Четыре шага к стратегии классификации данных для эффективной защиты

Statista прогнозирует, что объем данных, создаваемых, потребляемых и хранимых по всему миру , к 2025 году достигнет 180 зеттабайт. Для обработки растущих объемов данных, генерируемых вашим бизнесом, а также для того, чтобы избежать ловушек и проблем с масштабированием для удовлетворения этого спроса, требуется четко определенная стратегия классификации данных, чтобы вы могли могут принимать обоснованные решения относительно хранения, доступа и совместного использования данных.

Не все данные одинаково ценны

Классифицируя данные на основе таких атрибутов, как конфиденциальность, ценность и соответствие требованиям к управлению, рискам и соответствию (GRC), вы можете установить четкие и эффективные рекомендации относительно того, как долго должна храниться и сохраняться каждая категория данных.

Например, для конфиденциальной информации о клиентах могут потребоваться более длительные сроки хранения из-за нормативных требований, тогда как для некритических операционных данных могут потребоваться более короткие сроки хранения.

В конечном счете, надежная классификация данных позволяет снизить затраты на хранение, свести к минимуму беспорядок и обеспечить соответствие требованиям.

Для справки: Рамочная система управления данными АСЕАН в своих руководящих принципах предусматривает, что политика управления данными должна разъяснять внутренним и внешним заинтересованным сторонам, как ваша организация обрабатывает данные для внутренних и внешних заинтересованных сторон.

Последствия неэффективной классификации данных

Вы можете подвергнуть свой бизнес значительным рискам, если у вас нет надежной системы классификации данных. Вот некоторые примеры:

• Неспособность различать критические и некритичные данные означает, что ваши ресурсы хранения могут быть перегружены избыточной или устаревшей информацией, что приведет к потере драгоценного ИТ-бюджета.
• Без надлежащей классификации вашему бизнесу может быть сложно идентифицировать данные, на которые распространяются требования к хранению , что приведет к несоблюдению требований и возможным юридическим последствиям.
• Плохая классификация данных часто приводит к плохому управлению безопасностью данных. Без четких указаний по обращению с данными ваши сотрудники и партнеры могут случайно неправильно обращаться с конфиденциальной информацией, игнорировать протоколы шифрования, передавать ее неавторизованным пользователям и хранить ее на устройствах, которые недостаточно защищены . 

Одним из основных препятствий на пути создания эффективной политики классификации данных является огромный объем и разнообразие данных, генерируемых в ходе ваших бизнес-операций. Данные также могут храниться в разных форматах, типах файлов и местах. Это усложняет процесс и может привести к неправильной классификации. Наконец, недостаточная осведомленность и обучение сотрудников о важности классификации данных также может замедлить внедрение.

Четыре шага к эффективной классификации данных

Имея это в виду, вот руководство по классификации данных, которое поможет вам обеспечить более легкий доступ, повышенную безопасность и улучшенное принятие решений:

1. Создайте межфункциональную команду

Соберите рабочую группу, включающую экспертов по ИТ, управлению данными, юридическим вопросам и нормативным требованиям, чтобы определить четкие критерии классификации данных, которые гарантируют, что ваша система классификации соответствует нормативным требованиям и поддерживает бизнес-цели . 

2. Инвестируйте в автоматизацию

Инструменты и решения для управления и классификации данных, которые автоматизируют этот процесс, могут сканировать и анализировать данные, чтобы назначать соответствующие метки и теги на основе заранее определенных правил. Автоматизация дает множество преимуществ, в том числе существенно снижает вероятность человеческой ошибки — распространенной проблемы при ручной классификации . 

Результатом станет более высокая точность классификации данных и снижение вероятности неправильной маркировки или неправильного обращения с конфиденциальной информацией. Наконец, автоматизация обеспечивает единый стандарт классификации для различных источников и типов данных, устраняя расхождения, возникающие из-за человеческой интерпретации или различий в суждениях.

3. Инвестируйте в обучение и повышение осведомленности

Крайне важно обучать своих сотрудников важности классификации данных, потенциальным рискам неправильного обращения с данными и надлежащим процедурам точной классификации данных. Это позволит вам сформировать культуру, ориентированную на ответственное обращение с данными во всей вашей организации .

4. Примите динамическую стратегию

Классификация данных — это не одноразовое дело. Это постоянная задача, требующая постоянного мониторинга и корректировки. Ваш бизнес и мир не остаются статичными, как и ваши данные. Правильная классификация требует периодических проверок и обновлений с учетом изменений типов данных, нормативных требований и потребностей бизнеса . Регулярные аудиты и оценки могут выявить области, в которых классификация могла отклоняться от стандартов или когда появились новые категории данных.  

Эффективная стратегия классификации данных позволит вашей организации использовать истинный потенциал разрозненных данных и заменить хаос ясностью.

Защитите свои данные должным образом

Поскольку Arcserve предлагает широчайший набор лучших в своем классе решений для управления, защиты и восстановления всех рабочих нагрузок с данными, от малого и среднего бизнеса до предприятий, независимо от местоположения или сложности, вы можете рассчитывать на то, что найдете решение, которое экономически эффективно охватит любую классификацию данных.