Die Anforderungen an Data Governance und Datenschutz sind oft eng miteinander verknüpft. Trotzdem ist es üblich, dass diese Teams unabhängig voneinander arbeiten, was zu erheblichen Unterbrechungen bei der Entwicklung, Implementierung und Durchsetzung von Datenschutzrichtlinien führen kann.
Als Teil einer Strategie zur Verbesserung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit entscheiden sich fortschrittliche Datenschutz- und Data-Governance-Teams für die Automatisierung der Richtlinienverwaltung. Dies ermöglicht es den Teams, ihre Silos zu überwinden, mit einheitlichen Datenbeständen zusammenzuarbeiten und Richtlinien auf der Grundlage der neuesten gesetzlichen Vorschriften konsequent durchzusetzen.
Wenn die Richtlinien in einer Lösung verwaltet und die Kontrollen in einer anderen implementiert werden, ist es schwierig, eine „Single Source of Truth“ aufrechtzuerhalten – und die Teams sind anfällig für kritische Fehler. Ein ganzheitlicher Ansatz unterstützt bessere Ergebnisse. Stellen Sie außerdem sicher, dass alle Unternehmensdaten in einem System vereinheitlicht werden.
Schritt 1: Umfang der Unternehmensdaten verstehen
Eine einzige „Source of Truth“ für die im Unternehmen gespeicherten Daten ist eines der wichtigsten Ziele für Datenschutzteams. Doch viele haben die Bemühungen um die Vereinheitlichung ihrer vielen vorhandenen Datenquellen noch nicht abgeschlossen.
Diese Fragmentierung macht Unternehmen anfällig für Risiken durch inkonsistente Anwendungen von Datenschutzrichtlinien. Der erste Schritt zur Durchsetzung dieser ist das Auffinden, Klassifizieren und Zuordnen von Daten für den zukünftigen Zugriff in einem ganzheitlichen Inventar.
In den meisten Fällen ist dieser Vereinheitlichungsaufwand ein nicht gerade banales Unterfangen. Die Daten in den Unternehmen sind oft in unterschiedlichen Formaten und an verschiedenen Orten gespeichert. Manuelle Ansätze können die Komplexität dieser Herausforderung nicht ausgleichen. Teams müssen der Datenvereinheitlichung Priorität einräumen, was durch die Automatisierung von strukturierten und unstrukturierten Daten in der gesamten IT-Landschaft ermöglicht wird.
Mit einem Dateninventar und einer Datentabelle ausgestattet, können Teams Datenschutz-Workflows zur Durchsetzung von Data-Governance-Richtlinien effektiv implementieren.
Schritt 2: Datenzugriff, -speicherung und -minimierung automatisieren
Sobald die Daten klassifiziert und ganzheitlich zugänglich sind, können Unternehmen fortschrittliche Technologien nutzen, um die Datenschutzverwaltung zu automatisieren.
Gut definierte Richtlinien schaffen einen Rahmen für Datenschutzprogramme zur Verwaltung von Datenzugriff, -aufbewahrung und -minimierung in Echtzeit. Die nächste Herausforderung besteht darin, eine Brücke zu bauen, die die Richtlinien mit den Maßnahmen verbindet.
Die Operationalisierung von Datenrichtlinien ist eine Initiative, an der mehrere Interessengruppen beteiligt sind. Sobald Teams Regeln erstellen und Verantwortliche für die Überwachung zuweisen, müssen ausgereifte Programme Tools integrieren, die die Richtlinienverwaltung mit KI-gestützten Workflows automatisieren. Wenn sie richtig eingesetzt werden, können Richtlinienverstöße durch Systemintegrationen effizient gekennzeichnet und durchgesetzt werden, auch wenn sich die Regeln weiterentwickeln, um veränderte Data-Governance-Positionen widerzuspiegeln.
Datenzugang
Zu einer effektiven Zusammenarbeit zwischen Data-Governance- und Datenschutzteams gehört die Entwicklung und Durchsetzung strenger Kontrollen für den Datenzugriff. Wenn ein Data-Governance-Team klare Definitionen für Datentypen, Benutzertypen und Zugriffsanforderungen hat, können die jeweiligen Datenschutzteams schnell handeln.
Datenspeicherung
Data-Governance-Teams sind für die Pflege aktueller Richtlinien zur Datenspeicherung verantwortlich. Eine wirksame Umsetzung dieser Richtlinien sollte dazu führen, dass Verstöße angezeigt werden, auch bei Vorschriften, die sich stetig weiterentwickeln.
Um die Datenaufbewahrung effektiv zu regeln, müssen Datenschutzteams in der Lage sein, nachzuvollziehen, wann die Metadaten zuletzt geändert wurden. In vielen Fällen sind diese Informationen in Spalten oder in inkonsistenten Formaten versteckt. Wenn Unternehmen nicht in der Lage sind, diese Informationen schnell, vollständig und in großem Umfang zu beschaffen, besteht die Gefahr, dass sie Daten länger als zulässig aufbewahren. Infolgedessen weiß ein Unternehmen möglicherweise nicht einmal, dass es gegen seine eigenen Aufbewahrungsrichtlinien verstößt.
Die Automatisierung ermöglicht es den Datenschutzteams, ihre Datenbanken gründlich zu durchsuchen, um genaue Metadaten zu finden und Maßnahmen auf Basis der DSGVO zu ergreifen.
Datenminimierung implementieren
Während der Datenzugriff und die Datenaufbewahrung als Richtlinien betrachtet werden können, die auf die Anforderungen der bestehenden Datenbank eines Unternehmens reagieren, stellt die Datenminimierung eine proaktive Strategie dar.
Die Datenminimierung ermöglicht es einer Organisation, die Gesamtmenge der erfassten und gespeicherten Daten zu reduzieren. Wenn sie effektiv eingesetzt wird, verbessert sie die Ergebnisse in Bezug auf Datenschutz und Governance.
Da sich die DSGVO zu diesem Thema weiterentwickelt, werden Teams, die weiterhin proaktiv vorgehen, auf ihrem Weg zur Einhaltung der Vorschriften schneller vorankommen. Durch die Kennzeichnung von Daten, die personenbezogene oder sensible Daten enthalten, können Datenschutzteams Regeln zur Datenminimierung entwickeln. Wenn beispielsweise eine abteilungsübergreifende Datenübertragung geplant ist, können Datenschutzteams mithilfe der Automatisierung feststellen, ob dies einen Verstoß darstellen könnte, und eine Grundlage für die Löschung oder Abhilfe schaffen.
Fazit: Mit der Automatisierung von Datenschutzprozessen sind Sie für die Zukunft optimal aufgestellt
Fortschrittliche Datenschutzteams entscheiden sich dafür, die Datenschutzverwaltung zu automatisieren, um die Verpflichtungen ihres Unternehmens gegenüber Kunden, Anwendern und Aufsichtsbehörden zu erfüllen und ihre Datenschutzprogramme in eine umfassendere Data Governance-Initiative zu integrieren.
Um der sich stetig weiterentwickelnden Datenschutzlandschaft immer einen Schritt voraus zu sein, ist eine enge Koordination zwischen Data Governance- und Datenschutzteams erforderlich. Bisher fand das weitestgehend isoliert statt – künftig muss hier jedoch funktionsübergreifend gearbeitet werden. Es wird immer mehr zur Herausforderung, die Compliance-Verpflichtungen ohne Automatisierung umfassend zu erfüllen.
Unternehmen, die damit beginnen, personenbezogene Daten im gesamten IT-Ökosystem zu erfassen und zu klassifizieren, profitieren von einem zentralen Dateninventar und -katalog. Dies ist die Grundlage für alle Datenschutz- und Data-Governance-Initiativen, da es die Datenschutz-Workflows unterstützt, die die Durchsetzung von Richtlinien zu Themen wie Datenspeicherung, -minimierung und -zugriff skalieren.
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