Datenklassifikation

Was ist Datenklassifizierung und warum ist sie entscheidend?

Die Notwendigkeit der Datenordnung im digitalen Zeitalter

In der heutigen digitalen Welt sammeln Unternehmen und Organisationen riesige Mengen an Daten. Stell dir eine riesige, unsortierte Lagerhalle voller Kisten vor – ohne Beschriftung oder System wäre es unmöglich, schnell das Richtige zu finden oder zu wissen, welche Kisten besonders wertvoll oder zerbrechlich sind. Datenklassifizierung bringt Ordnung in dieses Datenchaos. Sie ist der Prozess, Daten anhand ihrer Eigenschaften wie Inhalt, Kontext, Sensibilität und geschäftlichem Wert zu kategorisieren und zu kennzeichnen. Diese Organisation ist unerlässlich, um Daten effizient zu verwalten, ihren Schutz sicherzustellen und gesetzliche Anforderungen, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), zu erfüllen. Ohne Klassifizierung wüssten wir beispielsweise nicht, welche Daten als personenbezogen gelten und daher besonderen Schutzmaßnahmen unterliegen.

Klassifizierung nach Vertraulichkeitsstufen

Ein gängiges Schema zur Datenklassifizierung orientiert sich an der Vertraulichkeit. Daten können hierbei in Stufen eingeteilt werden:

• Öffentlich: Informationen, die für jede:n frei zugänglich sind und deren unbefugte Offenlegung keinen oder nur minimalen Schaden verursachen würde. Beispiele sind Marketingbroschüren auf der Unternehmenswebsite, öffentliche Produktkataloge oder veröffentlichte Pressemitteilungen.
• Intern: Daten, die für die allgemeine Nutzung innerhalb des Unternehmens bestimmt sind und deren unbefugte Offenlegung dem Unternehmen einen geringen bis mittleren Schaden zufügen könnte. Beispiele hierfür sind interne Projektpläne, allgemeine Mitarbeitendeninformationen wie Telefonverzeichnisse oder interne Arbeitsanweisungen.
• Vertraulich: Sensible Informationen, auf die nur ein kleiner, autorisierter Personenkreis zugreifen darf, da ihre unbefugte Offenlegung einen erheblichen Schaden für das Unternehmen oder Betroffene bedeuten würde. Hierzu zählen beispielsweise Personalakten, detaillierte Finanzdaten, nicht-öffentliche Kund:innendatenbanken oder Entwicklungsdokumentationen für neue Produkte.
• Geheim: Daten mit höchster Schutzstufe, deren unbefugte Offenlegung existenziellen Schaden für das Unternehmen oder schwerwiegende Folgen für Betroffene nach sich ziehen würde. Beispiele sind strategische Unternehmensgeheimnisse, noch nicht patentierte Forschungsergebnisse, Quellcode kritischer Software oder Zugangsdaten zu hochsensiblen Systemen.

Die Zuordnung zu diesen Stufen erfolgt basierend auf dem potenziellen Schaden, der durch unbefugten Zugriff, Verlust oder Manipulation entstehen könnte.

Klassifizierung nach Datenstruktur

Eine weitere wichtige Unterscheidung betrifft die Datenstruktur:

• Strukturierte Daten sind hochorganisiert und folgen einem festen, vordefinierten Schema, oft in Form von Tabellen mit Zeilen und Spalten. Sie lassen sich leicht durchsuchen und analysieren. Ein klassisches Beispiel sind Kund:innendaten in einer relationalen Datenbank mit klar definierten Feldern für Name, Adresse, Kundennummer und Bestellhistorie. Jeder Datensatz folgt demselben Format.
• Semi-strukturierte Daten besitzen zwar eine gewisse interne Struktur durch Tags, Metadaten oder andere Markierungen, die eine hierarchische Organisation ermöglichen, sind aber flexibler als streng strukturierte Daten. Beispiele hierfür sind JSON-Dateien (JavaScript Object Notation), die oft für Web-APIs verwendet werden, oder XML-Dateien (Extensible Markup Language), die häufig für Konfigurationen oder den Datenaustausch zwischen verschiedenen Anwendungen zum Einsatz kommen.
• Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Format oder eine feste Organisation. Sie machen den größten Teil der heute generierten Daten aus. Hierzu zählen Fließtexte in E-Mails und Textdokumenten, Bilder, Videos, Audioaufnahmen oder Social-Media-Posts. Die Analyse und Verarbeitung dieser Daten ist komplexer und erfordert oft spezielle Werkzeuge wie Text-Mining oder Bilderkennungssoftware.

Diese unterschiedlichen Strukturen haben erhebliche Auswirkungen darauf, wie Daten gespeichert, durchsucht, analysiert und verwaltet werden können.

Wie wirkt sich Datenklassifizierung praktisch aus?

Datenklassifizierung als Grundlage für Compliance und Datenschutz

Die Datenklassifizierung ist ein fundamentaler Baustein, um rechtliche und regulatorische Anforderungen, insbesondere im Datenschutz, zu erfüllen. Die DSGVO fordert beispielsweise Prinzipien wie Datenminimierung (nur notwendige Daten erheben und speichern), Zweckbindung (Daten nur für festgelegte, eindeutige und legitime Zwecke verwenden) und die Einhaltung von Speicherbegrenzungen (Löschung von Daten, wenn sie nicht mehr benötigt werden). Durch die Klassifizierung von Daten können Unternehmen genau identifizieren, welche Daten als personenbezogen gelten (z.B. Name, Adresse, Geburtsdatum, IP-Adresse) und welchem Schutzniveau sie unterliegen. Ein praktisches Beispiel ist die Klassifizierung von Kund:innendaten: Wenn E-Mail-Adressen und Geburtsdaten als "personenbezogen und vertraulich" klassifiziert werden, können darauf basierend automatisiert Löschfristen nach Ablauf der gesetzlichen Aufbewahrungspflicht durchgesetzt oder der Zugriff auf diese Daten streng auf autorisierte Mitarbeitende (z.B. im Kundenservice oder Marketing, je nach Zweck) beschränkt werden. Dies hilft, die Einhaltung der DSGVO sicherzustellen und empfindliche Bußgelder zu vermeiden.

Einfluss der Klassifizierung auf Speicher- und Verarbeitungstechnologien

Die Art und Klassifizierung von Daten hat direkten Einfluss auf die Auswahl geeigneter Technologien für deren Speicherung und Verarbeitung. Hochsensible, als "geheim" klassifizierte strukturierte Daten, wie beispielsweise Gesundheitsdaten von Patient:innen in einer Klinik-Software, erfordern möglicherweise den Einsatz von dedizierten, stark verschlüsselten Datenbanken mit mehrstufigen Zugriffskontrollen, detaillierten Audit-Protokollen (wer hat wann auf welche Daten zugegriffen?) und speziellen Backup-Verfahren, die eine schnelle Wiederherstellung im Notfall gewährleisten. Im Gegensatz dazu könnten unstrukturierte, als "öffentlich" klassifizierte Daten, wie Produktbilder und -beschreibungen für einen öffentlich zugänglichen Webshop, kostengünstiger und flexibler in einem Cloud-basierten Objektspeicher abgelegt werden, der auf hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und schnelle Auslieferung optimiert ist. Die Klassifizierung hilft also, die richtige Balance zwischen Sicherheit, Kosten, Performance und Compliance für die jeweilige Datenkategorie zu finden und die IT-Infrastruktur bedarfsgerecht und wirtschaftlich zu gestalten.

Lernziele

• die Unterschiede zwischen strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten erklären, indem die jeweiligen Merkmale und Beispiele für jede Datenkategorie beschrieben werden (z. B. strukturierte Daten in relationalen Datenbanken, semi-strukturierte Daten in JSON/XML, unstrukturierte Daten in E-Mails und Dokumenten) und die Auswirkungen auf Speicherung und Verarbeitung erläutert werden.
• die Unterstützung der Compliance durch Datenklassifikation veranschaulichen, indem die Verbindung zwischen Datenklassifikation und rechtlichen Anforderungen wie der DSGVO anhand konkreter Beispiele dargestellt wird (z. B. die Klassifizierung von personenbezogenen Daten zur Sicherstellung der Datenminimierung und der Löschfristen).
• die Auswirkungen der Datenklassifikation auf die Wahl geeigneter Speicher- und Verarbeitungstechnologien interpretieren, indem die Bedeutung der Datenklassifikation für die Auswahl geeigneter Datenbanken, Dateisysteme und Verarbeitungstools anhand eines Beispiels erläutert wird (z. B. die Speicherung von Kund:innendaten in einer relationalen Datenbank mit Zugriffskontrollen).
• ein praktisches Datenklassifikationsschema nach Vertraulichkeitsstufen veranschaulichen, indem die Kriterien für die Zuordnung von Daten zu den verschiedenen Vertraulichkeitsstufen (öffentlich, intern, vertraulich, geheim) anhand konkreter Beispiele dargestellt werden.