Gegevensclassificatie – Wat het is, typen en beste practices

Wat is gegevensclassificatie?

Gegevensclassificatie organiseert data in categorieën, waardoor deze eenvoudiger geanalyseerd en beheerd kan worden. Het houdt in dat er tags of namen aan data worden toegekend volgens specifieke regels of patronen, zodat deze efficiënter gesorteerd en doorzocht kan worden. Gegevensclassificatie is een essentieel onderdeel van gegevensbeheer en data governance en zorgt ervoor dat data op de juiste manier wordt behandeld en beveiligd. Gegevensclassificatie helpt organisaties ook om gevoelige of vertrouwelijke data in hun systemen en apparaten te identificeren, waardoor de beveiliging en privacybescherming worden versterkt. Naarmate de hoeveelheid en complexiteit van data toeneemt en organisaties meer vertrouwen op datagedreven besluitvorming, wordt gegevensclassificatie een steeds belangrijker hulpmiddel voor succesvol data management.

Wat is bedrijfsdata en welke typen bedrijfsdata zijn er?

Bedrijfsdata verwijst naar alle informatie over de klanten, bedrijfsvoering, marketingactiviteiten en financiën van een bedrijf. Deze data kan worden gebruikt om inzicht te krijgen in de prestaties van een bedrijf en om beslissingen te nemen over het verbeteren van bepaalde aspecten van de organisatie. Enkele voorbeelden van diverse soorten bedrijfsdata zijn klantdata, operationele data, marktdata en financiële data.

Klantdata heeft betrekking op de informatie die een bedrijf over zijn klanten heeft. Deze data kan klantcontactgegevens, aankoopgeschiedenis en klantvoorkeuren of feedback bevatten. Een beter begrip van klantdata kan een bedrijf helpen om het aanbod, de marketingboodschappen of de klantenservice beter af te stemmen op de behoeften van de klant.

Operationele data verwijst naar de data die gerelateerd is aan de dagelijkse activiteiten van een bedrijf. Dit kan het aantal geproduceerde of verzonden producten zijn, het aantal medewerkers of het aantal verwerkte bestellingen. Deze data stelt bedrijven in staat om inzicht te krijgen in de interne processen om verbeterpunten te identificeren.

Typen gegevensclassificatie

Data kan op diverse manieren worden geclassificeerd, afhankelijk van het beoogde gebruik en de context waarin het wordt beheerd en geraadpleegd. Veelvoorkomende voorbeelden van gegevensclassificaties zijn openbaar, intern, vertrouwelijk en beperkt; gestructureerd en ongestructureerd; en op basis van persoon, locatie en gebeurtenis. Gegevensclassificatie kan ook het groeperen van data in privacycategorieën omvatten, zoals financiële gegevens, zorggegevens en personeelsdossiers. Het doel van gegevensclassificatie is ervoor te zorgen dat de juiste data op het juiste moment correct wordt gebruikt en dat gevoelige data op de juiste manier wordt beheerd en beveiligd. Door data te organiseren in groepen met vergelijkbare kenmerken kunnen organisaties eenvoudiger de data beschermen en verzamelen die voor hen het belangrijkst is.

Laten we beginnen met de belangrijkste typen gegevensclassificatie. De vier hoofdclassificaties voor data zijn:

1. beperkt
2. vertrouwelijk
3. intern
4. openbaar

Deze typen kunnen echter per organisatie verschillen. Elk van deze niveaus bepaalt wie toegang heeft tot de data en hoe lang de data moet worden bewaard.

Deze post, de eerste van drie, helpt organisaties bij het opzetten van een gegevensclassificatieprogramma, inclusief programmavoorwaarden en verantwoordelijkheden van teamleden om goed gegevensbeheer te waarborgen. Het ontwikkelproces zal ik in een volgende post verder toelichten.

Gesprekken en bijeenkomsten over wat gegevensclassificatie is en hoe dit binnen organisaties moet worden gedefinieerd, spelen al twee decennia. Het is het klassieke “Coke can”-experiment; een groep mensen zit rond een blikje Coca-Cola en beschrijft wat ze zien, zonder te zeggen “het is een blikje Coca-Cola”. Iedereen heeft een unieke kijk en geen twee beschrijvingen zijn hetzelfde.

“Gegevensclassificatie is moeilijk, saai en weinig glamoureus, maar …”

Stel je nu dezelfde oefening voor, maar vervang het blikje door de data van jouw organisatie. Gegevensclassificatie wordt extreem complex voor een organisatie met verschillende bedrijfsfuncties, deliverables en uiteenlopende behoeften. Het kan je doen verlangen naar andere taken. Gegevensclassificatie is moeilijk, saai en weinig glamoureus. Toch zul je het moeten omarmen om een effectief cyberbeveiligingsprogramma op te zetten.

Elk artikel over gegevensclassificatie zal stellen dat het een integraal onderdeel moet zijn van het informatiebeveiligings- en complianceprogramma van een organisatie. Deze algemene uitspraak zal universeel worden geaccepteerd door je managementteam, maar gegevensclassificatie vereist veel inspanning. De wensen, behoeften en zelfs definities van gegevensclassificatie verschillen per groep binnen een organisatie.

Gegevensclassificatie omvat doorgaans een systeem met drie of vier lagen, vergelijkbaar met het onderstaande:

Als je nieuw bent met gegevensclassificatie, begin dan met het 3-niveausysteem.

Ik raad organisaties die nieuw zijn met gegevensclassificatie aan om te starten met het 3-niveausysteem, omdat deze niveaus en de bijbehorende acties en controles lastig te definiëren kunnen zijn. Het 3-niveausysteem beschouwt alle interne data als vertrouwelijk, zodat je je doelen duidelijk kunt communiceren binnen het bedrijf, inclusief locaties, processen en applicaties. Begin eerst met het opzetten van de processen en procedures die nodig zijn om vertrouwelijke data te ondersteunen. Je kunt de beperkte hoeveelheid openbare en zeer vertrouwelijke data later identificeren via interviews en technische analyse.

Waarom het essentieel is om de niveaus of typen van gegevensclassificatie te kennen

Gegevensclassificatie is een systeem om data te organiseren in verschillende categorieën, afhankelijk van de kritiek, gevoeligheid en waarde voor een organisatie. Het doel is om databeveiliging, betrouwbaarheid en naleving van relevante wetten en regelgeving te waarborgen. Correcte classificatie van data is een essentiële stap in het gegevensbeheerproces van een organisatie, omdat het de data management- en beschermingsbeleid bepaalt.

Het leren kennen van de gegevensclassificatieniveaus is essentieel voor organisaties om onderscheid te maken tussen data met verschillende waarde, gevoeligheid en risico. Door data aan het juiste classificatieniveau toe te wijzen, kunnen organisaties de benodigde controles implementeren om te bepalen wie toegang heeft tot de data en hoe deze wordt gebruikt. Zo kunnen organisaties verschillende toegangscontroles instellen op basis van het classificatieniveau, zodat alleen geautoriseerd personeel toegang heeft tot de data.

Stappen voor effectieve gegevensclassificatie

Effectieve gegevensclassificatie kan handmatig of via geautomatiseerde processen worden uitgevoerd. Door inzicht te krijgen in de typen data waarmee de organisatie werkt, kan het bedrijf data classificeren en groeperen volgens deze categorieën. Dit kan bijvoorbeeld betrekking hebben op de leeftijd van de data, de impact van een datalek en de kans op een datalek. Zodra deze categorieën zijn vastgesteld, kan de organisatie het gevoeligheids- en belangrijkheidsniveau van elk datatype bepalen en een bijbehorend classificatielabel toekennen.

Gegevensclassificatie is het organiseren en structureren van data op basis van belangrijkheid en gevoeligheid. Het omvat een audit om data te identificeren en te categoriseren, doelstellingen vast te stellen, een classificatieschema en beleid te creëren, de strategie te implementeren en deze te monitoren en onderhouden. Door dit proces uit te voeren kunnen organisaties data beschermen, voldoen aan regelgeving en industrienormen, en de operationele efficiëntie verbeteren.

Organisaties moeten hun privacyvereisten identificeren voordat ze data kunnen classificeren. Dit helpt om ervoor te zorgen dat alle data wordt beschermd om te voldoen aan privacy-, beveiligings-, juridische en regelgevende vereisten. Bij het bepalen van gegevensclassificatie moet rekening worden gehouden met de mogelijke gevolgen van een datalek, de noodzaak om bedrijfsgeheimen te beschermen en het algehele risico dat de data voor de organisatie vormt.

Uitdagingen bij gegevensclassificatie

Gegevensclassificatie brengt diverse uitdagingen met zich mee voor de meeste organisaties. Organisaties moeten rekening houden met de complexiteit en gevoeligheid van de data, de middelen die nodig zijn om de data veilig te beheren en de beveiligingsprotocollen die moeten worden geïmplementeerd. Gegevensclassificatie is ook lastig door de steeds groeiende hoeveelheid data, de complexiteit van de data en de tijd die nodig is om de data grondig te beoordelen. Data wordt vaak opgeslagen op meerdere locaties en in verschillende systemen, wat het moeilijk maakt om deze nauwkeurig te classificeren en te beschermen. Daarnaast moeten organisaties ervoor zorgen dat de classificatie consequent en accuraat wordt toegepast, zodat alle data veilig wordt opgeslagen en beschermd. Tot slot moeten organisaties waarborgen dat alleen geautoriseerd personeel toegang heeft tot gevoelige data en dat data beschermd is tegen ongeautoriseerde toegang.

Wat is het verschil tussen gegevensclassificatie en gegevenscategorisatie?

Gegevensclassificatie en gegevenscategorisatie zijn twee essentiële concepten binnen data management. Gegevensclassificatie groepeert data in betekenisvolle clusters op basis van specifieke criteria zoals kenmerken, attributen, gedrag, patronen en meer. Het helpt om data te organiseren voor efficiëntere opslag en terugvinden.

Gegevenscategorisatie deelt data in categorieën in op basis van specifieke criteria zoals gelijkenis, relaties of doel. Het wordt gebruikt om data te organiseren voor eenvoudigere analyse en beter begrip. Vaak wordt het ingezet om een grote hoeveelheid data op te splitsen in kleinere informatiesets. Zo kan data in een klantenenquête worden gecategoriseerd op leeftijd, geslacht, geografische locatie, enzovoort.

Classificatie- en categorisatietechnieken worden nu toegepast in veel domeinen, zoals business intelligence, analytics, natural language processing en machine learning. Ze helpen bedrijven om snel en accuraat grote hoeveelheden data te analyseren. Dit stelt hen op zijn beurt in staat om beter onderbouwde beslissingen te nemen en de efficiëntie te verhogen.

Praktijkvoorbeelden

Organisaties classificeren en categoriseren grote hoeveelheden data, ongeacht de omvang, sector of locatie van het bedrijf. Bijvoorbeeld:

Gegevensclassificatie: Een bank kan gegevensclassificatie gebruiken om klantdata te verdelen in hoog-risico en laag-risico klanten. Dit helpt de bank om klanten te identificeren die waarschijnlijk hun leningen niet terugbetalen, zodat deze verder onderzocht kunnen worden.

Gegevenscategorisatie: Retailers kunnen gegevenscategorisatie inzetten om klantenaankopen te verdelen in producten, merken, prijsklassen en meer. Hierdoor kunnen retailers hun marketingactiviteiten gerichter inzetten en de verkoop stimuleren.

Voordat je begint met je gegevensclassificatieprogramma

Een gegevensclassificatieprogramma kan niet in een vacuüm worden opgezet en uitgerold. De volgende onderdelen van een cyberbeveiligingsprogramma moeten aanwezig zijn voordat je begint met het plannen van gegevensclassificatie:

• Asset Management – In beheer van IT. De organisatie moet weten welke systemen de meest gevoelige, vertrouwelijke of zeer vertrouwelijke data bevatten. Een gegevensclassificatieprogramma zonder een effectief asset managementproces werkt niet; je komt dan niet verder dan de tekentafel.
• Incident Response (IR) – In beheer van Cybersecurity. Je moet een plan en proces hebben voor het geval vertrouwelijke of zeer vertrouwelijke data is gelekt. Organisaties met een onvolwassen cyberprogramma hebben vaak moeite met Incident Response, omdat datalekken met verschillende datatypen verschillende reacties vereisen. Deze reactieniveaus moeten zijn vastgesteld voordat je een gegevensclassificatieprogramma start.
• Regulated Data Sets – In beheer van Compliance. De meeste data is gereguleerd (bijv. financiële data, intellectueel eigendom, enz.). Je moet bepalen welke gereguleerde data je hebt voordat je begint met een gegevensclassificatieprogramma. Deze datasets helpen je ook bij het opstellen van DLP-regels en locatiezoekopdrachten.
• Privacy Data Sets – In beheer van Privacy. Net als bij gereguleerde datasets moet privacydata vooraf worden bepaald. Sla deze stap niet over. Een algemene uitspraak als “Het is gewoon persoonlijk identificeerbare informatie” leidt tot problemen. Je Cyber- en Privacyteams moeten op één lijn zitten wat betreft privacydefinities en -regels, waaronder:
  • Zal de organisatie klant-ID’s classificeren als persoonlijk identificeerbare informatie (PII)?
  • Zijn bepaalde PII-datatypen gevoeliger dan andere?
  • Vereisen bepaalde regels dat data binnen een specifieke locatie of rechtsbevoegdheid blijft?

Organisaties moeten aantonen dat ze aan diverse aanvullende privacyvereisten voldoen om een succesvol gegevensclassificatieprogramma te realiseren.

De relatie tussen gegevensclassificatie en compliance

Compliance betekent, vanzelfsprekend, het naleven van wetten, regels, voorschriften en standaarden, terwijl gegevensclassificatie data organiseert en labelt op basis van gevoeligheid, waarde, doel of context.

Het is een integraal onderdeel van databeveiliging en helpt organisaties hun gevoelige data te beschermen. Zo moet een bedrijf dat persoonsgegevens verwerkt voldoen aan de EU General Data Protection Regulation (GDPR).

Gegevensclassificatie en compliance zijn nauw met elkaar verbonden. Organisaties moeten bijvoorbeeld begrijpen hoe data is geclassificeerd om te voldoen aan relevante regelgeving. Zo moet een bedrijf dat persoonsgegevens verwerkt ervoor zorgen dat deze correct worden georganiseerd en beschermd volgens de GDPR. Daarnaast kan gegevensclassificatie organisaties helpen om te voldoen aan sectorspecifieke regelgeving. Een financiële instelling moet bijvoorbeeld data classificeren volgens de richtlijnen van de Financial Industry Regulatory Authority (FINRA).

De voordelen van gegevensclassificatie en compliance gaan verder dan alleen het naleven van de wet. Een goed geïmplementeerd classificatiesysteem helpt organisaties om de beveiliging van hun data te verbeteren, de integriteit van data te waarborgen en hun risico-exposure te verkleinen. Het kan organisaties ook helpen hun beveiligingsbeleid en -processen te optimaliseren en hun algehele beveiligingsstatus te verbeteren. Tot slot kan gegevensclassificatie organisaties helpen om de kosten van datalekken en andere beveiligingsincidenten te verlagen.

Stel een gegevensclassificatietaskforce samen

Een zeer effectief gegevensclassificatieprogramma krijgt input van diverse bedrijfsonderdelen.

Je zult merken dat sommige afdelingen meewerkender zijn dan andere. IT hoef je bijvoorbeeld niet te overtuigen om deel te nemen. Vrijwel elke CIO wil een volwassen gegevensclassificatieprogramma, omdat het IT-afdelingen in staat stelt om systemen, bedrijfsprocessen en applicaties die zij beheren automatisch te prioriteren.

“Zorg dat alle teams op één lijn zitten.”

Ik raad aan om te beginnen met de toezichthouders. Zij begrijpen doorgaans het belang van het programma en kennen hun datasets goed. Betrek daarna Risk en Legal. Ook zij kennen hun data, maar hebben waarschijnlijk enige training nodig over hun rol en deliverables. Je kunt veel efficiënter en effectiever werken zodra alle teams op één lijn zitten. Maak ze onderdeel van het ontwikkelproces van het programma. Definieer samen de gegevensclassificaties. Ontwikkel gezamenlijk het trainingsmateriaal om de business units over het programma te informeren. Communiceer vervolgens (in plaats van op te leggen) de procedurele wijzigingen in de omgang met bepaalde datatypen, zodat wordt voldaan aan het nieuwe classificatieprogramma.

De Taskforce: Deliverable, Rol, Motivatie

Gegevensclassificatieprogramma’s mislukken vaak in de uitvoering als niet elke groep bijdraagt aan het succes van het programma.

Wat is een gegevensclassificatiestandaard?

Een gegevensclassificatiestandaard is een georganiseerd systeem voor het classificeren van data op basis van gevoeligheid, beschermingsniveau en andere kenmerken. Dit systeem helpt organisaties om data op te slaan, te beheren en te beschermen op basis van de gevoeligheid en het belang voor de organisatie. De meest voorkomende standaard voor gegevensclassificatie kent vier niveaus, variërend van openbare of niet-geclassificeerde data tot zeer vertrouwelijke data. Deze niveaus worden vaak aangeduid als openbaar, verborgen, geheim en strikt geheim, afhankelijk van de omvang en complexiteit van de organisatie. Naleving van gegevensclassificatiestandaarden helpt organisaties om data op de juiste manier te beheren en te beschermen en te voldoen aan toepasselijke wet- en regelgeving.

Wat zijn de voordelen van een gegevensclassificatiebeleid?

Een gegevensclassificatiebeleid kan aanzienlijke voordelen bieden door organisaties te helpen hun data effectief te beschermen, beveiligingsrisico’s te beperken en te voldoen aan toepasselijke wet- en regelgeving.

Gegevensclassificatiebeleid helpt organisaties gevoelige data te beschermen, zoals persoonlijke informatie, intellectueel eigendom en financiële data. Door duidelijk de categorieën van data vast te stellen en de juiste controles voor elk type te specificeren, kunnen organisaties ervoor zorgen dat de juiste maatregelen worden genomen om data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang of misbruik. Dit kan bestaan uit toegangscontroles, encryptie en andere acties die zijn afgestemd op de gevoeligheid van de informatie.

Gegevensclassificatiebeleid kan ook helpen beveiligingsrisico’s te beperken door een consistente en uniforme aanpak te bieden voor het omgaan met en opslaan van data. Dit zorgt ervoor dat data op de veiligst mogelijke manier wordt opgeslagen en helpt organisaties potentiële kwetsbaarheden in hun omgeving te identificeren.

Tot slot kunnen gegevensclassificatiebeleid organisaties helpen te voldoen aan toepasselijke wet- en regelgeving, zoals de EU General Data Protection Regulation en de California Consumer Privacy Act (CCPA).

Wat nu?

In mijn volgende post duiken we dieper in het classificatieschema en beste practices voor het definiëren van data.