Was ist Data Sprawl?

Der Begriff "Datenwucher" bezieht sich auf die wachsenden Datenmengen, die von Organisationen produziert werden, und die damit verbundenen Schwierigkeiten bei der Verwaltung und Überwachung von Daten. Da Organisationen Daten sammeln - intern und über eine Flotte von Unternehmenssoftware-Tools - kann es schwierig werden zu verstehen, welche Daten wo gespeichert sind. Die Zunahme von Speichersystemen und Datenformaten verkompliziert die Datenverwaltung zusätzlich. Die daraus resultierende mangelnde Transparenz und Kontrolle kann zu Datensicherheitsrisiken , ineffizienten Datenoperationen und erhöhten Cloud-Kosten führen.

Um die Auswirkungen des Datenwildwuchses abzuschwächen, können automatisierte Lösungen zur Datenerkennung und Datenklassifizierung verwendet werden, um Repositories zu scannen und sensible Daten zu klassifizieren. Die Festlegung von Richtlinien für die Kontrolle des Datenzugriffs kann ebenfalls von Vorteil sein. Tools zur Verhinderung von Datenverlust (Data Loss Prevention, DLP) können sensible Daten erkennen und blockieren, die den Organisationsbereich verlassen, während Tools zur Datenerkennung und -reaktion (Data Detection and Response, DDR) ähnliche Funktionen in öffentlichen Cloud-Bereitstellungen bieten.

Datenwildwuchs erklärt

Eine Datenflut entsteht, wenn die Datenbestände einer Organisation schnell anwachsen und sich über mehrere Systeme, Standorte und Speicherlösungen verteilen. Dieses Phänomen resultiert aus einer Kombination von Faktoren - steigende Datenmengen, wachsende Abhängigkeit von digitalen Tools und die weit verbreitete Nutzung verschiedener Speicheroptionen wie Cloud-Dienste, lokale Server und Remotegeräte.

Mehrere Faktoren tragen zum Datenwildwuchs bei. Das exponentielle Wachstum der Datenerzeugung, angetrieben durch soziale Medien, IoT-Geräte und andere digitale Technologien, führt zu immer größeren Datensätzen, die Organisationen verwalten müssen. Zweitens macht die Verlagerung auf Fernarbeit und hybride Arbeitsformen den Einsatz von Collaboration-Tools erforderlich, was dazu führt, dass die Daten über verschiedene Plattformen verstreut werden. Drittens erhöht die Implementierung mehrerer Lösungen zur Datenspeicherung, wie z.B. öffentliche, private und hybride Cloud-Umgebungen, die Komplexität der Datenverwaltung an zahlreichen Standorten.

Folglich stehen Organisationen vor der Herausforderung, Sichtbarkeit, Kontrolle und Sicherheit über ihre Daten zu erhalten. Die fragmentierte Datenlandschaft erhöht das Risiko von Datenverletzungen, beeinträchtigt die Compliance-Bemühungen und behindert die Datenanalyse. Die Bekämpfung des Datenwildwuchses erfordert eine umfassende Strategie, die Richtlinien zur Datenverwaltung, eine zentrale Datenverwaltung und strenge Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor potenziellen Bedrohungen umfasst.

Die Herausforderung des Datenwildwuchses

Der Datenwildwuchs stellt Organisationen vor komplexe Herausforderungen, da die rasche Expansion und Verteilung von Datenbeständen die Datenverwaltung erschwert.

Gesetzliche Compliance

Die Einhaltung der sich entwickelnden Datenschutzbestimmungen wie GDPR, CCPAund HIPAAerfordert eine kontinuierliche Überwachung, Aktualisierung und Prüfung der Datenspeicherung und der Verarbeitungspraktiken. Der Datenwildwuchs erschwert diese Aufgaben, da es schwierig ist, sensible Informationen zu finden, zu klassifizieren und zu verwalten, die über verschiedene Plattformen und Speicherlösungen verstreut sind.

Sicherheits-Risiken

Eine fragmentierte Datenlandschaft birgt ein erhöhtes Risiko von Datenlecks, Verstößen und unbefugtem Zugriff, da die Implementierung und Aufrechterhaltung einheitlicher Sicherheitsmaßnahmen über verschiedene Speicherorte hinweg zur Herausforderung wird. Die Ausbreitung der Daten erfordert eine kontinuierliche Überwachung, Verschlüsselungund Zugangskontrolle , die mit der Ausbreitung der Datenbestände immer komplexer werden.

Erhöhte Lagerkosten

Der Datenwildwuchs führt zu höheren Speicherkosten, da Organisationen in mehrere Speicherlösungen, Datenmigration und Integrationstools investieren müssen. Außerdem steigen die Investitionen für Wartung, Backup und Datenabruf, was die IT-Budgets belastet.

Datenverwaltung

Die Datenflut erschwert die Entwicklung und Durchsetzung umfassender Data Governance-Richtlinien und -Protokolle. Es wird immer schwieriger, die Konsistenz des Datenzugriffs, der Datennutzung, der gemeinsamen Nutzung und der Datenaufbewahrung zu gewährleisten, was zu Datenmissbrauch, Missmanagement und der Nichteinhaltung interner und externer Standards führen kann.

Inkonsistenz der Daten

Verstreute Datenbestände sind anfällig für doppelte, veraltete oder widersprüchliche Informationen, was zu unzuverlässigen und inkonsistenten Datensätzen führt. Der Datenwildwuchs kann zu Problemen bei der Versionskontrolle führen, die Datendeduplizierung erschweren und die Bemühungen um eine Normalisierung der Daten behindern, wodurch die Datenqualität und -integrität beeinträchtigt wird.

Management

Der Datenwildwuchs erfordert von den IT-Teams mehr Aufwand und Ressourcen für die Überwachung, Koordinierung und Pflege der Datenbestände. Die Integration, Synchronisierung und Automatisierung von Daten über mehrere Plattformen hinweg wird immer komplexer, was eine effiziente Datenverwaltung behindert und die IT-Ressourcen belastet.

Ineffizienz

Fragmentierte Daten erschweren Abruf- und Analyseprozesse und verringern die Effizienz des Unternehmens. Die datengesteuerte Entscheidungsfindung wird dadurch behindert, dass Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert, bereinigt und validiert werden müssen, was die Analyse verlangsamt und die Fehlerwahrscheinlichkeit erhöht.

Schlechte Datenqualität

Der Datenwildwuchs trägt zu Ungenauigkeiten, Unvollständigkeit und Irrelevanz bei und mindert die Gesamtqualität und den potenziellen Wert der Datenbestände. Die Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz über verteilte Speicherlösungen hinweg erfordert kontinuierliche Überwachungs-, Validierungs- und Bereinigungsprozesse, was die Komplexität des Datenqualitätsmanagements erhöht.

Unkontrollierter Zugang

Die zentrale Kontrolle über verstreute Daten ist eine Herausforderung, die das Risiko eines unbefugten Zugriffs und einer unbefugten Nutzung erhöht. Die Ausbreitung von Daten erfordert, dass Organisationen granulare Zugriffskontrollen, eine kontinuierliche Überwachung und die Prüfung von Benutzeraktivitäten implementieren, um das Risiko von Datenverletzungen oder -lecks zu verringern.

Probleme mit der Sichtbarkeit

Der Datenwildwuchs verstellt den Blick auf die Datenbestände einer Organisation, so dass es schwierig ist, Daten effektiv zu überwachen, zu analysieren und für strategische Entscheidungen zu nutzen. Um eine einheitliche Sicht auf Datenbestände über verschiedene Plattformen und Speicherlösungen hinweg zu erreichen, sind komplexe Anstrengungen zur Datenintegration und -konsolidierung erforderlich.

Beste Praktiken zur Überwindung von Datenwildwuchs

Die effektive Bewältigung des Datenwildwuchses erfordert die Implementierung umfassender Strategien und die Nutzung fortschrittlicher Technologien, um die Herausforderungen zu bewältigen, die sich durch verstreute Datenbestände ergeben. Im Folgenden finden Sie einige wichtige Schritte für eine sorgfältig geschriebene, sehr detaillierte Darstellung:

Entwickeln Sie ein Data Governance Framework

Schaffen Sie einen soliden Rahmen für die Datenverwaltung, der Richtlinien, Protokolle und Rollen für den Zugriff, die Nutzung, die gemeinsame Nutzung, die Aufbewahrung und die Entsorgung von Daten umreißt. Dieser Rahmen sollte mit den gesetzlichen Compliance-Anforderungen und den Best Practices der Branche übereinstimmen, um die Konsistenz, Qualität und Sicherheit der Daten in der gesamten Organisation zu gewährleisten.

Zentralisierung der Datenspeicherung und -verwaltung

Konsolidieren Sie Lösungen zur Datenspeicherung und -verwaltung, um eine einheitliche Sicht auf Ihre Datenbestände zu erhalten. Implementieren Sie Data Lakes, Data Warehouses oder hybride Lösungen, die die Zentralisierung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen erleichtern und gleichzeitig den Speicher- und Verarbeitungsanforderungen der Organisation gerecht werden.

Implementierung der Datenklassifizierung und Katalogisierung

Verwenden Sie Datenklassifizierungs- und Katalogisierungswerkzeuge, um Datenbestände auf der Grundlage ihrer Sensibilität, Kritikalität und Verwendung zu identifizieren, zu kennzeichnen und zu kategorisieren. Der Prozess der Datenkatalogisierung hilft bei der Organisation von Daten, der Vereinfachung von Zugriffskontrollen und der Gewährleistung der Compliance mit Datenschutzbestimmungen.

Verwenden Sie Daten-Deduplizierung und Normalisierung

Wenden Sie Techniken zur Datendeduplizierung und Normalisierung an, um doppelte, veraltete oder widersprüchliche Daten zu beseitigen und so die Datenqualität und -konsistenz zu verbessern. Diese Techniken können die Speicherkosten senken, die Effizienz des Datenabrufs erhöhen und die genaue Datenanalyse erleichtern.

Automatisieren Sie Datenermittlung und -verwaltung

Nutzen Sie Automatisierungstools für Datenerkennung, Integration und Verwaltung. Diese Tools ermöglichen es Organisationen, Datenbestände über mehrere Plattformen hinweg zu überwachen und zu verwalten, Anomalien oder Richtlinienverstöße automatisch zu erkennen und Datenumwandlungsaufgaben effizienter durchzuführen.

Zugriffskontrollen und Überwachung einrichten

Implementieren Sie granulare Zugriffskontrollen auf der Grundlage von Benutzerrollen, Verantwortlichkeiten und Datensensibilität. Überwachen und prüfen Sie kontinuierlich die Benutzeraktivitäten, um unbefugten Zugriff oder unbefugte Nutzung zu erkennen und so die Datensicherheit und die gesetzliche Compliance zu gewährleisten.

Optimierung von Speicherlösungen

Bewerten und optimieren Sie regelmäßig Speicherlösungen unter Berücksichtigung von Faktoren wie Kosten, Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit. Wählen Sie die am besten geeignete Kombination aus lokalem, öffentlichem, privatem oder hybridem Cloud-Speicher, um die Anforderungen der Organisation an die Datenspeicherung und -verarbeitung zu erfüllen.

Verbessern Sie die Datensicherheit und Verschlüsselung

Verstärken Sie die Datensicherheitsmaßnahmen durch Verschlüsselung, sichere Datenübertragungsprotokolle und fortschrittliche Mechanismen zur Bedrohungserkennung. Aktualisieren und patchen Sie regelmäßig Sicherheitstools und Software, um sich vor neuen Bedrohungen und Schwachstellen zu schützen.

Implementierung von Richtlinien für die Datenaufbewahrung und -vernichtung

Definieren Sie Richtlinien für die Datenaufbewahrung und -vernichtung in Übereinstimmung mit gesetzlichen Anforderungen und organisatorischen Erfordernissen und setzen Sie diese durch. Überprüfen Sie regelmäßig veraltete oder unnötige Daten und entsorgen Sie sie, um Speicherkosten zu senken und Sicherheitsrisiken zu minimieren.

Kontinuierlich überwachen und verbessern

Bewerten und verfeinern Sie regelmäßig die Strategien zur Datenverwaltung als Reaktion auf die sich entwickelnden Anforderungen des Unternehmens, technologische Fortschritte und gesetzliche Änderungen. Investieren Sie in Mitarbeiterschulungen, fortschrittliche Technologien und Prozessverbesserungen, um die Fähigkeiten zur Datenverwaltung zu verbessern und die anhaltenden Herausforderungen der Datenflut zu bewältigen.

FAQs zur Datenflut