Datenwildwuchs

Data wildwuchs bezeichnet die großen Datenmengen, die viele Organisationen täglich erzeugen. data wildwuchs kann als Ergebnis von Daten oder digitale Informationen wurden definiert, die von Unternehmen generiert werden. Daten sind eine wertvolle Ressource, da sie den Geschäftsführern ermöglichen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, wie sie ihre Kundenbasis am besten bedienen, ihr Unternehmen ausbauen und ihre Prozesse verbessern können. Die Verwaltung großer Datenmengen und großer Datenquellen kann eine große Herausforderung sein.

Große Unternehmen, insbesondere Konzerne, erzeugen eine überwältigende Menge an Daten. Das liegt an den vielen verwendeten Softwareprodukten, neu eingegebenen Datenformaten, unterschiedlichen Speichersystemen in der Cloud und in der lokalen Umgebung sowie an der großen Menge an Protokolldaten, die von Anwendungen generiert werden. Es wird ein überwältigende Menge an Daten erzeugt und gespeichert in der modernen Welt.

Woher kommen die Daten?

Wenn Organisationen wachsen und Daten zunehmend für Analysen und Untersuchungen nutzen, werden diese Daten in Betriebssystemen, Servern, Anwendungen, Netzwerken und anderen Technologien gespeichert. Viele Organisationen erzeugen rund um die Uhr riesige Mengen neuer Daten, darunter:

• Finanzielle Daten, einschließlich Daten wie Banktransaktionen, Webdaten, Geolokalisierungsdaten, Kreditkartendaten und POS-Transaktionsdaten von Anbietern.
• Vertriebsdaten, Dazu gehören auch der Umsatz pro Verkaufspersonal, der Umrechnungskurs, die Mindestdauer eines Verkaufszyklus, der größte Teil der Unternehmensgröße, die Anzahl der angenommenen Anrufe, der alte und der Status von Verkaufsakten, verloren gegangene Angebote und die Anzahl der gesendeten E-Mails.
• Transaktionsdaten, die Kundendaten, Bestellinformationen, geleistete Arbeitsstunden von Mitarbeitern, Versicherungskosten, Versicherungsanträge, Versandstatus, Bankeinzahlungen und -abhebungen können umfassen.
• Soziale Medien, E-Mail und SMS-Kommunikation, Das kann Social-Media-Nummern, demografische Daten, Tage, Hashtags, Themen und Inhaltstypen enthalten.
• Daten zur Veranstaltung beschreiben Aktionen, die von einer Entität ausgeführt werden (in den wichtigsten Verhaltensdaten); sie beinhalten die Aktion, den Zeitstempel und den Status (Informationen über die Entität, die mit dem Ereignis in Verbindung stehen). Daten zur Veranstaltung sind entscheidend für die Durchführung von Analysen.

Diese Dateien und Aufzeichnungen sind auf mehrere Standorte verteilt, was Inventarisierung, Schutz und Analyse all dieser Daten äußerst schwierig macht.

Wie entsteht Datenwildwuchs?

Data wildwuchs bezeichnet die ständig wachsende Menge an Daten, die von Unternehmen täglich generiert werden. Durch den Umstieg in die Cloud können Unternehmen schneller skalieren und so immer mehr Daten produzieren. Neue Anwendungsfälle für Big Data fortlaufend entstehen, was eine Nutzung der gespeicherten Datenmengen in Betriebssystemen, Servern, Netzwerken, Anwendungen und anderen Technologien erfordert.

Die Situation ist auch signifikant, dass Datenbanken, Analysepipelines und Geschäftsprozesse immer in die Cloud migrieren und welche verschiedenen Cloud Service Provider (CSP) als strukturiert und unstrukturierte nutze Formate. Diese Veränderung in der Cloud hält einen, und es entstehen ständig neue Datenspeicher. Verantwortliche für Sicherheit und Risikomanagement (SRM) haben Schwierigkeiten, Controll de datensicherheit in diesem Umfeld konsequent zu identifizieren und einzusetzen.

„... der Export unstrukturierter Daten (sowohl am Standort als auch in einer Hybrid-/Multi-Cloud-Umgebung) ist im Vergleich zu strukturierten Daten schwer zu erkennen und zu kontrollieren. “

Gartner, Hype-Zyklus für Datensicherheit, 2022

Organisationen generieren rund um die Zeit neue Daten. Zu den Kundendaten in Customer-Relationship-Management- (CRM) -Systemen können auch Finanzdaten gehören, die auch in einer Buchhaltungsdatenbank oder in einem Enterprise Resource Planning- (ERP) -System befinden. Verkaufsdaten und Transaktionsdaten können ebenfalls in diesen Systemen enthalten sein und sind oft durch verschiedene Abteilungen, Niederlassungen und Geräte voneinander isoliert. Um die proklamierten Vorteile von Datenanalyse Um sie nutzen zu können, müssen Datenanalysen aus verschiedenen Quellen stammen und auch viele Schwierigkeiten haben, präzise und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Schließlich benötigen Organisationen Daten, um tägliche Arbeitsprozesse zu ermöglichen und analytisches Wissen für Finanzierungsentscheidungen zu generieren. Das Problem ist, dass die Menge an Daten, die Organisationen generieren, außer Control Device. Laut einer aktuellen IDC-Studie wird erwartet, dass die globale Datensphäre von 2022 bis 2026 mehr als doppelt so groß wird. Die weltweite DataSphere gibt an, wie viele neue Daten jedes Jahr erstellt, erkannt, repliziert und konsumiert werden — und in Unternehmens-DataSphere doppelt so schnell wachsen wie in Consumer DataSphere.

Anforderungen an die Datenverbreitung

Da die Unternehmensdaten immer schneller generiert werden, wird es immer schwieriger, diese Informationen zu verwalten. Oftmals sind Daten an verschiedenen Orten gespeichert, was den Zugriff auf geschäftskritische Informationen und die Generierung präziser Erkenntnisse erschwert. Teammitglieder müssen Daten in verschiedenen Formaten aus verschiedenen Quellen abgleichen, was Analyse schwierig macht. Das Management, das Informationen in verschiedenen Silos verteilt, kostet Zeit und Geld. Daten können während der Übertragung, Speicherung und Verarbeitung beschädigt werden. Data Corruption beeinträchtigt den Wert der Daten, und mit zunehmender Datenverteilung steigt auch die Wahrscheinlichkeit von Korruption.

Darüber hinaus ist der Aufwand verkannt, wenn Daten von Mitarbeitern dupliziert werden, die benötigten Daten konnten nicht an der erwarteten Stelle gefunden werden, was wiederum zu diesen Geisterdaten führen kann. Diese dualen Daten gelten als redundant. Andere Daten können veraltet (nicht aktueller) oder trivial (für Finanzkenntnisse nicht wertvoll) sein. These überflüssige Daten führen zu einem übermäßigen Ressourcenverbrauch und erhöhen die Cloud-Speicherkosten.

Mitarbeitende könnten Daten unachtsam behandeln, ohne zu verstehen, wie ihre Art des Teilens und Umgangs mit Daten Risiken verursachen kann. Unzulässige Personen könnten ebenfalls Zugriff auf sensible Informationen haben, insbesondere wenn die generierten und gespeicherten Daten nicht angemessen verwaltet werden. Die manuelle Klassifizierung von Daten ist zeitaufwändig und fehlerresistent und kann das Risiko einer Anfälligkeit sensibler Daten erhöhen. Dazu ist es notwendig, automatisierte Lösungen zu finden, um große Datenbestände zu verwalten.

Datenwildwuchs beeinträchtigt den Wert der Daten und stellt erhebliche Sicherheitsrisiken dar. Es gibt außerdem SicherheitSie bedenken, dass viele Daten schwer zu kontrollieren sind. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen und anderen Sicherheitsrisiken. Darüber hinaus riskieren Organisationen, die den Datenwildwuchs nicht in den Griff bekommen, das Vertrauen ihrer Kunden zu verlieren und strenge Strafen aufgrund der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), des kalifornischen Verbraucherschutzgesetzes (CCPA) oder anders Datenschutzgesetze bei Nichteinhaltung.

Umgang mit Datenwildwuchs

Um eine unkontrollierte Verteilung der Daten in den Griff zu bekommen, ist ein strukturierter Ansatz für das Datenmanagement erforderlich. Es ist unerlässlich, eine Lösung für Erkennung und Klassifizierung von Daten einsetzen. Da die Daten sowohl lokal als auch in Cloud-Umgebungen verteilt sind, ist es entscheidend, die Speicherorte der Daten zu identifizieren, um sicherzustellen, dass alle Daten erkannt und verwaltet werden. Tools, die Daten im SaaS-, IaaS- und PaaS-Umfeld entdecken und klassifizieren können, sind genauso wichtig wie solche und unstrukturierte Daten. Diese Tools sind es, um eine einheitliche Sicht auf die gesamte Umgebung zu schaffen.

Die Identifizierung zentraler Stellen für die Speicherung von Daten ist ein möglicher Datenbestand. Cloud-Sicherheitsstandards werden kontinuierlich verbessert, wodurch ein zentrales Cloud-Repository für viele Unternehmen eine attraktive Option darstellt. Cloud-Speicherplattformen sind eine hervorragende Methode, Daten so zu speichern, dass eine einzige, zuverlässige Datenquelle entsteht, die für Mitarbeiter an vielen Standorten besser zugänglich ist. Gleichzeitig müssen Unternehmen Richtlinien für die Datenzugriffsverwaltung (DAG) festlegen, die Regeln festlegen, wie Daten gesammelt, verarbeitet und gespeichert werden sollen. Diese Richtlinien müssen auch Anforderungen an die Kontrolle der Daten beinhalten, einschließlich Zugriffskontrollen, Speicherung, Risikomanagement, Compliance und Datenspeicherung (wie sie am Ende ihres Lebenszyklus konzipiert sind). DAG-Richtlinien ergänzen Programme zur Verhinderung von Datenverlust (DLP). Administration der Datensicherheitslage (DSPM) kombinieren Datenerkennung und -klassifizierung, Verhinderung von Datenverlust und Datenzugriffsmanagement, um einen Ansatz der nächsten Generation für Cloud-Datensicherheit zu erreichen.

Lösungen für Datenwildwuchs

Für Organisationen, die Datenwildwuchs einschließen möchten, ist es unerlässlich zu wissen, welche Daten in der Umgebung existieren, wo sie sich befinden und wer darauf zugreifen kann. Es gibt verschiedene Tools, um all die gespeicherten Daten von Organisationen zu verwalten, aber nur wenige können Datenwildwuchs verhindern.

Automatisierte Lösungen zur Datenerfassung und Datenklassifizierung müssen vor Ort sein, sensible Daten müssen identifiziert und klassifiziert werden. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) können schwer identifizierbare Daten, wie geistiges Eigentum und sensible Unternehmensdaten, noch genauer klassifizieren.

Lösungen gegen Datenwildwuchs können auch die allgemeine Datensicherheit erhöhen, wenn sie helfen, redundante Daten zu finden. Wenn verteilte Daten erkannt und klassifiziert werden, wäre es einfacher, veraltete Daten oder um überflüssige Daten bereitzustellen. Dadurch lassen sich sowohl Speicherkosten sparen als auch doppelte und irrelevante Daten vermeiden.

Unternehmen sammeln täglich Daten, und es ist einfach, mehrere Kopien zu erstellen. Der erste Schritt für Unternehmen, sie wollen den Datenzugriff verwalten und Datenverlust verhindern, da gibt es, ihre Daten vollständig zu wissen — sowohl sie sind aktuell, als auch IT- oder Sicherheitsteams über die Speicherung von Daten informiert werden oder nicht, wie auch alle Datenspeicher, die in Zukunft angelegt werden. Die Identifizierung sensibler Daten und der Personen, die Zugriff darauf haben, können helfen, Datenpannen zu verhindern, sofern angemessene Sicherheitskontrollen durchgeführt werden.