Datenklassifizierung

Datenklassifizierung ist der Prozess der Organisation von Daten in Kategorien, die das Abrufen, Sortieren und Speichern für die zukünftige Verwendung erleichtern.

Ein gut geplantes Datenklassifizierungssystem erleichtert das Auffinden und Abrufen wesentlicher Daten. Dies kann für das Risikomanagement, die rechtliche Aufklärung und die Compliance von besonderer Bedeutung sein. Schriftliche Verfahren und Richtlinien für Datenklassifizierungsrichtlinien sollten definieren, welche Kategorien und Kriterien die Organisation zur Klassifizierung von Daten verwendet, und die Rollen und Verantwortlichkeiten der Mitarbeiter innerhalb der Organisation in Bezug auf die Datenverwaltung festlegen. Sobald ein Datenklassifizierungsschema erstellt wurde, müssen Sicherheitsstandards, die geeignete Handhabungspraktiken für jede Kategorie festlegen, und Speicherstandards, die die Lebenszyklusanforderungen der Daten definieren, berücksichtigt werden.

Zweck der Datenklassifizierung

Ein sorgfältig geplantes Datenklassifizierungssystem erleichtert nicht nur das Auffinden und Abrufen von Daten, sondern erleichtert auch die Bearbeitung und Verfolgung wesentlicher Daten. Während eine Kombination aller folgenden Attribute erreicht werden kann, konzentrieren sich die meisten Unternehmen und Datenexperten auf ein bestimmtes Ziel, wenn sie sich einem Datenklassifizierungsprojekt nähern. Die häufigsten Ziele umfassen, sind aber nicht beschränkt auf die folgenden:

• Vertraulichkeit. Ein Klassifizierungssystem, das die Vertraulichkeit über andere Attribute stellt, konzentriert sich hauptsächlich auf Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Benutzerberechtigungen und Verschlüsselung.
• Integrität der Daten. Ein System, das sich auf die Datenintegrität konzentriert, erfordert mehr Speicher, Benutzerberechtigungen und ordnungsgemäße Zugriffskanäle.
• Verfügbarkeit von Daten. Wenn Sicherheit und Integrität nicht perfektioniert werden müssen, ist es am einfachsten, Daten für Benutzer leichter zugänglich zu machen.

Bedeutung der Datenklassifizierung

Die Datenklassifizierung ist eine Möglichkeit, um sicherzustellen, dass ein Unternehmen oder eine Organisation die unternehmens-, lokalen oder bundesstaatlichen Richtlinien für die Datenverarbeitung einhält, und eine Möglichkeit, die Datensicherheit zu verbessern und zu maximieren.

Allgemeine Schritte der Datenklassifizierung

Am häufigsten müssen nicht alle Daten klassifiziert werden, und einige werden sogar noch besser zerstört. Es ist wichtig, zunächst zu priorisieren, welche Arten von Daten die Klassifizierungs- und Reklassifizierungsprozesse durchlaufen müssen.

Als nächstes erstellen Datenwissenschaftler und andere Fachleute einen Rahmen, in dem die Daten organisiert werden können. Sie weisen den Informationen Metadaten oder andere Tags zu, mit denen Maschinen und Software sie sofort in verschiedene Gruppen und Kategorien sortieren können. Es ist wichtig, bei jedem Schritt darauf zu achten, dass alle Datenklassifizierungsschemata den Unternehmensrichtlinien sowie den lokalen und bundesstaatlichen Vorschriften für den Umgang mit den Daten entsprechen.

Darüber hinaus müssen Unternehmen immer die ethischen und Datenschutzpraktiken berücksichtigen, die ihre Standards und die Erwartungen von Kunden und Kunden am besten widerspiegeln:

• Scannen. Dieser Schritt beinhaltet die Bestandsaufnahme einer gesamten Datenbank und die Erstellung eines digitalen Spielplans zur Bewältigung des Organisationsprozesses.
• Identifizieren. Alles, vom Dateityp über Zeicheneinheiten bis hin zur Größe von Datenpaketen, kann verwendet werden, um die Informationen in durchsuchbare, sortierbare Kategorien zu sortieren.
• Trennen. Sobald die Daten mit einem System kategorisiert sind, das der Data Science-Experte implementiert, können sie nach diesen Kategorien getrennt werden, wenn das System aufgerufen wird, um sie aufzurufen.

Die unbefugte Offenlegung von Informationen, die in eine der geschützten Kategorien der Datenklassifizierungssysteme eines Unternehmens fallen, ist wahrscheinlich ein Protokollverstoß und kann in einigen Ländern sogar als schwere Straftat angesehen werden. Um ordnungsgemäße Protokolle durchzusetzen, müssen die geschützten Daten zunächst in ihre Empfindlichkeitskategorie eingeteilt werden.

Datenklassifizierung kann verwendet werden, um strukturierte Daten weiter zu kategorisieren, aber es ist ein besonders wichtiger Prozess, um das Beste aus unstrukturierten Daten herauszuholen, indem seine Nützlichkeit für eine Organisation maximiert wird.

Arten der Datenklassifizierung

In der Computerprogrammierung ist das Parsen von Dateien eine Methode zum Aufteilen von Informationspaketen in kleinere Unterpakete, die das Verschieben, Bearbeiten und Kategorisieren oder Sortieren erleichtern. Verschiedene Analysestile helfen einem System zu bestimmen, welche Art von Informationen eingegeben wird. Zum Beispiel werden Daten nach Tag, Monat oder Jahr aufgeteilt, und Wörter können durch Leerzeichen getrennt werden.

Innerhalb der Datenklassifizierung gibt es viele Arten von Intervallen, die angewendet werden können, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die folgenden:

• Manuelle Intervalle. Bei der Verwendung manueller Intervalle durchläuft ein Mensch den gesamten Datensatz und gibt Klassenunterbrechungen ein, indem er beobachtet, wo sie am sinnvollsten sind. Dies ist ein perfektes System für kleinere Datensätze, kann sich jedoch für größere Informationssammlungen als problematisch erweisen.
• Definierte Intervalle. Definierte Intervalle geben eine Anzahl von Zeichen an, die in einem Paket enthalten sein sollen. Beispielsweise können Informationen alle drei Einheiten in kleinere Pakete aufgeteilt werden.
• Gleiche Intervalle. Gleiche Intervalle teilen einen gesamten Datensatz in eine bestimmte Anzahl von Gruppen auf und verteilen die Informationsmenge gleichmäßig auf diese Gruppen.
• Quantile. Bei der Verwendung von Quantilen wird eine Anzahl von Datenwerten festgelegt, die pro Klassentyp zulässig sind.
• Natürliche Pausen. Programme können selbst bestimmen, wo große Änderungen in den Daten auftreten, und diese Indikatoren verwenden, um zu bestimmen, wo die Daten aufgeteilt werden sollen.
• Geometrische Intervalle. Für geometrische Intervalle ist die gleiche Anzahl von Einheiten pro Klassenkategorie zulässig.
• Standardabweichungsintervalle. Diese werden dadurch bestimmt, wie stark sich die Attribute eines Eintrags von der Norm unterscheiden. Es gibt festgelegte Zahlenwerte, um die Abweichungen jedes Eintrags anzuzeigen.
• Benutzerdefinierte Bereiche. Benutzerdefinierte Bereiche können von einem Benutzer erstellt und festgelegt und jederzeit geändert werden.

Die Klassifizierung ist ein wichtiger Teil des Datenmanagements, der geringfügig von der Datencharakterisierung abweicht. Bei der Klassifizierung geht es darum, Informationen und Daten zu sortieren, während die Kategorisierung die tatsächlichen Systeme umfasst, die diese Informationen und Daten enthalten.

Es gibt bestimmte Datenklassifizierungsstandardkategorien. Jeder dieser Standards kann Bundes- und lokale Gesetze darüber haben, wie sie gehandhabt werden müssen. Sie inlcude die folgenden:

• Öffentliche Informationen. Dieser Standard wird von staatlichen Institutionen aufrechterhalten und unterliegt der Offenlegung im Rahmen bestimmter Gesetze.
• Vertrauliche Informationen. Dies kann rechtliche Einschränkungen in Bezug auf die Art und Weise haben, wie es gehandhabt wird, oder es kann andere Konsequenzen in Bezug auf die Art und Weise geben, wie es gehandhabt wird.
• Vertrauliche Informationen. Dies sind alle Informationen, die von staatlichen Institutionen gespeichert oder verarbeitet werden und Genehmigungsanforderungen und andere strenge Regeln für ihre Verwendung enthalten.
• Persönliche Informationen. Im Allgemeinen gelten die persönlichen Daten der Menschen als gesetzlich geschützt und müssen nach bestimmten Protokollen und Regeln für die ordnungsgemäße Verwendung gehandhabt werden. Manchmal gibt es Lücken zwischen den moralischen Anforderungen und dem gegenwärtigen gesetzlichen Schutz für ihre Verwendung.

Ein regulärer Ausdruck ist eine Gleichung, die verwendet wird, um schnell alle Daten abzurufen, die zu einer bestimmten Kategorie passen, wodurch es einfacher wird, alle Informationen zu kategorisieren, die in diese bestimmten Parameter fallen.

Bei der Datenklassifizierung können verschiedene Tools verwendet werden, darunter Datenbanken, Business Intelligence-Software und Standarddatenmanagementsysteme. Einige Beispiele für Business Intelligence-Software, die von Unternehmen zur Datenklassifizierung verwendet wird, sind Google Data Studio, Databox, Visme und SAP Lumira.

Vorteile der Datenklassifizierung

Mithilfe der Datenklassifizierung können Unternehmen die Vertraulichkeit, den einfachen Zugriff und die Integrität ihrer Daten wahren. Es trägt auch dazu bei, die Gefahr zu verringern, dass unstrukturierte sensible Informationen für Hacker anfällig werden, und erspart Unternehmen hohe Kosten für die Datenspeicherung. Das Speichern großer Mengen unorganisierter Daten ist teuer und kann auch eine Haftung darstellen.

DSGVO (EU-Datenschutz-Grundverordnung)

Die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist eine Reihe internationaler Richtlinien, die Unternehmen und Institutionen beim sorgfältigen und respektvollen Umgang mit vertraulichen oder sensiblen Daten unterstützen sollen. Es besteht aus sieben Leitprinzipien: fairness, begrenzter Umfang, minimierte Daten, Genauigkeit, Speicherbeschränkungen, Rechte und Integrität. In einigen Ländern gibt es sehr hohe Strafen für die Nichteinhaltung dieser Standards.

Beispiele für die Datenklassifizierung

Auf die Informationen in einem System können verschiedene Kategorienlisten angewendet werden. Diese Qualifikationslisten werden auch als Datenklassifizierungsschemata bezeichnet. Eine Möglichkeit, Sensitivitätskategorien zu klassifizieren, können Klassen wie secret, confidential, business-use only und public sein. Eine Organisation kann auch ein System verwenden, das Informationen basierend auf der Art der Eigenschaften klassifiziert, in die sie einen Drilldown durchführt. Beispielsweise können Arten von Informationen Inhaltsinformationen sein, die in die Dateien eingegeben werden, um nach bestimmten Merkmalen zu suchen. Die kontextbasierte Klassifizierung untersucht Anwendungen, Benutzer, den geografischen Standort oder Erstellerinformationen zur Anwendung. Die Benutzerklassifizierung basiert auf dem, was ein Endbenutzer zum Erstellen, Bearbeiten und Überprüfen auswählt.

Neuklassifizierung von Daten

Im Rahmen der Aufrechterhaltung eines Prozesses, um Datenklassifizierungssysteme so effizient wie möglich zu halten, ist es für eine Organisation wichtig, das Klassifizierungssystem kontinuierlich zu aktualisieren, indem die Werte, Bereiche und Ausgaben neu zugewiesen werden, um die Klassifizierungsziele der Organisation effektiver zu erreichen.

Regressionsalgorithmus vs. Klassifizierungsalgorithmus

Sowohl Regressions- als auch Klassifizierungsalgorithmen sind Standarddatenverwaltungsstile. Wenn es um die Organisation von Daten geht, liegen die größten Unterschiede zwischen Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen in der Art der erwarteten Ausgabe. Für alle Systeme, die einen einzigen Satz potenzieller Ergebnisse innerhalb eines endlichen Bereichs erzeugen, sind Klassifizierungsalgorithmen ideal. Wenn die Ergebnisse eines Algorithmus kontinuierlich sind, z. B. eine Ausgabe von Zeit oder Länge, ist die Verwendung eines Regressionsalgorithmus oder eines linearen Regressionsalgorithmus effizienter.