gegevensclassificatie

gegevensclassificatie is het proces van het organiseren van gegevens in categorieën die het gemakkelijk maken om gegevens op te halen, te sorteren en op te slaan voor toekomstig gebruik.

een goed gepland systeem voor gegevensclassificatie maakt het gemakkelijk om essentiële gegevens te vinden en op te halen. Dit kan van bijzonder belang zijn voor risicobeheer, juridische ontdekking en naleving. Schriftelijke procedures en richtlijnen voor gegevensclassificatie beleid moet bepalen welke categorieën en criteria de organisatie zal gebruiken om gegevens te classificeren en de rollen en verantwoordelijkheden van werknemers binnen de organisatie met betrekking tot data stewardship specificeren. Zodra een gegevensclassificatieschema is opgesteld, moeten beveiligingsnormen die voor elke categorie passende behandelingspraktijken specificeren en opslagnormen die de levenscyclusvereisten van de gegevens definiëren, worden aangepakt.

doel van de gegevensclassificatie

naast het gemakkelijker lokaliseren en opvragen van gegevens maakt een zorgvuldig gepland systeem voor gegevensclassificatie ook essentiële gegevens gemakkelijk te manipuleren en te volgen. Terwijl een combinatie van alle van de volgende attributen kan worden bereikt, de meeste bedrijven en data professionals richten zich op een bepaald doel wanneer ze een data classificatieproject benaderen. De meest voorkomende doelen omvatten, maar zijn niet beperkt tot de volgende:

• vertrouwelijkheid. Een classificatiesysteem dat waarde hecht aan vertrouwelijkheid boven andere attributen zal zich voornamelijk richten op beveiligingsmaatregelen, waaronder gebruikersmachtigingen en encryptie.
• integriteit van gegevens. Een systeem dat zich richt op data-integriteit zal meer opslag, gebruikersrechten en de juiste kanalen van toegang vereisen.
• beschikbaarheid van gegevens. Wanneer beveiliging en integriteit niet geperfectioneerd hoeven te worden, is het het makkelijkst om gegevens gemakkelijker toegankelijk te maken voor gebruikers.

belang van gegevensclassificatie

gegevensclassificatie is een manier om er zeker van te zijn dat een bedrijf of organisatie voldoet aan bedrijfs -, lokale of federale richtlijnen voor gegevensverwerking en een manier om de gegevensbeveiliging te verbeteren en te maximaliseren.

gemeenschappelijke stappen van gegevensclassificatie

meestal hoeven niet alle gegevens te worden geclassificeerd en worden sommige gegevens nog beter vernietigd. Het is belangrijk om te beginnen met prioriteren welke soorten gegevens moeten gaan door de classificatie en herclassificatie processen.

vervolgens creëren datawetenschappers en andere professionals een kader waarbinnen de gegevens kunnen worden georganiseerd. Ze wijzen metadata of andere tags toe aan de informatie, waardoor machines en software het direct in verschillende groepen en categorieën kunnen sorteren. Het is belangrijk om bij elke stap te handhaven dat alle gegevensclassificatieschema ‘ s voldoen aan het bedrijfsbeleid en aan lokale en federale regelgeving rond de verwerking van de gegevens.

bovendien moeten bedrijven altijd rekening houden met de ethische en privacypraktijken die het beste aansluiten bij hun normen en de verwachtingen van klanten en klanten:

• Scan. Deze stap omvat het inventariseren van een volledige database en het maken van een digitaal gameplan om het organisatieproces aan te pakken.
• identificeren. Alles van Bestandstype tot karaktereenheden tot grootte van pakketten met gegevens kan worden gebruikt om de informatie te sorteren in doorzoekbare, Sorteerbare categorieën.
• afzonderlijk. Zodra de gegevens zijn gecategoriseerd met een systeem dat de data science professional implementeert, kan het worden gescheiden door die categorieën wanneer het systeem wordt opgeroepen om ze op te brengen.Ongeoorloofde openbaarmaking van informatie die valt binnen een van de beschermde categorieën van de gegevensclassificatiesystemen van een bedrijf is waarschijnlijk een schending van het protocol en kan in sommige landen zelfs als een ernstig misdrijf worden beschouwd. Om de juiste protocollen af te dwingen, moeten de beschermde gegevens eerst worden gesorteerd in de categorie van gevoeligheid.

  gegevensclassificatie kan worden gebruikt om gestructureerde gegevens verder te categoriseren, maar het is een bijzonder belangrijk proces om het maximale uit ongestructureerde gegevens te halen door de bruikbaarheid ervan voor een organisatie te maximaliseren.

  typen gegevensclassificatie

  in computerprogrammering is het ontleden van bestanden een methode om informatiepakketten op te splitsen in kleinere subpakketten, waardoor ze gemakkelijker te verplaatsen, te manipuleren en te categoriseren of te sorteren zijn. Verschillende ontleden stijlen helpen een systeem om te bepalen wat voor soort informatie wordt ingevoerd. Bijvoorbeeld, datums worden opgesplitst per dag, maand of jaar, en woorden kunnen worden gescheiden door spaties.

  binnen de gegevensclassificatie zijn er vele soorten intervallen die kunnen worden toegepast, waaronder, maar niet beperkt tot::

  • handmatige intervallen. Met behulp van handmatige intervallen gaat een mens door de hele dataset en het invoeren van klassenonderbrekingen door te observeren waar ze het meest zinvol. Dit is een prima systeem voor kleinere datasets, maar kan problematisch blijken voor grotere collecties van informatie.
  • gedefinieerde intervallen. Gedefinieerde intervallen specificeren een aantal tekens dat in een pakket moet worden opgenomen. Bijvoorbeeld, informatie kan worden opgesplitst in kleinere pakketten elke drie eenheden.
  • gelijke intervallen. Gelijke intervallen verdelen een volledige dataset in een bepaald aantal groepen, waarbij de hoeveelheid informatie gelijkmatig over die groepen wordt verdeeld.
  • kwantielen. Het gebruik van kwantielen impliceert het instellen van een aantal gegevenswaarden toegestaan per klasse type.
  • natuurlijke breuken. Programma ‘ s zijn in staat om te bepalen waar grote veranderingen in de gegevens plaatsvinden op hun eigen en gebruiken die indicatoren als een manier om te bepalen waar de gegevens te splitsen.
  • Geometrische intervallen. Voor geometrische intervallen is hetzelfde aantal eenheden per klasse-categorie toegestaan.
  • standaarddeviatie-intervallen. Deze worden bepaald door hoeveel de attributen van een item verschillen van de norm. Er zijn ingestelde getalwaarden om de afwijkingen van elk item weer te geven.
  • aangepaste bereiken. Aangepaste bereiken kunnen door een gebruiker worden gemaakt en ingesteld en op elk gewenst moment worden gewijzigd.

  classificatie is een belangrijk onderdeel van gegevensbeheer dat enigszins verschilt van datakarakterisering. Classificatie is alles over het sorteren van informatie en gegevens, terwijl categorisatie omvat de werkelijke systemen die die informatie en gegevens te houden.

  er zijn bepaalde standaardcategorieën voor gegevensclassificatie. Elk van deze normen kan federale en lokale wetten hebben over hoe ze moeten worden behandeld. Zij omvatten het volgende::

  • Publieke Informatie. Deze standaard wordt gehandhaafd door staatsinstellingen en onderworpen aan openbaarmaking als onderdeel van bepaalde wetten.
  • vertrouwelijke informatie. Dit kan wettelijke beperkingen hebben over de manier waarop het wordt behandeld, of er kunnen andere gevolgen zijn rond de manier waarop het wordt behandeld.
  • gevoelige informatie. Dit is alle informatie die wordt opgeslagen of verwerkt door overheidsinstellingen die autorisatievereisten en andere rigide regels bevatten rond het gebruik ervan.
  • persoonlijke informatie. Over het algemeen wordt persoonlijke informatie van mensen beschouwd als beschermd door de wet, en het moet worden behandeld volgens bepaalde protocollen en regels voor correct gebruik. Soms zijn er hiaten tussen de morele eisen en de hedendaagse wettelijke bescherming voor het gebruik ervan.

  een reguliere expressie is een vergelijking die wordt gebruikt om snel alle gegevens te trekken die in een bepaalde categorie passen, waardoor het gemakkelijker wordt om alle informatie die binnen die specifieke parameters valt te categoriseren.

  voor de gegevensclassificatie kunnen verschillende instrumenten worden gebruikt, waaronder databases, business intelligence software en standaard data management systemen. Enkele voorbeelden van business intelligence-software die door bedrijven wordt gebruikt voor gegevensclassificatie zijn Google Data Studio, Databox, Visme en SAP Lumira.

  voordelen van gegevensclassificatie

  het gebruik van gegevensclassificatie helpt organisaties de vertrouwelijkheid, de gemakkelijke toegang en de integriteit van hun gegevens te behouden. Het helpt ook om het gevaar te verminderen dat ongestructureerde gevoelige informatie kwetsbaar wordt voor hackers, en het bespaart bedrijven van hoge kosten voor gegevensopslag. Het opslaan van enorme hoeveelheden ongeorganiseerde gegevens is duur en kan ook een risico zijn.

  GDPR (EU General Data Protection Regulation)

  de EU General Data Protection Regulation (GDPR) is een reeks internationale richtlijnen die bedrijven en instellingen helpen vertrouwelijke of gevoelige gegevens zorgvuldig en respectvol te behandelen. Het bestaat uit zeven leidende beginselen: eerlijkheid, beperkte reikwijdte, geminimaliseerde gegevens, nauwkeurigheid, opslagbeperkingen, rechten en integriteit. Er zijn in sommige landen zeer hoge straffen voor het niet naleven van deze normen.

  voorbeelden van gegevensclassificatie

  een aantal verschillende categorielijsten kan op de informatie in een systeem worden toegepast. Deze lijsten van kwalificaties worden ook wel gegevensclassificatieschema ‘ s genoemd. Een manier om gevoeligheidscategorieën te classificeren kan klassen omvatten zoals geheim, vertrouwelijk, alleen zakelijk gebruik en openbaar. Een organisatie kan ook gebruik maken van een systeem dat informatie classificeert als gebaseerd op het type kwaliteiten het boren naar beneden in. Bijvoorbeeld, soorten informatie kan inhoud informatie die gaat in de bestanden op zoek naar bepaalde kenmerken. Context-gebaseerde classificatie onderzoekt toepassingen, gebruikers, geografische locatie of maker info over de toepassing. Gebruikersclassificatie is gebaseerd op wat een eindgebruiker kiest om te maken, te bewerken en te beoordelen.

  gegevensherclassificatie

  als onderdeel van het handhaven van een proces om gegevensclassificatiesystemen zo efficiënt mogelijk te houden, is het belangrijk dat een organisatie het classificatiesysteem voortdurend bijwerkt door de waarden, bereiken en outputs opnieuw toe te wijzen om effectiever te voldoen aan de classificatiedoelstellingen van de organisatie.

  Regressiealgoritme vs. classificatiealgoritme

  zowel regressiealgoritmen als classificatiealgoritmen zijn standaard stijlen voor gegevensbeheer. Als het gaat om het organiseren van gegevens, de grootste verschillen tussen regressie en classificatie algoritmen vallen binnen het type verwachte output. Voor alle systemen die een enkele reeks potentiële resultaten binnen een eindig bereik zullen produceren, zijn classificatiealgoritmen ideaal. Wanneer de resultaten van een algoritme continu zijn, zoals een output van tijd of lengte, is het efficiënter om een regressiealgoritme of een lineair regressiealgoritme te gebruiken.