Was ist Datenlebenszyklusmanagement? Tipps zur Verbesserung der Sicherheit

Sherlock sagte einmal: „Es ist ein kapitaler Fehler, zu theoretisieren, bevor man Daten hat.“

Es ist unbestreitbar, dass Daten alles antreiben, was wir tun. Sie sind das wertvollste Gut eines Unternehmens – ohne sie könnte es schwerwiegende Konsequenzen geben. Jede fehlerhafte Handhabung von Daten könnte zu Verlust, Diebstahl oder Datenschutzverletzungen führen. Daher passen Unternehmen das Datenlebenszyklusmanagement (DLM) an, um Daten von der Erstellung bis zur Vernichtung zu sichern.

Die Vernichtung ist für das Datenlebenszyklusmanagement eines Unternehmens genauso wichtig wie Backup und Wiederherstellung. Manchmal muss ein Unternehmen seine Daten aufgrund rechtlicher oder vertraglicher Verpflichtungen sicher entsorgen. Datenvernichtungssoftware bietet mehrere Methoden, um Informationen dauerhaft zu löschen.

Durch die Einführung von DLM schützen sich Unternehmen vor böswilligen Angriffen. DLM unterstützt das Unternehmenswachstum, indem es Vorteile wie Risikomanagement, Unternehmenswissen und strategische Entscheidungsfindung bietet.

In einem Datenlebenszyklus werden Daten basierend auf spezifischen Kriterien in verschiedene Phasen sortiert und in jede Phase verschoben, wenn sie ihre Anforderungen erfüllt. Die richtigen Daten werden immer am richtigen Ort und zur richtigen Zeit verfügbar sein.

Warum ist das Datenlebenszyklusmanagement wichtig?

Da immer mehr Organisationen datengetrieben werden, müssen sie verstehen, wie sie diese sicher und produktiv verwalten können. Das ultimative Ziel des Datenmanagements ist es, Informationen abzurufen und diese Informationen in Erkenntnisse zu verwandeln, die das Geschäft verbessern. 

DLM hilft Organisationen, die Vorteile der Daten, die sie erwerben oder generieren, zu maximieren. Sobald Unternehmen definieren, wie ihre Daten gesammelt, gespeichert und geteilt werden, schützen sie sich vor potenziellen Datenverletzungen und Missbrauch. Die Eingaben durchlaufen verschiedene Arten der Datenverarbeitung, wie z.B. Datenverschlüsselung und Transformation, um das Unternehmen zu schützen.

Indem sie sich korrekt um Daten kümmern, verbessern Unternehmen ihre Dienstleistungen, indem sie Arbeitsabläufe rationalisieren. 

Datenlebenszyklusmanagement: eine kurze Geschichte

Im Laufe der Jahre sind das Datenvolumen und die Technologie zur Datenverwaltung fast parallel in allen Branchen gewachsen. Speicherlösungen sind jetzt viel flexibler und kostengünstiger, wobei Cloud-Speicher Grenzenlosigkeit erreicht. Aber früher war alles drastisch anders. 

Unternehmen mussten sich viel stärker auf Datenlebenszyklen konzentrieren, da es Einschränkungen bei verschiedenen Speichermethoden gab. Es gab nicht viele flexible oder erweiterte Speicheroptionen.

Die Praxis des Datenmanagements entstand in den 1980er Jahren, als der Arbeitsspeicher (RAM) eingeführt wurde. Die Erfindung ermöglichte es Unternehmen, von mechanischen Lochkarten und Magnetband-Speichern zu Datenbanken überzugehen. Die Einschränkungen früherer Speichermethoden wie Festplatten wurden ebenfalls aufgehoben. 

Mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz sind Unternehmen zunehmend effizienter geworden, Benutzerdaten zu sammeln und zu analysieren. Sie haben jetzt die Macht, überlegene Kundenerfahrungen zu gestalten, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu vereinfachen.

Da Unternehmen immer mehr Daten erstellen und mit ihnen arbeiten, verstehen sie die Absicht und Vorteile der Big-Data-Analyse. Sie hat die Entwicklung und Ausrichtung von DLM-Strategien in der heutigen Landschaft verändert. 

Aber mit größeren Datensätzen ist der Bedarf an DLM auch dringend geworden, da es die Datensicherheit für Unternehmen jeder Größe effektiv verbessert.

Was sind die drei Ziele des Datenlebenszyklusmanagements?

Da große Datenmengen aus allen Richtungen einströmen, benötigen moderne Unternehmen Möglichkeiten, sie besser als je zuvor zu verwalten. Darüber hinaus müssen diese Daten in einer Weise gehandhabt werden, die mehreren Vorschriften entspricht und die Sicherheit der Benutzer im Auge behält.

Die Hauptziele des Datenlebenszyklusmanagements sind:

• Datensicherheit. Wie bereits erwähnt, zielt DLM darauf ab, Daten zu sichern, indem Protokolle für jede Phase erstellt werden, die sie in ihrem Lebenszyklus durchläuft. DLM verhindert, dass unbefugte Benutzer auf vertrauliche Dateien in Ihrer Datenbank zugreifen, und bietet Schutz vor Malware-Angriffen. Ihr Unternehmen könnte von einem dieser fünf Malware-Entfernungstools profitieren, die Sie sicher halten.
• Datenintegrität. Ihr DLM-Modell muss die ursprüngliche Form aller Daten beibehalten und Änderungen verfolgen, um sicherzustellen, dass die gespeicherten Daten zuverlässig und genau sind. Außerdem müssen die wichtigsten Entscheidungsträger vollständige Sichtbarkeit aller Versionen dieser Daten haben. 
• Datenverfügbarkeit. So wichtig es auch ist, Daten zu schützen, es ist ebenso notwendig, sicherzustellen, dass Daten den richtigen Benutzern zur richtigen Zeit ohne Unterbrechungen im täglichen Arbeitsablauf zugänglich sind. 

Datenlebenszyklusmanagement vs. Informationslebenszyklusmanagement

Oft synonym verwendet, sind Datenlebenszyklusmanagement und Informationslebenszyklusmanagement (ILM) nicht dieselben Konzepte.

Während beide entscheidend für die Bestimmung der Datenschutzstrategie einer Organisation sind, konzentriert sich DLM auf das große Ganze, während ILM sich auf einzelne Datenstücke innerhalb eines Systems konzentriert. 

Trotz der Unterschiede ergänzen sich DLM und ILM gegenseitig. Ohne leistungsstarke Datenmanagementlösungen können Sie keine effektive Informationslebenszyklusmanagementstrategie haben. 

Was sind die fünf Phasen des Datenlebenszyklusmanagements?

Das Datenlebenszyklusmanagement-Framework umfasst die verschiedenen Phasen der Daten in ihrer Lebensdauer. Während jedes Unternehmen eine eigene Art der Datenverwaltung hat (abhängig vom Arbeitsmodell und Software-Stack), gibt es im Allgemeinen fünf Phasen in einem DLM-Modell.

Datenerstellung

Die erste Phase des DLM umfasst die Erstellung und Sammlung von Daten. Daten werden manuell eingegeben oder aus einer bestehenden Quelle wie E-Mail, Kontaktformular oder Website bezogen. Sie können jede Form annehmen, von Bildern und Word-Dokumenten bis hin zu PDF-Dateien und strukturierten Abfragesprachen (SQL)-Datenbanken. Die Hinzufügung neuer Daten sollte jedoch sowohl auf Qualität als auch auf geschäftliche Relevanz bewertet werden. 

In dieser Phase ist es ratsam, das Dateninput-Format zu standardisieren, damit es für alle zugänglich und verwaltbar ist. Legen Sie Regeln fest, die die anfängliche Kategorisierung Ihrer Datensätze bestimmen, um die Verarbeitung dieser Daten in weiteren Phasen zu erleichtern. Halten Sie sich auch immer an Datenschutzbestimmungen, wenn Sie persönliche Daten sammeln. 

Datenspeicherung

Die zweite Phase betrifft den Schutz und die Verarbeitung von Daten in einer Weise, die mit ihrer Sensibilität und Bedeutung übereinstimmt. Moderne Unternehmen, die Cloud-Server nutzen, neigen dazu, Cloud-Speichersicherheitslösungen für Flexibilität und Geschwindigkeit zu übernehmen. Strukturierte und unstrukturierte Datensätze werden unterschiedlich verarbeitet.

Sobald die Speicheranforderungen identifiziert sind, kann ein Unternehmen die Infrastruktur wählen, die erforderlich ist, um sensible Daten zu verschlüsseln und zu reservieren, während sichergestellt wird, dass alle Datenschutzbestimmungen und -richtlinien eingehalten werden. Diese Phase konzentriert sich auch auf Datenredundanz und -wiederherstellung, um ein ausreichendes Backupsystem während Notfällen aufrechtzuerhalten.  

Datennutzung

Die gespeicherten Daten werden dann von der Organisation verwendet, klassifiziert und geteilt. Dies wird oft als die sensibelste Phase des DLM angesehen, da die gespeicherten Daten verschiedenen Benutzergruppen zur Verfügung stehen. Planen Sie, ein Auditsystem zu haben, um alle Änderungen in Ihrer Datenbank zu verfolgen.

Da das Hauptziel in dieser Phase das Teilen von Daten ist, müssen Sie sicherstellen, dass sie am richtigen Ort und für alle autorisierten Personen verfügbar sind. Diese Anforderung ist entweder intern oder extern, abhängig davon, wie Sie Ihre gespeicherten Daten verwenden.

Datenarchivierung

Nach einer bestimmten Zeit könnten einige Ihrer gespeicherten Daten nicht mehr nützlich sein. Es macht Sinn, sie zu archivieren und als unnötig für die Wartung oder laufende Geschäftsoperationen zu markieren. Die Archivierung von Daten optimiert Ihr Speichersystem für langfristige Vorteile und stellt sicher, dass Sie in Zukunft Zugriff auf gespeicherte Informationen haben. 

Darüber hinaus verhindert die Datenarchivierung auch die fehlerhafte Handhabung von Geschäftsdaten und bietet die Funktionalität, Daten für aktive Benutzer bei Bedarf wiederherzustellen. 

Datenvernichtung

So mächtig Daten auch sind, dysfunktionale Daten setzen Ihr Unternehmen vielen Risiken aus. Daher dreht sich die letzte Phase im DLM, Datenvernichtung (auch bekannt als Datenbereinigung), darum, Daten zu löschen, die keinen Zweck mehr erfüllen, weder jetzt noch in absehbarer Zukunft. 

In dieser Phase zielen Unternehmen normalerweise auf archivierte Daten ab und finden Methoden, um sie sicher zu entsorgen. Die meisten Unternehmen verwenden Datenvernichtungssoftware, um sicherzustellen, dass die gelöschten Daten von keinem anderen Tool wiederhergestellt werden können. Der Vernichtungsprozess muss die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherstellen.

Hierarchisches Speichermanagement: die richtige Ebene für Ihre Daten wählen

 Cloud-Zugriff hat Daten revolutioniert, aber mit unbegrenztem Speicher kommt unbegrenzte Verantwortung. Es ist knifflig zu entscheiden, wohin Ihre Daten gehen. 

Das Konzept des hierarchischen Speichermanagements (HSM) löst dieses Dilemma einwandfrei. HSM funktioniert als Teil der Datenarchivierungs- und Backup-Politik. Es minimiert die Gesamtkosten der Datenspeicherung, indem es überwacht, wie ein Unternehmen seine Daten nutzt, und sie automatisch zwischen teuren und kostengünstigen Speichergeräten verschiebt. 

HSM-Systeme sortieren Unternehmensdaten in drei Ebenen: heiß, warm und kalt.

• Heißspeicher: Daten, die häufigen Zugriff durch Mitarbeiter benötigen, fallen in diese Kategorie. Aufgrund der aktiven Nutzung muss der Zugriff auf diesen Datensatz schnell und reibungslos sein.
• Warmspeicher: Daten, die weniger häufigen Zugriff benötigen, befinden sich im Warmspeicher. Da sie nicht so aktiv wie heiße Daten genutzt werden, werden sie mit einer etwas langsameren Kapazität gespeichert. 
• Kaltspeicher: Alle Daten, die Mitarbeiter selten verwenden, qualifizieren sich als Kaltspeicher. Dazu gehören archivierte Datensätze, die zu kostengünstigeren Speichern vor Ort für Compliance-Zwecke verschoben wurden.

Vorteile des Datenlebenszyklusmanagements

Die Vorteile eines guten Datenlebenszyklusmanagementmodells sind vielfältig. Abgesehen davon, dass es einem Unternehmen Zeit und Ressourcen spart, führt die Erstellung eines DLM-Modells auch zu:

• Verbesserte Prozesse. DLM konzentriert sich darauf, die Datenqualität und -integrität in jeder Phase aufrechtzuerhalten. Dies fördert nicht nur die Gesamteffizienz, sondern verbessert auch den Prozess, indem sichergestellt wird, dass Unternehmen den Wert ihrer Daten durch erhöhte Genauigkeit und Zuverlässigkeit maximieren. 
• Erhöhte Sicherheit. Datensicherheit ist das Hauptanliegen der meisten Unternehmer und Geschäftsleiter. DLM unterstützt Organisationen dabei, zu definieren, wie ihre Daten verwendet, gespeichert und geteilt werden, was es zur perfekten Lösung macht, um das Risiko von Datenverletzungen und Missbrauch zu minimieren.
• Einhaltung von Vorschriften. Die Datenaufbewahrung geht mit einer Reihe strenger Regeln in Bezug auf persönliche Daten und organisatorische Aufzeichnungen einher. Unternehmen, die ein solides DLM-Modell einrichten, handhaben Daten mit verbesserter Informationssicherheit und Effizienz, was ihnen ermöglicht, konform zu bleiben.
• Höhere Datenzugänglichkeit. Da Unternehmen stark auf die Verfügbarkeit von Daten für ihre täglichen Operationen angewiesen sind, macht DLM Daten ständig für autorisierte Benutzer verfügbar. IT-Teams kennzeichnen Daten bei ihrer Erstellung und verfolgen sie über die Phasen hinweg, um die Zugänglichkeit für alle Benutzer zu verbessern.
• Kosteneffizienz. DLM eröffnet nachhaltige Optionen für Daten, die für eine Organisation möglicherweise nicht nützlich sind. Beispielsweise können sie an einen kostengünstigeren Speicherort verschoben oder sicher gelöscht/archiviert werden, um Wartungskosten zu vermeiden. 

Herausforderungen des Datenlebenszyklusmanagements

Wie jeder andere Geschäftsprozess bringt auch DLM seine eigenen Herausforderungen mit sich. Dazu gehören:

• Wert extrahieren. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, große Datenmengen zu vereinfachen und zu erkennen, wie sie produktiv Wert zu ihren Operationen hinzufügen können. Das Verständnis von Big-Data-Analysen ist entscheidend, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren und den größten Nutzen aus gesammelten Datensätzen zu ziehen.
• Konsistenz aufrechterhalten. IT-Teams sammeln Daten aus mehreren Quellen (sowohl intern als auch extern), was die Einheitlichkeit erschwert. Die Datenanalyse wird auch zu einer Herausforderung, wenn Unternehmen mit mehreren Formaten jonglieren. Daher müssen Daten in dasselbe Format entschlüsselt werden, um solche Probleme zu überwinden. 
• Datenabruf vereinfachen. Der Datenabruf muss ein recht einfacher, aber authentifizierter Prozess sein. Aber bei einer Überlastung des Datenvolumens könnten sich Stakeholder verloren fühlen, wenn sie herausfinden, wie und wo sie auf Dateien zugreifen können. 

Best Practices für das Datenlebenszyklusmanagement

Um das Beste aus dem Datenlebenszyklusmanagementprozess herauszuholen, probieren Sie diese Best Practices aus, wenn Sie Ihr Modell entwerfen.

• Erstellen Sie ein zentrales Repository. Es dient als Ressourcenpool für alle erforderlichen Daten und Prozesse, sodass Benutzer Informationen einfach importieren können. Außerdem spart ein zentrales System Zeit und erhöht die betriebliche Effizienz.
• Standardisieren Sie Ihr Datenmodell. Die Datenstandardisierung stellt sicher, dass Mitarbeiter auf das richtige Datenformat für ihre bereichsübergreifenden Anwendungen zugreifen. Sie fördert auch die Agilität, was zu fundierteren Geschäftsentscheidungen führt. 
• Befolgen Sie die Datenverwaltung. Sie müssen komplexe Datenschutzbestimmungen einhalten, wenn Sie sensible Daten intern oder extern verwalten. Die Einhaltung dieser Richtlinien hält Ihre Daten organisiert und schützt Sie vor potenziellen rechtlichen Problemen und Datenangriffen.
• Implementieren Sie einen Wiederherstellungsplan. Je höher das Datenvolumen, desto größer das Risiko von Datenverlust oder Fehlfunktionen. Bereiten Sie sich auf Notfälle vor, indem Sie einen effektiven Katastrophenwiederherstellungsplan einrichten. Investieren Sie in eine zuverlässige Datenbank-Backup-Lösung und eliminieren Sie das Risiko eines dauerhaften Schadens. 
• Teilen Sie Ihre DLM-Richtlinie. Stellen Sie sicher, dass alle im Unternehmen auf derselben Seite sind. Die Definition von Richtlinien beschleunigt die Implementierung des neuen Prozesses und hält alle auf dem Laufenden mit der Einhaltung.
• Installieren Sie Automatisierungslösungen. Da DLM für das tägliche Geschäft von entscheidender Bedeutung ist, sind seine Funktionen am effektivsten, wenn sie einfach verwaltet und wiederholt werden können. Und dies ist nur durch den Einsatz von Automatisierungslösungen erreichbar, die Daten basierend auf den festgelegten Kriterien in verschiedene Ebenen organisieren.

In Daten vertrauen wir.

Ein funktionales Framework basierend auf DLM zeigt Ihnen Ihren Datenfluss und hält ihn sicher, während Sie die Datenschutzbestimmungen einhalten. Sie müssen in der Lage sein, alle Ihre Informationen aufzuzeichnen, zu verfolgen und zu analysieren, denn wenn Ihr Unternehmen wächst, wachsen auch Ihre Daten.

Bereit, Ihre Unternehmensdaten zu schützen? Werfen Sie einen Blick auf die beste Datenschutzmanagement-Software, um umfassende Lösungen für die Handhabung Ihrer Datenschutzrichtlinie zu erhalten.