In der heutigen digital geprägten Wirtschaft Technologieunternehmen agieren im Zentrum der Dateninnovation – und des Datenrisikos. Als Verwalter riesiger Mengen sensibler Daten stehen Technologieunternehmen unter zunehmendem Druck, ihre Vermögenswerte zu sichern, wachsende regulatorische Anforderungen zu erfüllen und komplexe globale Risikoprofile zu managen. Doch selbst die fortschrittlichsten Unternehmen kämpfen mit grundlegenden Herausforderungen, die sie anfällig für Datenschutzverletzungen, Bußgelder und Reputationsschäden machen.
Im Folgenden erläutern wir die dringendsten Sicherheits- und Compliance-Herausforderungen, mit denen die Technologiebranche konfrontiert ist, erklären, warum herkömmliche Ansätze nicht ausreichen und was für die Zukunft erforderlich ist.
1. Datenwildwuchs: Die unsichtbare Risikooberfläche
Technologieunternehmen generieren und speichern riesige Datenmengen –strukturiert und unstrukturiert – über Multi-Cloud, On-Prem, SaaS und Hybrid Umgebungen. Von Code-Repositorys und Analyseplattformen bis hin zu Benutzerdaten und KI-Trainingssets: Der Umfang und die Komplexität von Datenumgebungen machen es schwierig zu verstehen, welche Daten vorhanden sind, wo sie gespeichert sind und wer Zugriff darauf hat.
Die Herausforderung: Ohne eine klare Übersicht über sensible oder regulierte Daten können Unternehmen ihr Risiko weder zuverlässig einschätzen noch reduzieren. Datenwucherung treibt die Compliance-Kosten in die Höhe und vergrößert den potenziellen Radius eines Datenverstoßes.
2. Schatten-KI und Modellrisiko
Mit der schnellen Einführung von KI und maschinelles Lernen sind neue Risikovektoren entstanden. KI-Modelle werden anhand riesiger Datensätze trainiert – oft mit wenig Kontrolle oder Transparenz – was Bedenken hinsichtlich der Datenherkunft, Voreingenommenheit, Offenlegung geistigen Eigentums und Datenschutzverletzungen aufwirft.
Die Herausforderung: Vielen Organisationen fehlt der Einblick in die in KI-Pipelines verwendeten Daten oder in den Umgang der Modelle mit sensiblen oder regulierten Informationen. Ohne Kontrollen wird KI zum blinden Fleck für Compliance-, Datenschutz- und Sicherheitsteams.
3. Regulatorische Fragmentierung und Eskalation
Von GDPR und CCPA Zu Chinas PIPL und Indiens DPDP-GesetzDie globale Regulierungslandschaft wächst und divergiert. Gleichzeitig sorgen sektorspezifische Regelungen für zusätzliche Komplexität, wie PCI-DSS, HIPAAund die Cyber-Offenlegungsvorschriften der SEC.
Die Herausforderung: Mit den sich entwickelnden Anforderungen in jedem Markt Schritt zu halten und sie an interne Systeme anzupassen, ist ressourcenintensiv und fehleranfällig. Global tätige Technologieunternehmen stehen vor einem enormen Compliance-Aufwand – und sind bei Nichterfüllung stärkeren Durchsetzungsmaßnahmen ausgesetzt.
4. Unzureichende Risikopriorisierung
Sicherheitsteams werden oft mit Warnmeldungen überflutet, doch ihnen fehlt der Kontext, um die wichtigsten zu bestimmen. Ohne datenbasierte Risikoeinblicke verschwenden Unternehmen wertvolle Zeit mit der Suche nach Fehlalarmen – oder, schlimmer noch, sie übersehen kritische Schwachstellen, die zu einem Datenleck oder einer Sicherheitsverletzung führen könnten.
Die Herausforderung: Isolierte Sicherheits- und Compliance-Tools schränken die Priorisierung ein Sanierung basierend auf den tatsächlichen Auswirkungen auf das Geschäft. Diese reaktive Haltung setzt Unternehmen Bedrohungen aus, die regulierte Daten oder das Kundenvertrauen direkt beeinträchtigen.
5. Manuelle, isolierte Compliance-Prozesse
Trotz der Fortschritte bei der Automatisierung in anderen Bereichen sind Compliance-Workflows – wie beispielsweise DSAR-Erfüllung, Richtliniendurchsetzung und Risikobewertungen – basieren oft auf Tabellenkalkulationen, E-Mail-Ketten oder nicht verbundenen Tools.
Die Herausforderung: Manuelle Prozesse sind langsam, schwer skalierbar und fehleranfällig. Diese Ineffizienz beeinträchtigt die Fähigkeit des Unternehmens, Compliance nachzuweisen, auf Audits zu reagieren oder zeitnah und koordiniert auf Sicherheitsereignisse zu reagieren.
Wie BigID Technologieunternehmen dabei hilft, verantwortungsvoll mit Daten umzugehen
BigID bietet eine moderne, KI-gestützte Plattform, die Technologieunternehmen dabei hilft, ihre komplexesten Herausforderungen im Bereich Datensicherheit und Compliance zu bewältigen – und zwar in großem Maßstab.
Mit BigID können Organisationen:
- Entdecken und klassifizieren: Finden und klassifizieren Sie automatisch vertrauliche, regulierte und risikoreiche Daten in allen Umgebungen – Cloud, vor Ort, SaaS, strukturiert oder unstrukturiert.
- KI- und Modelldaten verwalten: Überwachen und verwalten Sie die Daten, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden, wenden Sie Richtlinienkontrollen an und setzen Sie die KI-Datenverwaltung durch, um die Einhaltung neuer Vorschriften zu gewährleisten.
- Automatisieren Sie die Compliance: Optimieren Sie die Arbeitsabläufe für DSARs, Zustimmung, Aufbewahrung und grenzüberschreitende Anforderungen mit sofort einsatzbereiter Automatisierung und Berichterstattung.
- Priorisieren Sie Risiken nach Auswirkung: Kontextualisieren Sie Warnmeldungen, indem Sie sie mit echten Datenrisiken verknüpfen. So können Teams das Wichtige basierend auf regulatorischen Risiken oder geschäftlichen Auswirkungen priorisieren.
- Vereinheitlichung von Sichtbarkeit und Kontrolle: Brechen Sie Silos zwischen Datenschutz-, Sicherheits- und Governance-Teams mit einer einzigen Plattform für Risikoinformationen und Compliance-Maßnahmen in Echtzeit auf.
In einer Welt, in der sich technische Innovationen – und Risiken – schnell weiterentwickeln, hilft BigID Unternehmen dabei, das Wichtigste zu schützen: ihre Daten, ihre Kunden und ihren Ruf.
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