaben wie aus der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ab. Mögliche Einordnungen nach DSGVO sind Klassen wie nicht personenbezogene Daten, allgemeine personenbezogene Daten und besondere Kategorien personenbezogener Daten.

Wie ist der prinzipielle Prozessablauf der Datenklassifizierung?

Die Datenklassifizierung ist grundsätzlich über manuelle, halbautomatische (hybride) oder automatische Prozesse und Prozessschritte möglich. Eine manuelle Datenklassifizierung ist nur bei kleineren Datenmengen sinnvoll. Große Datenmengen über händische Prozesse in verschiedene Klassen einzuordnen, ist zeitlich und arbeitstechnisch aufwendig. Für größere Datenmengen kommen üblicherweise Software-Tools und -lösungen zum Einsatz. Sie automatisieren die Klassifizierungsvorgänge und nutzen dafür unter anderem Verfahren und Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learnings (ML). Aber unabhängig davon, ob die Datenklassifizierung manuell, halbautomatisch oder vollautomatisch durchgeführt wird, der grundsätzliche Ablauf des Prozesses ist immer gleich und lässt sich in mehrere Prozessschritte unterteilen. Typische Prozessschritte der Datenklassifizierung sind:

• Durchführung einer Risikoanalyse und Festlegung der Ziele der Datenklassifizierung

• Identifikation der zu klassifizierenden Daten und Datenquellen

• Definition der Kriterien der Datenklassifizierung und der Klassifizierungsstufen

• Erstellen der Datenklassifizierungsrichtlinien

• Bewertung der identifizierten Daten nach den vorliegenden Datenklassifizierungsrichtlinien und Einordnung in die definierten Klassifizierungsstufen

• kontinuierliche Überwachung, Aufrechterhaltung und Anpassung der vorgenommenen Datenklassifizierungen

Wichtig festzuhalten ist, dass es sich bei der Datenklassifizierung nicht um einen einmalig zu durchlaufenden Prozess handelt. Die Datenklassifizierung ist ein kontinuierlicher Prozess. Die vorgenommenen Klassifizierungen der Daten müssen kontinuierlich überwacht und in regelmäßigen Abständen geprüft werden. Bei Bedarf sind entsprechende Anpassungen der Klassifizierung vorzunehmen. So können Unternehmen den sich ändernden internen oder externen Anforderungen, zum Beispiel neuen Datenschutzbestimmungen, gerecht werden.

Welche Techniken und Methoden kommen zur Datenklassifizierung zum Einsatz?

Wie im vorigen Abschnitt erklärt, kann die Datenklassifizierung manuell, automatisiert oder als Kombination aus beidem halbautomatisch beziehungsweise hybrid erfolgen. Bei der manuellen Klassifizierung inspiziert ein Benutzer nach den vorliegenden Klassifizierungsrichtlinien die Daten und markiert sie händisch oder ordnet sie händisch einer bestimmten Klasse beziehungsweise Klassifizierungsstufe zu. Die automatisierte Datenklassifizierung basiert auf Algorithmen, die die Klassifizierungsrichtlinien automatisiert umsetzen. Beispielsweise werden die Daten auf Basis ihrer Metadaten oder bestimmter Datenattribute und Dateninhalte klassifiziert. Die hierfür verwendeten Algorithmen können fest programmiert oder über Künstliche Intelligenz und Verfahren wie überwachtes oder nicht überwachtes maschinelles Lernen und Mustererkennung erlernt werden. Die hybride Datenklassifizierung, auch als halbautomatische Datenklassifizierung bezeichnet, stellt eine Kombination aus manuellen, menschlich kontrollierten und aus automatisierten Prozessen dar.

Welchen Zweck verfolgt die Datenklassifizierung und was sind die Vorteile?

Die Datenklassifizierung organisiert Daten und ordnet sie vorgegebenen Klassen zu. Ziel ist es, die Daten effizient und sicher zu verwalten, zu verarbeiten und zu nutzen. Durch die Klassifizierung ist sichergestellt, dass die Daten gemäß den internen und externen Vorgaben ordnungsgemäß gehandhabt werden und sicher sind. Kurz zusammengefasst sind die Vorteile der Datenklassifizierung folgende:

• effizientere Organisation und Verwaltung der Daten

• effizientere Nutzung der Daten

• schnelleres Auffinden und Abrufen bestimmter Daten

• verbessert die Datensicherheit

• unterstützt bei der Wahrung der Vertraulichkeit und Integrität der Daten

• verbessert die Cyber-Resilienz

• erleichtert die Einhaltung von gesetzlichen Vorgaben oder Compliance-Richtlinien

• erleichtert die Umsetzung von Datenschutz- und Datensicherheitsmaßnahmen

• erleichtert den korrekten Umgang mit personenbezogenen Informationen

• minimiert mögliche Datenrisiken

• verbessert die Transparenz über die vorhandenen Daten und ihre Sensibilität und Kritikalität

• verbessert die Unterstützung datengetriebener Entscheidungsprozesse

• vereinfacht die Umsetzung geeigneter Authentifizierungs- und Zugriffskontrollen

• minimiert das Risiko unbefugter Datenzugriffe

• vereinfacht die Implementierung effektiver DLP-Strategien (Data Loss Prevention)

• reduziert das Risiko für Datenverluste und Datenlecks

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