Finanzdienstleister stehen vor besonderen Herausforderungen, wenn es um die Sicherung ihrer sensiblen, persönlichen und regulierten Daten geht: von der Bewältigung mehrschichtiger Compliance-Anforderungen für verschiedene Vorschriften bis hin zur Möglichkeit, ihre Daten proaktiv zu verwalten, um Risiken zu minimieren und Geschäftsergebnisse zu verbessern.
Von regulatorisches Risiko Zu KYC Finanzdienstleistungsunternehmen müssen in der Lage sein, ihre sensibelsten Daten zu verwalten, zu priorisieren und zu schützen, da sie von AML-Initiativen und dem Risiko der Geldwäsche bis hin zum Risiko von Kundendaten reichen.
Der erste Schritt? Finden Sie, einordnen., inventarisieren und verwalten Sie alle Ihre sensiblen Daten, unabhängig davon, wo sie sich befinden, wem sie gehören oder was sie sind. Dies ist eine gewaltige Aufgabe – und entscheidend, um häufige Herausforderungen wie isolierte Daten, mangelnde Transparenz und genaue Einblicke sowie den Ausgleich von Legacy-Systemen mit Cloud-Daten zu bewältigen.
Beginnen Sie mit einem starken datenzentrierten Ansatz mit diesen vier wichtigen Schritten, um Daten zu schützen, Compliance zu erreichen und Risiken zu reduzieren.
Entdecken Sie Ihre Daten
Der erste Schritt zum Schutz von Unternehmensdaten besteht darin, Kennen Sie Ihre Daten: Man kann nur schützen, was man sieht. Unternehmen müssen in der Lage sein, sensible Daten in ihren Umgebungen automatisch zu erkennen, zu identifizieren und abzubilden. unabhängig vom Speicherort: von vor Ort über die Cloud bis zum Mainframe, von strukturiert bis unstrukturiert, und verschaffen Sie sich Einblick in die Daten, die Sie kennen – und in die Daten, die Sie nicht kennen.
Klassifizieren Sie Ihre Daten
Klassifizieren Sie Ihre Daten, um Richtlinien effektiv umzusetzen. Unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten in AWS – von S3 über Kinesis bis EMR und alles dazwischen – sollten nach Sensibilität, Typ und Regulierung klassifiziert werden, um ein besseres Datenmanagement, einen besseren Schutz und eine bessere Datenverarbeitung zu ermöglichen.
Klassifizieren Sie automatisch alle Arten vertraulicher Informationen basierend auf Inhalt und Struktur der Daten – einschließlich personenbezogener Daten (PI), persönlich identifizierbarer Informationen (PII), MNPI/NPI, Kundendaten, Identitätsdaten und sensible Daten – ohne auf einen bestimmten Klassifikator beschränkt zu sein.
Risiken erkennen und managen
Um Risiken angemessen zu managen und zu reduzieren, müssen Unternehmen einen datenzentrierten Ansatz verfolgen.
Befolgen Sie die Grundsätze des eingebauten Datenschutzes, gewährleisten Sie eine 360-Grad-Sichtbarkeit gefährdeter Daten, priorisieren Sie überprivilegierte und anfällige Daten und setzen Sie zur Bewältigung dieser Risiken Richtlinien durch, die auf Sensibilität und Regulierung basieren.
Ergreifen Sie Maßnahmen, um den Wert Ihrer Daten zu steigern
Sobald Sie über eine einzige Quelle für die Datenwahrheit verfügen, ergreifen Sie Maßnahmen zum Schutz, zur Minimierung, sanieren.und reduzieren Sie das Risiko. Richten Sie Workflows für Daten ein Selbstbehalt, Behebung und Risikominderung und verfolgen Sie einen End-to-End-Ansatz, um Maßnahmen für Ihre sensiblen und regulierten Daten zu ergreifen.
Wo soll ich anfangen?
Nutzen Sie maschinelles Lernen und Automatisierung, um schneller Mehrwert zu erzielen, Daten genauer zu klassifizieren, verwandte Daten zu identifizieren, Dark Data zu entdecken und tiefe Dateneinblicke für erfolgreiche Sicherheits-, Datenschutz- und Governance-Initiativen zu gewinnen.
Durch einen daten- und risikoorientierten Ansatz können Unternehmen die Herausforderungen kontinuierlicher Compliance bewältigen, Sicherheitsrisiken minimieren, Datenschutzprogramme proaktiv gestalten und Datenmanagementinitiativen stärken. Erfahren Sie in unserem Live-Webinar mit AWS am 10. November, wie BigID Ihnen hilft, Finanzdaten zu verstehen und zu schützen. >> Klicken Sie hier, um sich zu registrieren.
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