dataklassifikation

Dataklassifikation bezeichnet den Prozess der systematischen Einordnung von Daten in Kategorien oder Klassen entsprechend ihres Schutzbedarfs, ihres Werts für das Unternehmen sowie gesetzlicher oder regulatorischer Anforderungen. Ziel ist es, Transparenz über Datenbestände zu schaffen, geeignete Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen abzuleiten und die Verwaltung von Daten über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu erleichtern.

Typische Klassifikationsstufen umfassen öffentlich, intern, vertraulich und streng vertraulich; je nach Unternehmen können weitere Stufen oder Unterkategorien verwendet werden. Unterschiedliche Datentypen, wie personenbezogene Daten (PII), sensible Daten, Betriebsgeheimnisse oder Finanzdaten, erhalten unterschiedliche Schutzleitschnitte. Die Wahl der Stufen beeinflusst Zugriffsrechte, Verschlüsselung, Aufbewahrungsfristen und Weitergabe an Dritte.

Der Klassifikationsprozess umfasst die Entwicklung eines Klassifikationsschemas, Zuweisung von Verantwortlichkeiten (Dateninhaber, Datenverwalter), das Tagging von Daten durch Metadaten sowie den Einsatz von Tools wie Data Catalogs oder Data Loss Prevention. Klassifikation kann manuell erfolgen, automatisiert oder in hybriden Ansätzen. Sie ist oft Teil eines umfassenden Data-Governance-Programms und unterstützt Compliance, Risikomanagement und effektive Datennutzung.

Rechtliche Aspekte wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) beeinflussen die Anforderungen an Datensicherheit und Datenzugriff. Eine korrekte Dataklassifikation erleichtert die Umsetzung von Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Auditierung und verantwortungsvollen Datenrückzug. Erfolgsfaktoren sind klare Taxonomien, regelmäßige Überprüfungen, Schulung der Mitarbeitenden und die Integration in bestehende Governance-Prozesse.