Düzenlenmemiş ve kategorize edilmemiş verilerle çalışmak zordur. Neyse ki, veri sınıflandırması burada devreye giriyor. Daha kolay yönetim, erişim ve depolama için verileri organize ediyor ve kategorilere ayırıyor. Bu nedenle, veri sınıflandırmasını benimsemek, verileri erişilebilir hale getirmenin yollarını arayan işletme sahipleri, veri yöneticileri ve veri bilimcileri için çok önemlidir. Veri sınıflandırması nedir, ne tür veri sınıflandırması vardır ve verileri etkili bir şekilde nasıl sınıflandırabilirsiniz? Bu makale bu soruları yanıtlıyor. Başlayalım.
Veri Sınıflandırması Nedir?
Veri sınıflandırma, daha kolay erişim, geri alma ve yönetim sağlamak için verileri farklı gruplara ayırarak organize etmektir. Verileri sınıflandırdığınızda, bulmayı, izlemeyi veya geri almayı kolaylaştırmak için onları farklı etiketlerle etiketlersiniz. Örneğin, bir veri kümesini “gizli” ve diğerini “Genel” olarak etiketleyebilirsiniz.
Alımı ve kolaylığı kolaylaştırmasının yanı sıra, veri sınıflandırması, işletmelerin veri düzenlemelerine uyumu sürdürmesine yardımcı olur Verileri gizli bir şekilde koruduğu ve ihlalleri önlediği için Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi.
Ayrıca, veri sınıflandırması, çalışanların ve diğer yetkili kullanıcıların belirli verileri işlerken gerekli güvenlik önlemlerini uygulamalarını kolaylaştırır. Genel olarak, etkili veri sınıflandırması, verilerin toplanmasını ve analizini kolaylaştırarak karar verme sürecinizi kolaylaştırır. Bu üretkenliği artırırverimliliği artırır ve kurumsal çıktıyı iyileştirir.
Veri Sınıflandırması Nasıl Çalışır?
Veri sınıflandırması, üç özel süreçle çalışır. Bunları aşağıda inceleyelim:
1. İçeriğe dayalı sınıflandırma
Bu yöntem, dosyaları doğrudan incelemenizi ve oldukları içerik türüne göre sınıflandırmanızı gerektirir. Ayrıca, verileri ne kadar hassas olduğuna göre düzenler. İçerik bazlı sınıflandırma sırasında uzmanlar “Bu belgede neler var?” gibi kritik sorular soruyorlar. ve sınıflandırmadan önce dosyaların ne anlama geldiğini keşfedin.
2. Bağlam tabanlı sınıflandırma
Veri bilimcileri, aynı kaynaktan çok büyük verileri düzenlerken bağlama dayalı sınıflandırma yaklaşımını benimser. Aşağıdakiler dahil olmak üzere farklı parametreler kullanarak meta verileri değerlendirir:
- Dosyayı veya dosya türünü (.xlsx veya .docx) oluşturmak için kullanılan uygulama.
- Verilerin fiziksel konumu
- Dosyayı oluşturan kişi
Bu yaklaşım, hassas bilgilerin göstergelerini ve bunların nasıl sınıflandırılacağını keşfetmek için yukarıda bahsedilen değişkenleri inceler.
3. Kullanıcı tabanlı sınıflandırma
Kullanıcı bazlı sınıflandırma manuel olarak yapılır. Veri bilimcinin kişisel takdirine bağlı olarak belgeleri seçmesini, incelemesini ve düzenlemesini gerektirir.
Verilerinizi sınıflandırmak için bu yöntemlerden herhangi birini benimseyebilirsiniz. Sadece bu süreçlerden hangisinin amaçlarınız ve hedefleriniz için en iyi olduğuna karar vermeniz gerekiyor.
Veri Sınıflandırmasının 5 Amacı
Bu işlem farklı nedenlerle gerçekleştirilir. Bunları aşağıda tartışalım:
1. Kişisel verileri korur
Osanos rehberine göre, kişisel veriler genellikle bir bireye atıfta bulunan ve o kişiyi tanımlamak için kullanılabilen dijital veya analog bilgiler olarak adlandırılır. Bu, e-posta adresi, IP adresi, telefon numarası, kredi kartı bilgileri vb. arasında değişebilir.
Veri sınıflandırması gizliliği ve bütünlüğü artırır. Ayrıca sizin için değerli olan verileri tanımlar ve anonimlik, şifreleme ve diğer veri koruma stratejilerini uygular. Verileriniz için yeterli koruma kontrolleri sağlamak için kişisel verileri kamuya açık bilgilerden ayırır.
2. Risk azaltma
Bu, veri gizliliğini ve veri ihlali risklerini azaltır. Bunun nedeni, kişisel olarak tanımlanabilir bilgilere (PII) erişimi sınırlandırması ve verilerin nerede saklandığını kontrol etmesi ve böylece bu bilgilere nasıl erişildiği ve kullanıldığı konusunda sizi sorumlu tutmasıdır. Sonuç olarak, izinsiz giriş, veri kaybı veya gizlilik ihlalleri gibi saldırıları azaltır.
3. Uyumluluk
Veri sınıflandırması, veri gizliliği düzenlemelerine uyumu teşvik ederek yaptırımları ve para cezalarını önler. İzleme kontrollerini ve meta etiketleri eklemenizi sağlar. Ayrıca belirli verilerin karantinaya alınmasını ve arşivlenmesini teşvik eder ve uyumluluğu artırır.
4. Analitik
Veri sınıflandırma ile verileri verimli bir şekilde toplayabilir ve yorumlayabilirsiniz. Örneğin, bir dosyayı kimin oluşturduğunu, nerede saklandığını ve amacını öğrenerek onları etkili bir şekilde analiz etmenize olanak tanır. Bu aynı zamanda işinizi ölçeklendirmek için yeterince bilinçli kararlar almanıza da yardımcı olacaktır.
5. Verimlilik
Veri sınıflandırması, karar verme sürecinizi ve üretkenliğinizi kolaylaştırır. İlk olarak, tür, kullanım vb. kategorilere ayırarak verilere kolayca erişmenizi sağlar. Ayrıca istenmeyen veya gereksiz verileri ortadan kaldırır ve verileri kolayca taşımanıza olanak tanır. Bu avantajlar, etkinliğinizi basitleştirir ve veri analizi, koruma ve optimizasyon ile daha hızlı sonuçlar elde etmenizi sağlar.
4 Tip Veri Sınıflandırması
Farklı veri sınıflandırma türleri vardır. Verilerinizi etkin bir şekilde yönetmek için birden fazla tür kullanabilirsiniz. Mevcut ana veri sınıflandırma türlerine bir göz atalım.
1. Herkese açık veriler
Bu tür veri sınıflandırması, çalışanlar, müşteriler vb. dahil olmak üzere kamuya açık olabilecek dosyalar için etiketlenir. Kamuya açık veri kategorisine giren veriler, kamuya açık oldukları için sonuçları olmadan kullanılabilir, dağıtılabilir ve yeniden kullanılabilir.. Pazarlama broşürleri, teknik incelemeler ve basın bültenleri bu kategoriye girer.
2. Yalnızca dahili veriler
Bu sınıflandırma türü, dahili personel veya çalışanlar için mevcut olan belgelere özeldir. Müşteriler de dahil olmak üzere kuruluş dışındaki diğer kullanıcıların bu tür verilere erişimi olmayabilir. Yazışmalar, iş teklifleri ve personel iletişim listeleri yalnızca dahili verilere örnektir.
3. Gizli Veriler
Gizli veri etiketleri, görüntülemek, kullanmak ve almak için özel erişim yetkisi gerektiren dosyalar üzerinde etiketlenir. Bu genellikle tüketicilerin hassas bilgilerini, çalışanların verilerini vb. içerir. Gizli olarak etiketlenen belgeler genellikle GDPR, CPRA, (Kaliforniya Gizlilik Hakkı Yasası) vb. dahil olmak üzere veri düzenleme politikaları tarafından korunur.
4. Kısıtlı veriler
Kısıtlı veri etiketleri, yetkisiz kullanım için erişim gerektiren veriler içindir. Bu veri türüne yetkisiz erişim, cezai suçlamalara, para cezalarına ve cezalara yol açabilir. Eyalet ve federal yönetmeliklerle korunan araştırma ve tescilli veriler, kısıtlı verilere örnektir.
Veri Sınıflandırması İçin En İyi 7 Uygulama
Size en uygun yöntemi seçtikten sonra veri sınıflandırma işleminize başlayabilirsiniz. Ayrıca, sürecinizi basitleştirmek ve iyileştirmek için benimseyebileceğiniz uygulamalar vardır. Hadi bir bakalım:
1. Veri sınıflandırmasını bir öncelik haline getirin
öyle olsun bir başlangıç veya yerleşik bir firmada, bir kuruluşun veri sınıflandırmasına yönelik genel tutumu, kullanıcıların, çalışanların ve dahil olan diğer kişilerin süreci nasıl ele alacağını belirler. Bu nedenle, veri sınıflandırmasını bir öncelik haline getirin. Uyum için yönergeler ve cezalar belirleyin.
Sınıflandırma sürecine dahil olanların yönergeleri takip etmesini veya aksi takdirde cezaları ödemesini sağlamak için denetim organları oluşturun.
Bunları yaptığınızda yetkili kullanıcılara doğru mesajı gönderir ve şirket verilerini sınıflandırmaları için en uygun ortamı yaratırsınız.
2. Bir veri sınıflandırma şeması oluşturun
Bir veri sınıflandırma çerçevesi oluşturduktan sonra bir veri sınıflandırma şeması oluşturmak çok önemlidir. Bu nedenle, işletmenizin verilerini sınıflandırmak için kullanacağınız veri kategorilerini tanımlayın. Veri sınıflandırma sürecinde yer alanların görevlerini ve her veriyi hassasiyetlerine göre nasıl düzenleyebileceklerini vurgulayın.
Her bir veri kategorisi oluşturulurken, veri yöneticilerinin türü, bir veri ihlali meydana gelmesi durumunda ortaya çıkabilecek olası riskler ve verileri başarılı bir şekilde sınıflandırmak için gereken süreç de dahil olmak üzere. Bunu yapmak, sürece dahil olan herkesin uyumluluğu sürdürmek ve veri sınıflandırma sürecini etkin bir şekilde yürütmek için doğru yöntemleri izlemesini sağlayacaktır.
Veri sınıflandırması, veri güvenliğini destekler. Ancak, etrafta tonlarca hassas veri varken verileri korumak daha zordur. Bunu önlemek için, potansiyel bilgisayar korsanlarının erişebileceği hassas bilgi miktarını şu yollarla azaltın:
- Yalnızca gerekli verilerin toplanması
- İhtiyacınız olmayan hassas verileri silme
- Hassas bilgileri sakladığınız konumların sayısını azaltmak
İşlem sırasında gereksiz ve gereksiz verileri sisteminizden kaldırın. Bunu yapmak, gelişmiş uyumluluk için veri gizliliğini ve güvenliğini artıracaktır.
4. Personeli veri gizliliği uyumluluğu konusunda eğitin
Veri gizliliği uyumluluğu, her veri sınıflandırma sürecinin kritik bir yönüdür. Yeterli yönergeleri izlemelisiniz ve kalite kontrol önlemleri Yetkili kullanıcıların verileri sınıflandırırken ve işlerken veri gizliliği kuruluşlarına uymasını sağlamak.
Bu nedenle, veri gizliliği düzenlemelerinin sınıflandırılması ve bunlara nasıl uyulacağı konusunda kullanıcıları, işverenleri ve ilgili diğer kişileri eğitin. Sınıflandırmaya dahil olanların faaliyetlerini izlemek için eğitim düzenleyin, kaynaklar sağlayın ve bir düzenleyici birim atayın. Ek olarak, boşlukları keşfetmek ve bunları erkenden düzeltmek için sık sık iç denetimler gerçekleştirin.
Veri gizliliği konusunda uygun eğitim sağlamak, yetkili kullanıcıların gelişen veri gizliliği politikalarıyla doğru yolda kalmasına yardımcı olur.
5. Veri risk değerlendirmesi yapın
Veri riski değerlendirmesi (DRA), hassas bilgileri depolamak için kullanılan konumların sistematik olarak incelenmesini içerir. Verilerin nerede saklandığını, kimlerin erişimi olduğunu ve herhangi bir değişiklik yapılıp yapılmadığını inceler. Bu yaklaşım, üzerinde çalıştığınız verinin türünü ve hassasiyetini ortaya çıkarır. Sonuç olarak, verileri buna göre sınıflandıracak ve doğru bir veri sınıflandırma sürecini kolaylaştıracaksınız.
6. Veri güvenliği önlemleri oluşturun
Veri sınıflandırması, gözetiminizdeki dosyaların hassasiyetini ortaya çıkarır. Böylece her veri türü için gereken güvenlik düzeyini bilirsiniz.
Bu nedenle, mevcut dosya ve belgeleri saklamak için gereken doğru güvenlik önlemlerini reddetmemek veya ihmal etmemek çok önemlidir. Hassasiyet düzeylerini belirleyin ve veri gizliliğini ve güvenliğini artırmak için uygun güvenlik kontrollerini uygulayın.
7. Düzenli izleme yapın
Veri sınıflandırma izlemesi, yalnızca süreç sırasında yaptığınız şey değildir; devam eden bir faaliyettir. Bunun nedeni, yetkisiz kullanıcıların hassas bilgileri istediği zaman kopyalayabilmesi, düzenleyebilmesi, silebilmesi veya taşıyabilmesi, veri gizliliğine zarar vermesi ve veri güvenlik sistemini engellemesidir. Bu nedenle, veri sınıflandırma sürecini sürekli olarak incelemek için dahili izleme organlarını organize etmek çok önemlidir.
Ayrıca, herhangi bir anormalliğin hızlı bir şekilde gözlemlenmesi için algılama yazılımını tanıtın. Sık izleme, olası veri ihlallerinin erken tespit edilmesini sağlayarak olası veri güvenliği ve veri gizliliği tehditlerini önlemek için proaktif önlemler almanıza olanak tanır.
Çözüm
Veri sınıflandırması, veri gizliliği ve güvenliğinde kritik bir rol oynar. Kolay erişilebilirlik, erişim ve veri depolama sağlar. Bu nedenle, veri sürecini mükemmel bir şekilde yürütmek çok önemlidir. Bunu yapmak için veri sınıflandırmasına öncelik verin, veri sınıflandırma şemasını düzenleyin, hassas veri ayak izini azaltın ve çalışanları veri gizliliği uyumluluğu konusunda eğitin. Son olarak, düzenli veri risk değerlendirmesi yapın, veri güvenliği kontrollerini uygulayın ve etkinlikleri sık sık izleyin.