LERNBEREICH
1.1 Was sind Daten?
Daten umfassen verschiedene Informationen, die gesammelt, aufgezeichnet, gespeichert oder verarbeitet werden können. Sie können in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. als Text, Zahlen, Bilder, Videos, Audiodateien oder in anderen digitalen Formen.
1.2 Warum sind Daten wichtig?
Daten bilden die Grundlage für sachkundige Entscheidungen, für Erkenntnisse und für die Lösung von Problemen in verschiedenen Bereichen. Die Analyse und Interpretation von Daten deckt Muster, Trends, Korrelationen und Beziehungen auf und ermöglicht so Prozessverbesserungen, Optimierung des Betriebsverhaltens und Innovation.
Anwendungsschwerpunkte
- Unternehmensanalyse
Datenanalyse für bessere Einblicke, Mustererkennung und datengestützte Entscheidungen zur Optimierung der betrieblichen Abläufe, zur Ermittlung von Markttrends und zur Optimierung von Geschäftsstrategien.
- Wissenschaftliche Forschung
Sammlung und Analyse von Daten für Experimente, Hypothesentests und Schlussfolgerungen in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen.
- Personalisierung
Nutzung von Daten für personalisierte Nutzererfahrungen im Marketing, Inhaltsempfehlungen und gezielte Werbung.
- Machine Learning und KI
Daten dienen als Trainingsmaterial für die Entwicklung und das Training von Machine-Learning-Modellen und KI-Algorithmen, mit denen Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analysen durchgeführt werden können.
- Datenvisualisierung
Darstellung von Daten in Form von Diagrammen, Grafiken und Dashboards, um Informationen auf optisch ansprechende und leicht verständliche Weise zu vermitteln.
1.3 Wer ist für die Daten verantwortlich?
Verantwortung ist kontextabhängig und hat viele Facetten. In Unternehmen fallen Dateneigentum und -verantwortung in der Regel in den Zuständigkeitsbereich bestimmter Rollen oder Abteilungen, wie z. B. Data Scientists, Data Analysts oder Chief Data Officers. Diese Personen stellen die Datenqualität, den Datenschutz, die Sicherheit und die Einhaltung der einschlägigen Vorschriften und Richtlinien sicher.
1.4 Was sind Datenerhebung, -speicherung und -umwandlung?
- Datenerhebung
Zusammentragen von Daten aus verschiedenen Quellen wie Umfragen, Sensoren, Transaktionen, sozialen Medien oder Benutzerinteraktionen.
- Datenspeicher
Speicherung der gesammelten Daten in verschiedenen Formaten und Strukturen, wie z. B. Datenbanken, Data Warehouses oder Cloud-Speichersystemen, für die künftige Nutzung und Analyse.
- Datenumwandlung
Manipulieren, Bereinigen, Organisieren und Strukturieren von Daten, um Qualität, Konsistenz und Relevanz für Analysen oder andere Zwecke sicherzustellen. Die Datenumwandlung ist ein wesentlicher Bestandteil von Aufgaben wie Data Wrangling und Data Warehousing.
2.1 Was ist Datensicherheit?
Bei der Datensicherheit geht es darum, digitale Daten vor unbefugtem Zugriff, unbefugter Nutzung, Offenlegung, Störung, Änderung oder Zerstörung zu schützen. Dabei werden Maßnahmen, Richtlinien und Technologien zum Schutz von Daten eingesetzt, um deren Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit zu gewährleisten. Ziel der Datensicherheit ist es, unbefugten Zugriff zu verhindern und Daten vor Verlust, Beschädigung oder Diebstahl zu schützen. Zu den Techniken gehören Verschlüsselung, Zugangskontrollen, Netzwerksicherheit, physische Sicherheit und datenzentrierte Sicherheitsmaßnahmen wie Tokenisierung.
2.2 Warum ist Datensicherheit wichtig?
Mehrere Faktoren unterstreichen die Bedeutung der Datensicherheit:
- Schutz sensibler Informationen
Schützt personenbezogene und finanzielle Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch.
- Compliance und rechtliche Konsequenzen
Einhaltung von Datensicherheitsvorschriften und Datenschutzgesetzen hilft Unternehmen, rechtliche Konsequenzen und Reputationsschäden zu vermeiden.
- Aufrechterhalten des Geschäftsbetriebs
Stellt einen unterbrechungsfreien Geschäftsbetrieb sicher und minimiert das Risiko von Datenschutzverletzungen und damit verbundenen finanziellen Verlusten.
- Vertrauen und Loyalität aufbauen
Stärkt die Kundenbindung und sorgt für ein positives Markenimage, indem es Vertrauen und Zuversicht vermittelt.
- Schutz des geistigen Eigentums
Schützt geistiges Eigentum und Geschäftsgeheimnisse vor unbefugtem Zugriff und Diebstahl.
- Verteidigung gegen Cyber-Bedrohungen
Spielt eine entscheidende Rolle bei der Abwehr sich entwickelnder Cyber-Bedrohungen und reduziert potenzielle Schäden, die durch Cyber-Kriminelle verursacht werden.
Es ist entscheidend, die Datensicherheit zu priorisieren, um Informationen zu schützen, Vorschriften einzuhalten, einen unterbrechungsfreien Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten, Vertrauen aufzubauen, geistiges Eigentum zu schützen und Cyber-Risiken zu mindern.
2.3 Welche verschiedenen Arten von Datensicherheit gibt es?
- Verschlüsselung
Konvertiert Daten mit Hilfe von Verschlüsselungscodes in ein kodiertes Format. Hochsicher, kann aber die Echtzeitanalyse beeinträchtigen.
- Zugriffskontrollen
Schränkt den Datenzugriff und die Benutzeraktionen ein, ist für die Sicherheit unerlässlich, konzentriert sich aber mehr auf die Benutzerrechte als auf die Verbesserung der Analyse.
- Tokenisierung
Ersetzt sensible Daten durch Token und schafft so eine Balance zwischen Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit, mit der sich Datenanalysen durchführen lassen.
- Anonymisierung
Entfernt personenbezogene Informationen, um den Datenschutz zu gewährleisten, schränkt aber möglicherweise die Analysetiefe ein. Ist entscheidend für sensible Daten, eignet sich aber möglicherweise nicht für alle Anwendungsfälle der Datenanalyse.
2.4 Datenzentrierte Sicherheit von comforte
Die Datensicherheitsplattform von comforte bietet Datenerkennung und -schutz mit granularen Zugriffskontrollen. Mit Verfahren wie Tokenisierung und formatbewahrender Verschlüsselung werden Daten geschützt, während die Nutzbarkeit für Geschäftsanwendungen erhalten bleibt. Die Plattform ermöglicht eine flexible Integration, Reporting und Analyse und gewährleistet einen starken Datenschutz mit Flexibilität und Skalierbarkeit.
In diesem Video erfahren Sie mehr.
Weitere Informationen erhalten Sie unter https://www.comforte.com/de/datensicherheit
3.1 Was sind Datenerkennung & Datenklassifizierung?
- Datenerkennung
Bei der Datenklassifizierung werden Daten auf der Grundlage von Attributen, Datenschutz, Vertraulichkeit, gesetzlichen Vorschriften und geschäftlicher Bedeutung strategisch klassifiziert. Die kontinuierliche Suche in Repositories, Datenbanken und Dateisystemen verfolgt das Ziel, einen vollständigen Einblick in die Datenbestände zu erhalten. Die Stakeholder erhalten Einblicke in Datenspeicher, Speicherorte, Struktur und andere relevante Informationen, sodass ein besseres Verständnis für Datenmanagementziele und -initiativen entsteht.
- Klassifizierung der Daten
Bei der Datenklassifizierung werden Daten auf der Grundlage von Attributen, Sensibilität, Vertraulichkeit, gesetzlichen Anforderungen und geschäftlicher Bedeutung strategisch kategorisiert. Durch die Zuordnung von Tags oder Labels können Unternehmen die Anforderungen an Sicherheit und Zugriffskontrolle besser verstehen. Zu den gängigen Klassifizierungen zählen „öffentlich“, „vertraulich“, „sensibel“ und „persönlich“. Sie werden mit Hilfe automatisierter Tools und durch manuelle Überprüfung hinzugefügt.
3.2 Warum sind Datenerkennung & Datenklassifizierung wichtig?
Die Erkennung und Klassifizierung von Daten bildet die Grundlage für wirksame Maßnahmen zur Datensicherheit und Compliance. Durch die Erkennung und Kategorisierung sensibler Daten lassen sich Sicherheitsmaßnahmen wie Tokenisierung, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen nach Prioritäten ordnen, um Datenschutzverletzungen und unbefugten Zugriff zu vermeiden. Für die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen ist eine ordnungsgemäße Verwaltung und Sicherung sensibler Daten erforderlich, um mögliche finanzielle und rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.
Darüber hinaus verbessern die Erkennung und Klassifizierung von Daten Maßnahmen zur Datenanalyse, Governance, Reaktion auf Vorfälle, Ressourcenzuweisung und Zusammenarbeit. Durch die Ermittlung unnötiger Daten wird das Prinzip der Datenminimierung unterstützt, die Datenverwaltung vereinfacht, Datenschutz- und Sicherheitsrisiken reduziert und das Kostenmanagement für die Datenspeicherung optimiert. Mit diesem Ansatz können Unternehmen das wirtschaftliche Wachstum vorantreiben, die betriebliche Effizienz verbessern und die Datenschutz- und Compliance-Standards einhalten.
3.3 Welche verschiedenen Arten der Datenerkennung gibt es?
- Inhaltsbasierte Datenerkennung
Durchsucht Dateien, Dokumente, E-Mails und Datenbanken nach Mustern, Schlüsselwörtern oder regulären Ausdrücken, die auf sensible Daten hinweisen. So können beispielsweise Sozialversicherungsnummern, Kreditkartennummern oder sensible Schlüsselwörter im Text gesucht werden.
- Kontextbasierte Datenerkennung
Berücksichtigt den Kontext, in dem Daten verwendet oder gespeichert werden, und bezieht Faktoren wie Standort, Benutzerrollen, Zugriffsmuster und Datenbeziehungen mit ein.
- Musterbasierte Datenerkennung
Erkennt spezifische Datenmuster oder -formate, die mit sensiblen Informationen verbunden sind, besonders hilfreich bei strukturierten Daten.
- Machine Learning-basierte Datenerkennung
Setzt Machine-Learning-Algorithmen ein, um sensible Daten auf der Grundlage sich entwickelnder Muster und Merkmale automatisch zu erkennen und zu klassifizieren.
- Metadaten-basierte Datenerkennung
Verwendet Dateiattribute, Zeitstempel und Dateispeicherorte zum Auffinden sensibler Daten, wobei bestimmte Metadaten auf die Sensibilität hinweisen.
- Benutzergesteuerte Datenerkennung
Endbenutzer oder Dateneigentümer taggen oder klassifizieren Daten manuell auf der Grundlage ihres Verständnisses von Kontext und Sensibilität.
3.4 Datenerkennung und Klassifizierung von comforte
Unsere Lösung liefert ein umfassendes Verständnis der Datenlandschaft und ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenressourcen zu erkennen, zu klassifizieren und zu schützen. Dadurch wird das Risiko von Datenschutzverletzungen minimiert, die Datenverwaltung verbessert und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sichergestellt.
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Weitere Informationen erhalten Sie unter https://www.comforte.com/de/datensicherheit/datenerkennung
4.1 Was ist Datenschutz?
Datenschutz bezeichnet die Maßnahmen und Verfahren zum Schutz sensibler und vertraulicher Informationen vor unbefugtem Zugriff, unbefugter Nutzung, Offenlegung, Veränderung oder Zerstörung. Er umfasst eine Reihe von Strategien, Richtlinien und Technologien, die den Datenschutz und die Sicherheit von Daten gewährleisten sollen.
4.2 Warum ist Datenschutz wichtig?
Der Datenschutz ist aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung von entscheidender Bedeutung. Je mehr personenbezogene und sensible Daten gesammelt, verarbeitet und weitergegeben werden, desto größer ist das Risiko von Datenschutzverletzungen, Identitätsdiebstahl und Verletzungen der Privatsphäre. Ein wirksamer Datenschutz trägt dazu bei, das Kundenvertrauen zu stärken, gesetzliche Vorschriften einzuhalten, finanzielle Schäden und Reputationsverluste zu vermeiden und die Rechte des Einzelnen auf Datenschutz zu wahren.
4.3 Welche Verfahren für den Datenschutz gibt es?
- Verschlüsselung
Konvertiert Daten in einen Code, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
- Tokenisierung
Ersetzt sensible Daten durch eindeutige Identifikatoren (Token) für die autorisierte Nutzung, wobei die Benutzerfreundlichkeit erhalten bleibt.
- Zugriffskontrollen
Begrenzt den Datenzugriff und die Datenänderung durch Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen.
- Anonymisierung
Entfernt personenbezogene identifizierbare Informationen zum Schutz der Privatsphäre.
- Sicherung und Wiederherstellung
Erstellt Kopien von Daten zur Wiederherstellung im Falle von Verlust oder Beschädigung.
- Firewalls und Angriffserkennungssysteme
Verhindert den unbefugten Zugriff auf das Netzwerk und erkennt potenzielle Verstöße.
- Maskierung von Daten
Ersetzt die Zeichen der sensiblen Werte durch Maskierungszeichen.
- Richtlinien für die Datenaufbewahrung
Legt fest, wie lange Daten gespeichert werden sollen und wann sie zu löschen sind.
- Regelmäßige Prüfung und Überwachung
Überwacht den Datenzugriff und die Systemaktivitäten auf verdächtiges Verhalten.
4.4 Datenschutz von comforte
Die comforte Datensicherheitsplattform umfasst die Erkennung und Klassifizierung von Daten sowie eine Reihe von Datenschutzoptionen, um sensible Daten zu schützen und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und PCI DSS zu gewährleisten. Mit der Datenerkennung und Klassifizierung von comforte können Unternehmen sensible Daten identifizieren und entsprechende Sicherheitsrichtlinien definieren. Hochentwickelte Datenschutztechnologien wie Tokenisierung und formatbewahrende Verschlüsselung reduzieren das Risiko von Datenschutzverletzungen und Compliance-Verstößen und gewährleisten gleichzeitig die Nutzbarkeit der Daten.
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5.1 Was ist Datenanalyse?
Bei der Datenanalyse geht es darum, Daten zu untersuchen, zu interpretieren und umzuwandeln, um aussagekräftige Erkenntnisse, Muster, Trends und Beziehungen aufzudecken. Sie hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ein besseres Verständnis ihrer Daten zu erlangen.
5.2 Warum ist Datenanalyse wichtig?
Die Datenanalyse ist eine wesentliche Voraussetzung für das Gewinnen verwertbarer Erkenntnisse, die zu verbesserten Strategien, besserer Entscheidungsfindung, höherer betrieblicher Effizienz und Innovation führen. Sie ermöglicht es Unternehmen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie Daten zur Erkennung von Chancen und zur Bewältigung von Herausforderungen nutzen.
5.3 Welche verschiedenen Arten der Datenanalyse gibt es?
- Deskriptive Analytik
Fasst historische Daten zusammen, um eine Übersicht über vergangene Ereignisse und Leistungen zu erhalten.
- Diagnostische Analytik
Konzentriert sich auf das Verständnis, warum bestimmte Ereignisse eingetreten sind, indem Datenbeziehungen analysiert werden.
- Prädiktive Analytik
Nutzt historische Daten, um Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse und Trends zu treffen.
- Präskriptive Analytik
Schlägt Maßnahmen zur Optimierung der Ergebnisse auf der Grundlage von Prognosemodellen und Geschäftszielen vor.
5.4 Wozu dient die Datenanalyse?
Beispiele:
- Marktanalyse und Verständnis des Kundenverhaltens
Mit Hilfe von Datenanalysen können Sie Einblicke in Markttrends gewinnen und das Kundenverhalten verstehen. Dadurch können Sie gezielte Strategien entwickeln und das Kundenerlebnis verbessern.
- Entwicklung neuer Produkte und Innovation
Fördern Sie Innovationen durch die Analyse von Daten, um Marktlücken zu erkennen, die Bedürfnisse von Verbraucherinnen und Verbrauchern zu bewerten und die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen zu unterstützen.
- Risikobewertung und Betrugsaufdeckung
Durch den Einsatz von Datenanalysen zur Risikobewertung und Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten können Sie die Sicherheit von Unternehmen und Einzelpersonen verbessern.
- Optimierung der Betriebsabläufe und Prozessverbesserung
Verbessern Sie die Effizienz und rationalisieren Sie die Abläufe durch Datenanalysen, Identifizierung von Engpässen und Optimierung von Prozessen zur Steigerung der Produktivität.
- Diagnostik und Behandlungsplanung im Gesundheitswesen
Revolutionieren Sie das Gesundheitswesen durch die Nutzung von Datenanalysen für eine präzise Diagnose, Behandlungsplanung und personalisierte Patientenversorgung.
- Finanzprognosen und Investitionsentscheidungen
Treffen Sie fundierte Finanzentscheidungen, indem Sie Datenanalysen für genaue Prognosen, Risikobewertungen und strategische Investitionsplanung nutzen.
- Lieferkettenmanagement und Nachfrageprognose
Optimieren Sie die Prozesse in der Lieferkette, indem Sie die Nachfrage vorhersagen, Bestände effizient verwalten und die rechtzeitige Lieferung durch datengestützte Erkenntnisse sicherstellen.
- Sentiment-Analyse in sozialen Medien
Analysieren Sie die Stimmung in der Öffentlichkeit gegenüber Marken und Produkten anhand von Social-Media-Daten, damit Unternehmen ihre Marketingstrategien anpassen und die Markenwahrnehmung verbessern können.
5.5 Was ist Data Sharing?
Der Begriff „Data Sharing“ bedeutet, anderen den Zugang zu Daten und deren Nutzung zu ermöglichen. Durch geeignete Maßnahmen werden Datenschutz- und Sicherheitsaspekte miteinander in Einklang gebracht.
5.6 Wie kann man KI in der Datenanalyse einsetzen?
KI verbessert die Datenanalyse durch:
- Automatisierung der Datenverarbeitung
- Erkennung von Mustern
- Prädiktive Modellierung
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Erkennung von Anomalien
- Unterstützung von Datenanalysen von comforte
Die Datensicherheitsplattform von comforte unterstützt Unternehmen dabei, den Wert ihrer Daten für Analysen und Innovationen zu nutzen und gleichzeitig den Datenschutz zu wahren und Compliance zu gewährleisten. Sie lässt sich in BI- und Analyse-Tools wie Tableau integrieren, um sensible Daten zu schützen und zu entschlüsseln.
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6.1 Was ist datenzentrierte Sicherheit?
Bei der datenzentrierten Security liegt der Schwerpunkt auf dem Schutz der Daten selbst und nicht nur auf der Peripherie oder den Systemen. Sie umfasst Sicherheitsmaßnahmen, mit denen Daten jederzeit direkt geschützt werden können, unabhängig von Standort und Zugriff.
6.2 Warum ist datenzentrierte Sicherheit wichtig?
Datenzentrierte Security ist von entscheidender Bedeutung, da sich Daten mit herkömmlichen, auf dem Perimeter basierenden Maßnahmen nicht vollständig system- und standortübergreifend schützen lassen. Durch die Fokussierung auf die Sicherung der Daten selbst wird ein höheres Maß an Schutz und Compliance gewährleistet.
6.3 Welche verschiedenen Arten von datenzentrierter Sicherheit gibt es?
- Verschlüsselung
Umkehrbarer Schutzmechanismus durch Verschlüsselungsalgorithmen.
- Tokenisierung und formaterhaltende Verschlüsselung
Umkehrbarer Schutzmechanismus, bei dem sensible Daten durch Token ersetzt werden.
- Zugriffskontrollen
Schränkt den Datenzugriff auf der Grundlage von Benutzerrollen und Berechtigungen ein.
- Schutz vor Datenverlust
Überwacht und verhindert unbefugte Datenübertragungen oder -lecks.
- Rechteverwaltung
Kontrolliert die Nutzung und Weitergabe von Daten nach dem Zugriff.
6.4 Wie lässt sich datenzentrierte Sicherheit umsetzen?
- Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten.
- Anwendung von Schutzmaßnahmen und Zugriffskontrollen auf der Grundlage der Klassifizierung.
- Überwachung des Datenzugriffs und der Datennutzung auf Anomalien.
- Umsetzung von Richtlinien zur Verhinderung der unbefugten Weitergabe von Daten.
- Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Sicherheitsmaßnahmen.
6.5 Wer sollte datenzentrische Sicherheit nutzen?
Unternehmen aller Größenordnungen, die mit sensiblen oder wertvollen Daten umgehen, wie beispielsweise personenbezogenen Informationen, Finanzdaten, geistigem Eigentum und Geschäftsgeheimnissen, sollten datenzentrierte Sicherheit einsetzen. Dies gilt für verschiedene Branchen, darunter das Finanzwesen, das Gesundheitswesen, die Technologiebranche und andere.
6.6 Wie lässt sich datenzentrierte Sicherheit integrieren?
- Schlüsselverwaltungssysteme.
- Lösungen für Identitäts- und Zugriffsmanagement.
- Software zur Verhinderung von Datenverlusten.
- Cloud-Sicherheitsplattformen.
- Endpunkt-Sicherheitslösungen.
6.7 Wie funktioniert datenzentrierte Sicherheit in Cloud- und Hybrid-Umgebungen?
In Cloud- und hybriden Umgebungen ist datenzentrierte Sicherheit von entscheidender Bedeutung. Unternehmen können Tokenisierung oder formaterhaltende Verschlüsselung und Zugriffskontrollen einsetzen, um die in der Cloud gespeicherten und verarbeiteten Daten zu sichern. Angesichts der Herausforderungen von Cloud- und hybriden Umgebungen ist der Einsatz von datenzentrierten Sicherheitsmaßnahmen unerlässlich.
6.8 Datenzentrierte Sicherheit von comforte
Die datenzentrierte Security-Plattform von comforte gewährleistet Datensicherheit und Datenschutz. Hochentwickelte formaterhaltende Verschlüsselung, Tokenisierung und Maskierungsverfahren schützen sensible Daten vor unberechtigtem Zugriff, Diebstahl und Sicherheitsbedrohungen. Die Plattform unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, indem sie detaillierte Prüfprotokolle und Reporting-Funktionen für den Umgang mit personenbezogenen Informationen (PII) und anderen sensiblen Daten unter Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen bereitstellt.