Was ist Data Governance für die Sicherheit?

Data Governance ist für die Sicherheit wichtig, weil sie Organisationen eine einheitliche Möglichkeit bietet, vertrauliche Daten zu identifizieren, zu schützen, den Zugriff darauf zu steuern und ihre Nutzung zu überwachen. Wenn diese Grundlage vorhanden ist, können Sicherheitsteams das Risiko in komplexen Umgebungen reduzieren, die Clouddienste, lokale Systeme, SaaS-Apps, Endpunkte und KI-Tools umfassen.

Eine robuste Data Governance hilft Sicherheitsteams dabei, das Risiko von Datenlecks, Cyberangriffen und Insider-Bedrohungen zu senken, indem vertrauliche Daten leichter zu finden, zu klassifizieren, zu schützen und nachzuverfolgen sind. Außerdem verringert sie die unbeabsichtigte Offenlegung, indem klare Zugriffssteuerungen und Richtliniendurchsetzung angewendet werden, sodass Daten weniger wahrscheinlich übermäßig weitergegeben oder außerhalb der genehmigten Grenzen verarbeitet werden.

Angesichts der zunehmenden Nutzung von Clouddiensten, SaaS-Plattformen und KI-Anwendungen durch Unternehmen bietet Governance eine einheitliche Struktur für Sicherheits- und Compliancemaßnahmen in all diesen Umgebungen. Diese Einheitlichkeit hilft Teams dabei, Datenrisiken zu bewältigen, ohne für jedes System oder jeden Workflow auf unterschiedliche Regeln zurückgreifen zu müssen.

Wichtige Vorteile für Sicherheitsteams

Ein klar definiertes Governanceprogramm kann Unternehmen bei Folgendem helfen:

• Verminderung von Sicherheitsverletzungen und Insider-Risiken durch Identifizierung, Schutz und Überwachung vertraulicher Daten
• Verhinderung versehentlicher Offenlegung und übermäßiger Weitergabe durch eine strenge Zugriffssteuerung und die Durchsetzung von Richtlinien
• Unterstützung der Einführung von Cloud-, SaaS- und KI-Lösungen durch die Anwendung standardisierter Schutz- und Compliancemaßnahmen in allen Umgebungen
• Stärkung der Compliance und Auditbereitschaft durch die Anpassung der Datenverarbeitung an gesetzliche, behördliche und branchenbezogene Anforderungen
• Verbesserung der Incident Response durch eine einfachere Nachverfolgung des Datenzugriffs und der Datennutzung während Untersuchungen
• Aufbau von Vertrauen in Geschäfts- und KI-Daten, damit Teams Entscheidungen mit größerer Sicherheit treffen können
• Steigerung der betrieblichen Effizienz durch eine stärker automatisierte und standardisierte Steuerung

Ohne klare Governance verbringen Sicherheitsteams oft mehr Zeit damit, vertrauliche Daten zu finden, zu prüfen, wer Zugriff hat, und nachzuvollziehen, wie Informationen über Systeme hinweg bewegt wurden. Mit Governance als Grundlage haben sie eine stärkere Basis für Schutz, Untersuchungen, Complianceprüfungen und tägliche Entscheidungen.

Ein modernes, sicherheitsorientiertes Data-Governance-Programm erfordert zwei Dinge:

• Einen klareren Lebenszyklus für die Durchführung von Governance-Aufgaben.
• Eine Reihe zentraler Schwerpunktbereiche, die tägliche Entscheidungen leiten.

Zusammen helfen diese Elemente Organisationen dabei, vertrauliche Daten im gesamten Unternehmen zu identifizieren, zu klassifizieren, zu schützen und zu überwachen.

Ein praxistaugliches Framework beginnt mit einem wiederholbaren Lebenszyklus. Jede Phase baut auf der vorherigen auf und bietet SecOps-Teams (Security Operations) einen strukturierten Ansatz für das langfristige Management von Datenrisiken.

1. Richtlinien und Standards definieren

Legen Sie Regeln fest, wie vertrauliche Daten klassifiziert, abgerufen, weitergegeben, aufbewahrt und geschützt werden sollen, wobei Sicherheits- und Compliance-Anforderungen von Anfang an berücksichtigt werden.

2. Sicherheits- und Governancesteuerung implementieren

Setzen Sie diese Regeln durch technische Steuerungen, Zugriffsbeschränkungen, Kennzeichnungen und die Durchsetzung von Richtlinien in allen Systemen und Workflows um.

3. Datennutzung und Risiken überwachen

Verfolgen Sie, wohin vertrauliche Daten gelangen, wie sie genutzt werden und wo sich riskante Aktivitäten oder Abweichungen von Richtlinien entwickeln könnten.

4. Incidents untersuchen und korrigieren

Überprüfen Sie Probleme, verfolgen Sie Aktivitäten, begrenzen Sie Risiken und beheben Sie Lücken beim Zugriff, bei der Verarbeitung oder bei der Überwachung.

5. Iterieren und verbessern

Passen Sie Richtlinien, Steuerungsmechanismen und Prozesse an, wenn sich Bedrohungen, geschäftliche Anforderungen, Technologien und Vorschriften ändern.

Der Reifegrad der Data Governance hilft Unternehmen dabei, ihr aktuelles Programm unter Sicherheitsgesichtspunkten zu bewerten – von Ad-hoc-Maßnahmen und reaktiven Steuerungsmechanismen hin zu einem proaktiveren Sicherheitsframework. So erhalten Teams eine praktische Möglichkeit, den aktuellen Stand und ausstehende Verbesserungen zu erkennen.

Eine Bewertung des Reifegrads sollte die Bereiche genau betrachten, die sich am stärksten auf Datenrisiken und Kontrolle auswirken. Dazu gehört, wie gut die Organisation vertrauliche Daten erkennt, Zugriffssteuerungen anwendet, auf Incidents reagiert und die Compliance im Laufe der Zeit überwacht.

Zu den Fragen, die man stellen sollte, gehören:

• Werden vertrauliche Daten in allen Umgebungen einheitlich klassifiziert?
• Werden Zugriffsrichtlinien klar angewendet und mit Blick auf das Prinzip der geringsten Berechtigung durchgesetzt?
• Können Teams riskantes Verhalten im Zusammenhang mit Daten und neue Bedrohungen fortlaufend überwachen?
• Geschehen Audits und Incident-Response-Prozesse regelmäßig, nachvollziehbar und zeitnah?

Mit zunehmender Reife eines Programms sollten die sicherheitsbezogenen Ziele einheitlicher und leichter messbar werden. Häufige Ziele sind unter anderem:

• Einheitliche Klassifizierung vertraulicher Daten in allen Umgebungen, damit dieselben Arten von Informationen gleich behandelt werden
• Automatisierte Durchsetzung des Prinzips der geringsten Berechtigungen und Zugriffsrichtlinien, um unnötige Zugriffe zu reduzieren und Abweichungen von den Richtlinien zu begrenzen
• Kontinuierliche Überwachung riskanter Datenaktivitäten und Bedrohungen, damit Probleme früher erkannt werden können

Regelmäßige Audits und schnelle, nachvollziehbare Incident Response, um Untersuchungen, Verantwortlichkeit und Compliance-Prüfungen zu unterstützen.

Ein Reifemodell kann helfen, Fortschritte zu vergleichen, Sicherheitsinvestitionen zu priorisieren und Verbesserungen gegenüber der Führung klar zu kommunizieren. Außerdem erhalten Teams damit eine gemeinsame Struktur, um zu entscheiden, welche Lücken zuerst geschlossen werden sollten und wie Veränderungen im Laufe der Zeit gemessen werden können.

Die Reife der Data Governance ist kein einmaliger Meilenstein. Programme sollten überprüft und optimiert werden, wenn sich Bedrohungen, Technologien und Vorschriften ändern, damit Sicherheitskontrollen und Governancepraktiken weiterhin aktuellen Risiken entsprechen.

Data Governance, Datensicherheit und Compliance hängen eng zusammen, sind aber nicht dasselbe. Die Data Governance legt fest, wie Daten unternehmensweit organisiert, zugeordnet und verwaltet werden. Die Datensicherheit wendet technische und prozessbezogene Steuerungsmechanismen zum Schutz dieser Daten an. Die Compliance stellt sicher, dass diese Governance- und Sicherheitspraktiken mit den gesetzlichen, regulatorischen und branchenüblichen Vorgaben im Einklang stehen.

Data Governance schafft die Struktur rund um die Daten. Sie definiert, wem Daten gehören, wie sie klassifiziert werden sollen, wie mit ihnen umgegangen werden soll und welche Standards unternehmensweit gelten. Für Sicherheitsteams bietet die Governance das Betriebsmodell für die einheitliche Verwaltung vertraulicher Informationen.

Die Datensicherheit setzt diese Regeln durch Steuerungsmechanismen um, die dazu beitragen, vertrauliche Informationen vor Verlust, Missbrauch oder unbefugtem Zugriff zu schützen. Zu den gängigen Beispielen gehören DLP, Information Rights Management (IRM), Vertraulichkeitsbezeichnungen, Datensicherheitsstatus-Management (DSSM) und Steuerungsmechanismen für Insider-Risiken. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, Risiken in Clouddiensten, lokalen Systemen, Endgeräten, Anwendungen und KI-Workflows zu minimieren.

Bei der Compliance steht im Mittelpunkt, ob Datenpraktiken externe und interne Anforderungen erfüllen. Dazu gehören regulatorische Rahmenwerke wie die DSGVO und HIPAA sowie Unternehmensrichtlinien und Auditerwartungen. In der Praxis hängt die Compliance sowohl von einer soliden Governance als auch von starken Sicherheitskontrollen ab.

Diese drei Disziplinen sind am wirksamsten, wenn sie aufeinander abgestimmt sind:

• Governance legt fest, wie Daten organisiert, zugeordnet und verwaltet werden sollen.
• Sicherheit wendet Steuerungen zum Schutz dieser Daten im täglichen Gebrauch an.
• Compliance prüft, ob diese Steuerungen und Prozesse die erforderlichen Standards erfüllen.

Microsoft Purview bietet einen einheitlichen Ansatz für all diese Bereiche auf einer einzigen Plattform und verfügt über Funktionen, die den Anforderungen an Schutz, Governance und Compliance im Zeitalter der KI gerecht werden.

Sicherheitsteams nutzen Data-Governance-Tools, um vertrauliche Daten zu finden, zu klassifizieren, den Zugriff zu steuern und Risiken in Clouddiensten, lokalen Systemen, SaaS-Apps, Endpunkten und KI-Tools zu überwachen. Diese Technologien helfen Unternehmen dabei, in einer umfangreichen und oft fragmentierten Datenumgebung einheitliche Schutzmaßnahmen anzuwenden.

Ein leistungsstarkes Data-Governance-Toolset sollte mehrere wichtige Funktionen unterstützen:

Einheitliche Datenerkennung und -klassifizierung. Erkennen Sie vertrauliche Daten in Cloud-, lokalen, SaaS- und KI-Umgebungen und klassifizieren Sie diese anschließend nach Sensibilität und geschäftlichen Auswirkungen.

Kennzeichnung nach Vertraulichkeitsstufen und Durchsetzung von Richtlinien. Wenden Sie klare Regeln für den Zugriff, die Weitergabe, die Speicherung und die Nutzung von Daten an.

Verhinderung von Datenverlust (DLP). Erkennen und blockieren Sie riskante Datenbewegungen in E-Mails, auf Endgeräten, in Browsern und in Cloud-Apps.

Insider-Risikomanagement. Identifizieren Sie Benutzerverhalten, das vertrauliche Daten gefährden könnte – sei es durch Missbrauch, Fahrlässigkeit oder Verstöße gegen Richtlinien.

Datensicherheitsstatus-Management (DSSM). Bewerten Sie kontinuierlich Datenrisiken, überprüfen Sie Kontrolllücken und verfolgen Sie Probleme im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI, der übermäßigen Weitergabe von Daten und der Offenlegung vertraulicher Inhalte.

Datenkataloge und Unternehmensglossare. Fördern Sie die Einheitlichkeit, indem Sie den Teams eine gemeinsame Methode an die Hand geben, um Daten unternehmensweit zu beschreiben, zu organisieren und zu finden.

Automatisierung und KI können den manuellen Aufwand verringern, indem sie bei Folgendem helfen:

• Klassifizierung vertraulicher Daten
• Erkennung riskanter Aktivitäten
• Richtlinienvorschläge und Aktualisierungen von Steuerungen
• Fortlaufende Überprüfung von Datengefährdung und Zugriffsmustern

Diese Funktionen unterstützen auch die KI-Datensicherheit, indem sie Teams dabei helfen, nachzuvollziehen, wie vertrauliche Daten in KI-gestützten Workflows verwendet werden. So verbringen Sicherheitsteams weniger Zeit mit manuellen Prüfungen und mehr Zeit damit, den Schutz zu verbessern und auf Risiken zu reagieren.

Ohne die richtigen Tools ist es schwierig, den Überblick darüber zu behalten, wo vertrauliche Daten gespeichert sind, wie sie gekennzeichnet sind, wer darauf zugreifen kann und wie sie über Systeme hinweg verschoben werden. Mit einem robusteren Governance-Toolset können Sicherheitsteams einheitlichere Steuerungsmechanismen anwenden, schneller auf Probleme reagieren und in modernen Datenumgebungen den Überblick besser behalten.

Ein wirksames Data-Governance-Programm funktioniert am besten, wenn Sicherheits-, Daten- und Compliance-Teams gemeinsam die Verantwortung für den Umgang mit vertraulichen Informationen tragen. Klare Zuständigkeiten, praxisnahe Richtlinien und regelmäßige Überprüfungen helfen Unternehmen, Risiken zu reduzieren und gleichzeitig mit Änderungen bei Technologie, Geschäftsanforderungen und Vorschriften Schritt zu halten.

Die Verantwortung für die Data Governance sollte nicht allein bei einem Team liegen. Sicherheitsverantwortliche, Datenverantwortliche, Compliance-Teams und Führungskräfte spielen alle eine Rolle bei der Festlegung von Prioritäten, der Genehmigung von Richtlinien und der Risikobewertung. Geteilte Verantwortung hilft dabei, Governance an Geschäftsziele und Sicherheitsanforderungen anzupassen.

Nicht alle Daten bergen das gleiche Risiko. Ein praktischer Einstieg besteht darin, sich auf die Bereiche zu konzentrieren, bei denen eine Offenlegung die größten Auswirkungen hätte, zum Beispiel:

• Personaldaten
• Kundendaten
• Finanzdaten
• Geistiges Eigentum

Wenn Teams mit diesen Bereichen beginnen, können sie sich zunächst auf besonders vertrauliche Informationen konzentrieren, bevor sie ihre Governancemaßnahmen auf breiterer Ebene ausweiten.

Governancerichtlinien sollten sich an zentralen Sicherheitsprinzipien orientieren, vor allem an Zero Trust und dem Prinzip der geringsten Berechtigungen. Das bedeutet, dass der Zugriff auf vertrauliche Daten eingeschränkt, regelmäßig überprüft und an einen klaren geschäftlichen Bedarf gekoppelt sein sollte. Richtlinien sollten auch festlegen, wie Daten klassifiziert, freigegeben, aufbewahrt und überwacht werden.

Manuelle Governance-Aufgaben können zeitaufwendig sein und lassen sich in großem Maßstab nur schwer aufrechterhalten. Automatisierung kann Sie bei Folgendem unterstützen:

• Datenerkennung
• Klassifizierung
• Richtlinienerzwingung
• Laufende Überprüfung von Zugriffs- und Nutzungsmustern

So erhalten Teams eine konsistentere Möglichkeit, Steuerungsmechanismen in komplexen Umgebungen anzuwenden.

Governance sollte als fortlaufende Sicherheitsaufgabe betrachtet werden und nicht als einmalige Maßnahme. Kontinuierliche Überwachung hilft Teams, riskantes Datenverhalten zu erkennen, Prüfaktivitäten zu überprüfen und Kontrolllücken früher zu identifizieren. Zu den nützlichen Signalen können Prüfprotokolle, Einblicke in den Datensicherheitsstatus und Erkenntnisse aus Incidents gehören.

Governancerichtlinien sollten überprüft und aktualisiert werden, wenn Unternehmen neue Clouddienste, KI-Tools und Kollaborationsplattformen einführen. Neue Technologien verändern oft, wie Daten erstellt, freigegeben und abgerufen werden, und damit müssen sich möglicherweise auch die Governanceregeln ändern.

Ein starkes Governanceprogramm hängt von mehr als nur Tools und Richtlinien ab. Außerdem erfordert dies eine Kultur der Datenverantwortung und Rechenschaftspflicht, in der die Teams ihre Rolle beim Schutz vertraulicher Informationen und bei der Einhaltung bewährter Verfahren verstehen.

Reifegradmodelle können Unternehmen dabei helfen, Fortschritte zu messen, Schwachstellen zu identifizieren und Prioritäten für Verbesserungen festzulegen. Sie geben der Führung auch einen klareren Überblick darüber, wie sich Governancemaßnahmen im Laufe der Zeit entwickeln.

Auch gut geplante Data-Governance-Programme können auf Hindernisse stoßen. Zu den häufigsten Problemen gehören Datensilos, eingeschränkte Sichtbarkeit, begrenzte Ressourcen und Widerstand gegen Veränderungen. Diese Probleme können den Fortschritt verlangsamen, Lücken im Sicherheitsstatusverursachen und es Sicherheitsteams erschweren, im gesamten Unternehmen einheitlichen Schutz durchzusetzen.

Isolierte Daten

Vertrauliche Informationen befinden sich oft in getrennten Systemen, Teams und Plattformen. Wenn Daten verstreut sind, ist es schwieriger, sie konsistent zu klassifizieren, zu schützen und zu überwachen.

Mangelnde Sichtbarkeit

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten nachzuvollziehen, wo sich vertrauliche Daten befinden, wer darauf zugreifen kann und wie sie über Clouddienste, Endpunkte, SaaS-Apps und KI-Tools hinweg verschoben werden. Ohne diesen Überblick lässt sich das Risiko schwerer steuern.

Ressourceneinschränkungen

Die Governance-Arbeit kann ins Stocken geraten, wenn Teams nicht über genügend Zeit, Personal oder technische Unterstützung verfügen, um Richtlinien, Klassifizierungen und Überprüfungen auf dem neuesten Stand zu halten.

Widerstand in der Organisation

Governancemaßnahmen erfordern oft Änderungen in der Art und Weise, wie Informationen gespeichert, weitergegeben und verwaltet werden. Das kann zu Reibungen führen, wenn Teams Governance als zusätzlichen Aufwand und nicht als Teil der Risikoreduzierung betrachten.

Mit ein paar gezielten Schritten lässt sich ein Programm voranbringen:

• Beginnen Sie mit risikoreichen Datenbereichen wie Personal-, Finanz-, Kunden- oder geistigen Eigentumsdaten, anstatt zu versuchen, alles auf einmal zu regeln.
• Verbessern Sie zunächst die Sichtbarkeit, indem Sie ermitteln, wo vertrauliche Daten gespeichert sind und wie auf sie zugegriffen wird.
• Setzen Sie nach Möglichkeit Automatisierung für die Erfassung, Klassifizierung und Durchsetzung von Richtlinien ein, um den manuellen Aufwand zu reduzieren.
• Legen Sie klare Zuständigkeiten für Sicherheits-, Daten- und Compliance-Teams fest, damit Governance-Entscheidungen nicht ins Stocken geraten.
• Überprüfen und aktualisieren Sie Richtlinien regelmäßig, da sich Clouddienste, KI-Tools und Geschäftsabläufe ändern.
• Nutzen Sie Reifegradmodelle, um den Fortschritt zu verfolgen und der Führung aufzuzeigen, wo mehr Aufmerksamkeit oder Investitionen erforderlich sind.

Das Ziel ist es nicht, alle Governance-Probleme auf einmal zu lösen. Ein konsequenter Ansatz – der sich auf Sichtbarkeit, gemeinsame Verantwortung und umsetzbare Verbesserungen konzentriert – kann die Governance im Laufe der Zeit nachhaltiger und für Sicherheitsteams nützlicher machen.

Ein auf Sicherheit ausgerichtetes Data-Governance-Programm braucht Tools, die Teams dabei helfen, Daten zu verstehen, klar zu strukturieren und im gesamten Unternehmen einheitlich zu steuern. Microsoft Purview Data Governance bietet eine Möglichkeit, Daten mit einem einheitlichen Ansatz zu verwalten, zu verstehen und zu steuern, mit Funktionen rund um Sichtbarkeit, Kuratierung und Datenvertrauen.

Mit Microsoft Purview Data Governance können Unternehmen die Transparenz über unterschiedliche Kataloge und Datenquellen hinweg vereinfachen, Datenverantwortliche bei der Datenqualität und der Datenherkunft unterstützen und die Datenermittlung sowie das Datenverständnis in großem Maßstab verbessern. Die Governance-Erfahrung umfasst Data Map zum Scannen von Assets und Erfassen von Metadaten sowie Unified Catalog zum Suchen, Kuratieren und Verwalten des Zugriffs auf Daten.

Für Sicherheits- und Compliance-Teams kann ein besser gesteuerter Datenbestand vieles einfacher machen:

• Auffinden vertraulicher Daten in verteilten Umgebungen.
• Verbessern des Vertrauens in Daten durch Qualitäts- und Herkunftsinformationen.
• Unterstützen der verantwortungsbewussten Datennutzung in Analyse- und KI-Szenarien.
• Arbeiten mit einer einheitlicheren Sicht auf Datensicherheit, Governance und Compliance-Anforderungen.

Hier finden Sie weitere Informationen zum Einrichten einer unternehmensweiten Data Governance für Ihre Organisation mit Microsoft Purview Data Governance.