Datenflut

Der Begriff „Data Sprawl“ bezeichnet die erheblichen Datenmengen, die viele Organisationen täglich erzeugen. Data Sprawl kann als die Generierung von Daten definiert werden, oder digitale InformationenDaten werden von Unternehmen erstellt. Sie sind eine wertvolle Ressource, da sie Führungskräften datengestützte Entscheidungen ermöglichen, um ihre Kunden optimal zu betreuen, ihr Geschäft auszubauen und ihre Prozesse zu verbessern. Die Verwaltung riesiger Datenmengen und zahlreicher Datenquellen kann jedoch eine erhebliche Herausforderung darstellen.

Große Unternehmen, insbesondere Konzerne, erzeugen aufgrund der Vielzahl eingesetzter Softwareprodukte, neu eingeführter Datenformate, mehrerer Speichersysteme in der Cloud und in On-Premise-Umgebungen sowie riesiger Mengen an Protokolldaten, die von Anwendungen generiert werden, eine enorme Datenmenge. überwältigende Datenmenge werden in der modernen Welt erzeugt und gespeichert.

Woher kommen die Daten?

Mit dem Wachstum von Unternehmen und der zunehmenden Nutzung von Daten für Analysen und Untersuchungen werden diese Daten in Betriebssystemen, Servern, Anwendungen, Netzwerken und anderen Technologien gespeichert. Viele Unternehmen generieren täglich riesige Mengen neuer Daten, darunter:

• Finanzdateneinschließlich Datentypen wie Banktransaktionen, Webdaten, Geolokalisierungsdaten, Kreditkartendaten und Kassentransaktionsdaten von Händlern.
• Verkaufsdaten, Dies kann unter anderem folgende Kennzahlen umfassen: Umsatz pro Verkäufer, Konversionsrate, durchschnittliche Dauer eines Verkaufszyklus, durchschnittliche Auftragsgröße, Anzahl der getätigten Anrufe, Alter und Status der Vertriebskontakte, Verlustraten und Anzahl der versendeten E-Mails.
• Transaktionsdaten, Dies kann Kundendaten, Informationen zu Bestellungen, geleistete Arbeitsstunden von Mitarbeitern, Versicherungskosten, Versicherungsansprüche, Versandstatus, Bankeinzahlungen und -abhebungen umfassen.
• Soziale Medien, E-Mail und SMS Kommunikation Dies kann Social-Media-Kennzahlen, demografische Daten, Tageszeiten, Hashtags, Themenbereiche und Inhaltsarten umfassen.
• Ereignisdaten Beschreibt Aktionen, die von Entitäten ausgeführt werden (im Wesentlichen Verhaltensdaten); dazu gehören die Aktion, der Zeitstempel und der Zustand (Informationen über Entitäten, die mit dem Ereignis in Zusammenhang stehen). Ereignisdaten ist für die Durchführung von Analysen unerlässlich.

Diese Dateien und Datensätze sind über mehrere Standorte verstreut, was die Inventarisierung, Sicherung und Analyse all dieser Daten extrem erschwert.

Wie kommt es zur Datenflut?

Die Datenflut beschreibt die stetig wachsende Datenmenge, die Unternehmen täglich produzieren. Verstärkt durch den Wechsel in die Cloud können Unternehmen schneller skalieren und dadurch immer mehr Daten erzeugen. Neue Anwendungsbereiche für Big Data Diese Entwicklung wird sich fortsetzen und erfordert daher eine Erhöhung der Datenmenge, die in Betriebssystemen, Servern, Netzwerken, Anwendungen und anderen Technologien gespeichert wird.

Erschwerend kommt hinzu, dass Datenbanken, Analyse-Pipelines und Geschäftsprozesse rasant in die Cloud migriert werden und dabei zwischen verschiedenen Cloud-Service-Providern (CSPs) und strukturierten Umgebungen wechseln. unstrukturiert Formate. Dieser Wandel hin zur Cloud ist im Gange, und ständig entstehen neue Datenspeicher. Verantwortliche für Sicherheits- und Risikomanagement (SRM) haben Schwierigkeiten, diese zu identifizieren und umzusetzen. Datensicherheitskontrollen in diesem Umfeld konsequent.

„…die unstrukturierte Datenflut (sowohl lokal als auch in Hybrid-/Multi-Cloud-Umgebungen) ist im Vergleich zu strukturierten Daten schwer zu erkennen und zu kontrollieren.“

Gartner, Hype Cycle für Datensicherheit, 2022

Organisationen generieren stündlich neue Daten. Die Kundendaten in CRM-Systemen (Customer Relationship Management) können auch Finanzdaten enthalten, die sich ebenfalls in einer Buchhaltungsdatenbank oder einem Enterprise-Resource-Planning-System (ERP) befinden.ERP-SystemVerkaufsdaten und Transaktionsdaten können ebenfalls in diesen Systemen vorhanden sein und von verschiedenen Abteilungen, Niederlassungen und Geräten isoliert gespeichert werden. Um die versprochenen Vorteile zu erzielen, DatenanalyseDatenanalysten müssen mehrere Quellen vergleichen und haben daher möglicherweise Schwierigkeiten, genaue und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Letztendlich benötigen Unternehmen Daten, um ihre täglichen Arbeitsabläufe zu optimieren und analytische Erkenntnisse für fundiertere Entscheidungen zu gewinnen. Das Problem ist, dass die von Unternehmen generierte Datenmenge außer Kontrolle gerät. Laut einer aktuellen IDC-Studie wird die globale Datenflut voraussichtlich … mehr als eine Verdopplung von 2022 bis 2026Die weltweite DataSphere ist ein Maß dafür, wie viele neue Daten jedes Jahr erstellt, erfasst, repliziert und verbraucht werden, wobei sie in der Enterprise DataSphere doppelt so schnell wächst wie in der Consumer DataSphere.

Herausforderungen der Datenflut

Da Unternehmen immer schneller Daten generieren, wird deren Verwaltung zunehmend schwieriger. Daten können an verschiedenen Orten gespeichert sein, was den Zugriff auf geschäftskritische Informationen und die Gewinnung präziser Erkenntnisse erschwert. Teammitglieder müssen Daten in verschiedenen Formaten aus unterschiedlichen Quellen abgleichen, was die Arbeit zusätzlich erschwert. Analysen Die Verwaltung verteilter Informationen in verschiedenen Datensilos ist schwierig und zeit- und kostenaufwendig. Daten können bei Übertragung, Speicherung und Verarbeitung beschädigt werden. Datenbeschädigung mindert den Wert der Daten, und die Wahrscheinlichkeit einer Beschädigung steigt mit zunehmender Datenflut.

Darüber hinaus ist der Aufwand vergeblich, wenn Daten von Mitarbeitern dupliziert werden, die die benötigten Daten nicht am erwarteten Ort finden konnten. Dies kann zu sogenannten Geisterdaten führen. Diese doppelten Daten gelten als redundant. Andere Daten können veraltet oder trivial (für Geschäftseinblicke irrelevant) sein. Dieser Datenüberschuss führt zu übermäßiger Ressourcennutzung und steigenden Cloud-Speicherkosten.

Mitarbeiter gehen möglicherweise sorglos mit Daten um und sind sich der Risiken nicht bewusst, die durch ihre Art der Datenweitergabe und -verarbeitung entstehen können. Unbefugte Nutzer können ebenfalls Zugriff auf sensible Informationen haben, insbesondere wenn die erzeugten und gespeicherten Daten nicht ordnungsgemäß verwaltet werden. Die manuelle Klassifizierung von Daten ist zeitaufwändig und fehleranfällig und kann das Risiko der Offenlegung sensibler Daten erhöhen. Daher ist die Entwicklung automatisierter Lösungen für die Verwaltung großer Datenmengen unerlässlich.

Datenflut beeinträchtigt den Datenwert und birgt erhebliche Sicherheitsrisiken. Sicherheit Bedenken bestehen, da zu viele Daten schwer zu kontrollieren sein können. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen und anderen Sicherheitsrisiken. Darüber hinaus können Organisationen, die die Datenflut nicht im Griff haben, das Vertrauen ihrer Kunden gefährden und aufgrund der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) mit strengen Strafen rechnen.DSGVO), California Consumer Privacy Act (CCPA), oder andere Datenschutzgesetzgebung bei Nichteinhaltung.

Umgang mit unkontrollierter Datenflut

Um die unkontrollierte Datenflut in den Griff zu bekommen, ist ein strukturierter Ansatz für das Datenmanagement erforderlich. Es ist unerlässlich, eine Lösung parat zu haben, um Daten entdecken und klassifizierenDa Daten sowohl in lokalen als auch in Cloud-Umgebungen verteilt sind, ist es entscheidend, die Speicherorte der Daten zu identifizieren, um sicherzustellen, dass alle Daten erfasst und verwaltet werden. Tools, die Daten in SaaS-, IaaS- und PaaS-Umgebungen erkennen und klassifizieren können, sind ebenso wichtig wie solche, die strukturierte und unstrukturierte Daten finden und klassifizieren können. Ziel dieser Tools ist es, eine einheitliche Sicht auf die gesamte Umgebung zu schaffen.

Die Identifizierung eines zentralen Speicherorts für Daten ist eine Möglichkeit, die Datenflut einzudämmen. Cloud-Sicherheitsstandards Die kontinuierliche Verbesserung macht ein zentrales Cloud-Repository für viele Unternehmen zu einer attraktiven Option. Cloud-Speicherplattformen bieten eine hervorragende Methode, Daten so zu speichern, dass eine zentrale Datenquelle entsteht, auf die Mitarbeiter an verschiedenen Standorten leichter zugreifen können. Gleichzeitig müssen Unternehmen Richtlinien für die Datenzugriffsverwaltung (Data Access Governance, DAG) festlegen, die die Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Daten regeln. Diese Richtlinien müssen auch Verfahren zur Datenverwaltung implementieren, darunter Zugriffskontrollen, Aufbewahrung, Risikomanagement, Compliance und Datenlöschung (wie Daten am Ende ihres Lebenszyklus entsorgt werden). DAG-Richtlinien ergänzen Programme zur Verhinderung von Datenverlust (Data Loss Prevention, DLP). Datensicherheits-Statusmanagement (DSPM) kombiniert Datenermittlung und -klassifizierung, Verhinderung von Datenverlusten und Datenzugriffsverwaltung, um einen Ansatz der nächsten Generation für die Cloud-Datensicherheit zu schaffen.

Lösungen für Datenwucherung

Für Organisationen, die die unkontrollierte Ausbreitung von Daten eindämmen wollen, ist es unerlässlich zu wissen, welche Daten in ihrer Umgebung vorhanden sind, wo sie gespeichert sind und wer Zugriff darauf hat. Es gibt zwar verschiedene Tools zur Verwaltung aller von Organisationen gespeicherten Daten, aber nur wenige können die unkontrollierte Ausbreitung von Daten verhindern.

Automatisierte Lösungen zur Datenermittlung und Datenklassifizierung müssen in der Lage sein, sensible Daten zu identifizieren und zu klassifizieren. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) kann schwer identifizierbare Daten, wie beispielsweise geistiges Eigentum und sensible Unternehmensdaten, genauer klassifizieren.

Lösungen zur Bekämpfung von Datenwüsten können auch die allgemeine Datensicherheit erhöhen, indem sie helfen, doppelte und redundante Daten zu finden und zu identifizieren. Sobald unkontrollierte Datenmengen identifiziert und klassifiziert wurden, lässt sich deren Entsorgung erleichtern. veraltete Daten oder überflüssige Daten. Dadurch lassen sich Speicherkosten sparen und doppelte sowie irrelevante Daten eliminieren.

Unternehmen sammeln täglich Daten, und es ist leicht, mehrere Kopien zu erstellen. Der erste Schritt für Unternehmen, die den Datenzugriff verwalten und Datenverlust verhindern möchten, besteht darin, ihre Daten vollständig zu verstehen – sowohl wo sie sich aktuell befinden als auch ob IT- oder Sicherheitsteams davon Kenntnis haben. Datenspeicher Oder auch nicht, und alle Datenspeicher, die zukünftig erstellt werden. Die Identifizierung sensibler Daten und derjenigen, die Zugriff darauf haben, kann dazu beitragen, Datenschutzverletzungen zu verhindern, indem sichergestellt wird, dass angemessene Sicherheitsmaßnahmen durchgesetzt werden.