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Datenklassifizierungsansätze – die Kategorisierung nach Typ, Eigentümer, Regulierung, Sensibilität und Aufbewahrungsanforderung umfassen – ermöglichen es Organisationen, ihre Sicherheits-, Datenschutz- und Analysebemühungen auf ihre wichtigsten Datensätze zu konzentrieren. Es gibt mehrere Methoden zur Klassifizierung von Daten, die in zwei große Gruppen unterteilt werden können: automatisiert und manuell: • Automatisiert: Automatisierte Ansätze basieren auf einer Kombination von Inhalt (Schlüsselwörter, Phrasen, reguläre Ausdruckssuchen usw.), Kontext (wer der Benutzer ist, welche Rolle er hat, wo sich die Datei befindet, wo sie abgerufen wird, zu welchem Zweck die Daten gesammelt wurden usw.) und Umgebung (Dateigröße, Format, Eigentümer, Erstellungsdatum usw.), um Klassifizierungsentscheidungen zu treffen. o HINWEIS: Obwohl viele Anbieter automatisierte Datenklassifizierungstools anbieten, die mehr Daten genauer klassifizieren können und dabei den Benutzeraufwand minimieren, sind sie nicht zu 100 % genau, insbesondere wenn sie maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz-Algorithmen verwenden, für die Modelle kontinuierliches Training erfordern. • Manuell: Menschliche Klassifizierung kann genauer sein, ist jedoch im Allgemeinen neu erstellten Daten vorbehalten und vollständig auf das Verständnis der Klassifizierungsrichtlinien durch den Benutzer und seine Fähigkeit angewiesen, diese ordnungsgemäß und konsistent anzuwenden. o HINWEIS: Datenklassifizierungsinitiativen sind oft gescheitert, weil sie von manuellen Bemühungen von Benutzern mit unzureichender Schulung abhängig waren.

Datenklassifizierungsansätze – die Kategorisierung nach Typ, Eigentümer, Regulierung, Sensibilität und Aufbewahrungsanforderung umfassen – ermöglichen es Organisationen, ihre Sicherheits-, Datenschutz- und Analysebemühungen auf ihre wichtigsten Datensätze zu konzentrieren. Es gibt mehrere Methoden zur Klassifizierung von Daten, die in zwei große Gruppen unterteilt werden können: automatisiert und manuell: • Automatisiert: Automatisierte Ansätze basieren auf einer Kombination von Inhalt (Schlüsselwörter, Phrasen, reguläre Ausdruckssuchen usw.), Kontext (wer der Benutzer ist, welche Rolle er hat, wo sich die Datei befindet, wo sie abgerufen wird, zu welchem Zweck die Daten gesammelt wurden usw.) und Umgebung (Dateigröße, Format, Eigentümer, Erstellungsdatum usw.), um Klassifizierungsentscheidungen zu treffen. o HINWEIS: Obwohl viele Anbieter automatisierte Datenklassifizierungstools anbieten, die mehr Daten genauer klassifizieren können und dabei den Benutzeraufwand minimieren, sind sie nicht zu 100 % genau, insbesondere wenn sie maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz-Algorithmen verwenden, für die Modelle eine kontinuierliche Schulung erfordern. • Manuell: Menschliche Klassifizierung kann genauer sein, ist jedoch im Allgemeinen neu erstellten Daten vorbehalten und vollständig auf das Verständnis der Klassifizierungsrichtlinien durch den Benutzer und seine Fähigkeit, diese ordnungsgemäß und konsistent anzuwenden, angewiesen. o HINWEIS: Datenklassifizierungsinitiativen sind oft gescheitert, weil sie von manuellen Bemühungen durch Benutzer mit unzureichender Schulung abhängig waren.

Spirion hilft unseren Kunden, sensible Daten zu entdecken, egal wo sie gespeichert sind, sie automatisch zu klassifizieren und unseren Benutzern Werkzeuge zur Überwachung und Verwaltung ihrer Nutzung bereitzustellen.