Was sind Dark Data? Aufdecken gefährdeter Daten

Was sind Dark Data?

Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei Dark Data um Daten, von denen Unternehmen nichts wissen. Sie sind Teil der riesigen, komplexen und weitläufigen Welt der Big Data – und zwar der größte.

Denken Sie an all die Daten, die Unternehmen für einen bestimmten Zweck sammeln und verarbeiten. Wenn sie diese aktiv analysieren, wissen sie wahrscheinlich davon. Doch dann gibt es noch den Rest der Daten, die Unternehmen sammeln und speichern – die Daten, die nicht genutzt, verarbeitet oder analysiert werden. die Daten, die im Schatten lauern und versteckt sich unter der Oberfläche, birgt Risiken und verschlafene Geschäftschancen; die unorganisierten, ungenutzten, ungeschützten und unbekannten Daten, die Unternehmen zwangsläufig haben, ohne es zu wissen.

Das sind Dark Data. Und davon gibt es eine Menge – wahrscheinlich mehr als die Hälfte aller Daten Ihres Unternehmens.

Herausforderungen im Zusammenhang mit Dark Data

Dark Data werden oft direkt neben zweckgebundenen Daten erfasst – und enthalten daher regelmäßig sensible, persönliche, regulierte, gefährdete oder risikoreiche Informationen Diese Daten müssen vor den falschen Händen geschützt werden. Die Tatsache, dass diese Daten nicht analysiert werden, schafft für Unternehmen sowohl aktive als auch passive Probleme – Probleme, die zu erheblichen Kosten führen können.

Aktiv, dunkle Daten erhöhen Sicherheitsrisiko Sie existieren einfach unbemerkt und ohne entsprechende Sicherheitsvorkehrungen im System eines Unternehmens – manchmal über einen sehr langen Zeitraum. Da die Daten unbekannt sind, werden sie auch nicht von den notwendigen regulatorischen Prozessen erfasst, die ein Unternehmen normalerweise zur Einhaltung der Vorschriften einführt. Und da unbekannte Daten im Wesentlichen ignoriert werden, sind sie für böswillige Angreifer leicht zu knacken.

Darüber hinaus können ungenutzte Daten wertvolle Informationen enthalten, die Unternehmen für neue Erkenntnisse nutzen könnten, wenn sie nur wüssten, dass sie existieren, was sie enthalten und wie sie gefunden und genutzt werden können. Unternehmen könnten Millionen für die Erfassung oder Analyse neuer Daten ausgeben, um Erkenntnisse aus bereits vorhandenen relevanten Informationen zu gewinnen – und diese mit der richtigen Technologie aufdecken und nutzen zu können.

Arten von Dark Data

Die von Organisationen gespeicherten Daten lassen sich in drei Kategorien unterteilen:

1. Kritische Geschäftsdaten, die äußerst wertvollen Informationen, die für das kontinuierliche Wachstum eines Unternehmens und das Erreichen von Zielen relevant sind
2. redundante, veraltete und triviale (ROT) Daten, die sich in internen Netzwerken verstecken und die, sobald sie entdeckt werden, zum Löschen markiert oder verschoben werden können in Sanierungsworkflows
3. Dark Data, von denen Unternehmen nicht wissen, dass sie sie haben, und die sie nicht nutzen – und die ein ständiges Risiko darstellen

Unbekannte Daten können überall sein. Und obwohl unstrukturierte Daten den Löwenanteil der Dark Data ausmachen, können sie sich in folgenden Quellen befinden:

• unstrukturiert
• strukturiert
• halbstrukturiert

Ungenutzte Daten können aus vergessenen Daten bestehen, Metadaten, abgelaufene zeitkritische Daten, die nicht mehr relevant sind, und mehr. Einige gängige Beispiele sind:

• E-Mails und E-Mail-Anhänge
• ZIP-Dateien, die heruntergeladen und dann vergessen werden
• Daten ehemaliger Mitarbeiter, einschließlich Projektdateien und Notizen
• Präsentationen und Tabellenkalkulationen
• Geolokalisierungsdaten
• Protokolldateien und Kontoinformationen
• Transaktionshistorien
• Kundenanrufprotokolle und -aufzeichnungen
• Audio-, Video-, Bild- und Textdateien
• Jahresabschluss

Wo werden Dark Data generiert?

Gartner bezeichnet Dark Data als „Informationswerte, die Unternehmen im Rahmen ihrer regulären Geschäftsaktivitäten erfassen, verarbeiten und speichern, aber im Allgemeinen nicht für andere Zwecke nutzen.“

Daher werden ungenutzte Daten oft zusammen mit den genutzten und verarbeiteten Daten gesammelt. Alle Daten, überall – gespeichert auf allen Arten von Datenquelle, vor Ort oder in der Cloud – können dunkel sein. Von den Daten eines durchschnittlichen Unternehmens sind 151 TP3T kritische Geschäftsdaten, 331 TP3T ROT-Daten und 521 TP3T dunkle Daten – und dunkle Daten sind aufgrund ihrer versteckten Natur anfällig und ständigen Risiken ausgesetzt.

Dark Data-Erkennung und -Klassifizierung

Dark Data ist eines der größten Risiken im täglichen Betrieb eines Unternehmens. Leistungsstarke Tools zur Datenermittlung kann Daten in der gesamten Umgebung eines Unternehmens automatisch und präzise inventarisieren, validieren und klassifizieren. Trotz ihres unstrukturierten und halbstrukturierten Zustands können Dark Data mithilfe von Klassifizierung durch maschinelles Lernen.

Die ML-Klassifizierung liefert automatisierte und präzise Deep Data Insights und liefert Unternehmen wertvolle Informationen darüber, was ihre Daten sind, wo sie gespeichert sind und wie sie verwendet werden. Deep Data Discovery ist der erste Schritt zum Schutz der wertvollsten Vermögenswerte eines Unternehmens. Erst dann können die Dark Data eines Unternehmens für echte Datenintelligenz genutzt werden.

Wie werden Dark Data verwendet?

Dark Data werden oft übersehen und sind ungesichert und stellen ein erhebliches Risiko für Unternehmen dar. Hacker können große Datenmengen durchsuchen und nach sensible Informationen wie Anmeldeinformationen, Finanzdaten oder andere persönlich identifizierbare Informationen (PII).
Neben dem Risiko von Datenschutzverletzungen und der Ausnutzung durch böswillige Angreifer stellen Dark Data ein Risiko für die Compliance eines Unternehmens dar. Vorschriften wie NIST, HITRUST, sogar die GDPR und CCPA Unternehmen müssen ihre personenbezogenen Daten sichern und schützen. Ohne ordnungsgemäßes Management ihrer Dark Data drohen ihnen hohe Geldstrafen und andere Strafen.

Eine regelmäßige Überprüfung der Datenerfassungs- und -speicherpraktiken ist für Unternehmen unerlässlich, um zu verhindern, dass ihre wichtigsten Daten in die falschen Hände geraten. Ob aktiv genutzt oder nicht, Dark Data müssen gesichert werden, um die Einhaltung der Compliance-Vorschriften zu gewährleisten, sich vor Verstößen zu schützen und die Risikoposition zu reduzieren.

Dark Data-Trends

Dark Data sind schwer zu analysieren (aber leicht zu vermehren) – und Cloud-Einführung steigt weiter an, ebenso wie die Menge an Dark Data.

Im Jahr 2023 werden Dark Data weiterhin ein erhebliches Risiko für Unternehmen darstellen, die nicht proaktiv mit ihren Daten umgehen. Datensicherheitslage. Viele Organisationen verfügen über Daten, die in unterschiedlichen Systemen und Abteilungen gespeichert sind, was den Zugriff und die Analyse erschwert.

Wie sollten Sie mit Dark Data umgehen?

Unbekannte Daten finden und klassifizieren ist entscheidend für Organisationen Datenschutz, Sicherheitund Compliance Initiativen.

Wenn Sie nicht wissen, dass Ihre Daten vorhanden sind, können Sie nicht sicherstellen, dass sie den Compliance-Vorschriften entsprechen – und Sie können Datenschutzstandards nicht einhalten, wenn Sie Ihre Daten nicht einer Identität zuordnen können. Darüber hinaus können Sie nicht schützen, was Sie nicht wissen – oder wissen, welches Schutzniveau es benötigt. Unbekannte Daten bergen daher ein unbekanntes Risiko und sind oft anfälliger für Datendiebstahl und Datenlecks – eine ziemlich beunruhigende Nachricht, wenn man bedenkt, dass sie höchstwahrscheinlich persönliche und vertrauliche Informationen enthalten.

Für viele Unternehmen mag der Einstieg in die Erfassung ungenutzter Daten überwältigend erscheinen, doch der Prozess der Suche, Klassifizierung, Analyse und Wertschöpfung daraus ist lediglich eine Frage der Implementierung der richtigen Discovery-Lösung. Unternehmen benötigen ML-gesteuerte Technologie mit einem Grundlage für umfassende Entdeckungen das Daten in allen Systemen und Quellen finden kann – überall in einer Organisation, egal, wo sie versteckt sind.

Dark Data-Analyse

Dark Data Analytics bezieht sich auf die Technologielösungen, die Unternehmen nutzen, um unbekannte Daten zu lokalisieren, damit ihr Wert freigesetzt werden kann und so bessere Geschäftsentscheidungen getroffen werden können.

Unternehmen, die dem Mining von Dark Data Priorität einräumen, können Risiken minimieren und wertvolle Geschäftserkenntnisse gewinnen, die ihrem Unternehmen zu Wachstum und Erfolg verhelfen. Die Bereitstellung einer Lösung, die bisher ungenutzte Daten auf eine Datenanalyseplattform überträgt, bietet einen umfassenderen und deutlich genaueren Überblick über Kundendaten im gesamten Unternehmen.

Wie BigID Dark Data identifiziert und eliminiert

BigID wurde speziell entwickelt, um Entdecken Sie alle Unternehmensdaten – die Daten, die Sie kennen, und die Daten, die Sie nicht kennen. Die leistungsstarke Machine-Learning-Plattform nutzt eine umfassende Datenermittlungsgrundlage, die automatisch findet, klassifiziertund katalogisiert alle verborgenen Daten eines Unternehmens, unabhängig davon, wo sie sich befinden, wie lange sie versteckt waren oder wie tief sie vergraben sind.

Mit BigID können Unternehmen:

• Alle Dark Data automatisch entdecken und klassifizieren – einschließlich personenbezogener und sensibler Daten, die Compliance-Standards erfüllen müssen – basierend auf dem Inhalt und der Struktur der Daten.
• Bereinigen Sie alle ungenutzten Daten, finden Sie Beziehungen und fügen Sie Kontext hinzu.
• Identifizieren, messen und verwalten Sie Risiken im Zusammenhang mit versteckten Daten, damit diese angemessen geschützt werden können.
• Integrieren Sie versteckte Daten in eine einheitliches Inventar das als Unternehmens- eine einzige Quelle der Wahrheit.
• Entdecken Sie automatisch unbekannte Daten, die mit einer vorhandenen Identität oder Entität verknüpft sind.
• Ergreifen Sie Maßnahmen, um den Wert von Dark Data zu nutzen – und etablieren Sie Workflows für Selbstbehalt, Sanierungund Risikominderung.
• Erfüllen Sie alle für das Unternehmen relevanten Vorschriften.

BigID half einer globalen Fluggesellschaft Die Fluggesellschaft, die sensible Daten über Jahrzehnte, Technologien und Strukturen enthielt, entdeckte, klassifizierte und katalogisierte Petabytes an Daten, die selbst die Systembesitzer nicht finden konnten. Mithilfe von BigID konnte die Fluggesellschaft:

• regulierte Daten an Orten entdeckt, wo sie nicht hätten sein sollen, und sie auf den neuesten Stand gebracht
• aufgedeckte überbelichtete Datenbanken mit Sozialversicherungsnummern von vor Jahrzehnten und war in der Lage, diese Daten zu sperren und zu schützen
• Einblick in ihre aktuellen Systeme und Legacy-Datenspeicher gewonnen

Informieren Sie sich, wie BigID Ihre Dark Data entdecken, genauer klassifizieren, zugehörige Daten identifizieren, Erkenntnisse gewinnen und schneller Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen kann. Termin für eine Demo.

Autor

Alexis Porter

Leiterin für Content Marketing

Alexis arbeitet als Content Marketing Manager für den branchenführenden DSPM-Anbieter BigID. Sie hat sich darauf spezialisiert, Tech-Start-ups dabei zu helfen, ihre Stimme zu schärfen, um überzeugende Geschichten zu erzählen, die bei unterschiedlichen Zielgruppen Anklang finden. Sie hat einen Bachelor-Abschluss in professionellem Schreiben und einen Master-Abschluss in Marketingkommunikation von der University of Denver. Alexis arbeitet von Orlando, FL aus.