数据分类是数据管理的关键方面，不仅可以提高效率，还可以增强安全协议。随着企业越来越依赖数据，具有处理此信息的结构化方法变得至关重要。通过基于数据的敏感性和价值对数据进行分类，组织可以在确保遵守监管标准的同时简化操作。
什么是数据分类？
数据分类是根据特定标准（例如灵敏度和重要性）组织数据的系统过程。此过程可帮助企业不仅可以更有效地管理其信息，还可以减轻与数据泄露和合规性失败相关的风险。通过对数据进行分类，组织可以采取适当的安全措施，确保对敏感信息得到充分保护并满足法律要求。
数据管理中的作用
数据分类通过实现有效的检索，存储和信息排序在数据管理中起着至关重要的作用。正确分类数据后，员工可以在需要时找到和使用它变得更加简单。此外，这种分类方法促进了两个结构化数据的管理，例如数据库和非结构化数据，例如电子邮件和文档。了解数据的上下文和分类可以导致操作工作流程和信息准确性的增强。
数据分类政策的制定
制定强大的数据分类策略对于任何希望有效管理其数据的组织都是必不可少的。这些政策为如何处理数据提供了一个框架，以确保整个组织的一致性和合规性。
书面程序和准则
制定分类策略的第一步之一是创建清晰的书面程序。这些文档应概述分类类别，并指定哪些类型的数据属于每个类别。定义与数据处理有关的员工角色和职责也很重要，这有助于维持问责制。
数据管理的安全标准
安全标准对于保护分类数据至关重要。这些标准应包含生命周期要求，详细说明如何从创建到删除的数据应如何处理。将这些要求纳入分类策略可确保在其生命周期的每个阶段保护敏感信息。
数据分类的重要性
数据分类不仅与组织有关；它提供了许多好处，可以显着提高组织内的生产力和安全性。
管理数据生命周期
有效的数据分类是管理数据生命周期的基石。通过对数据进行分类，组织可以确保它们符合监管合规性，这在当今数据驱动的世界中至关重要。这样可以确保组织不仅保护敏感数据，还可以简化其操作过程。
不同数据类型的好处
数据分类的影响扩展到结构化和非结构化数据。对于结构化数据，它有助于优化存储和检索过程，而对于非结构化数据，它有助于识别和消除冗余，从而提高整体存储效率。建立明确的分类使组织可以更好地利用其数据资产。
数据分类的常见步骤
为了有效地对数据进行分类，组织应遵循一系列定义明确的步骤。结构化方法有助于确保分类过程中的彻底和准确性。
步骤1：收集信息
第一步涉及确定哪些数据需要分类。这包括评估数据的价值和敏感性，使组织能够相应地将其优先级。
步骤2：开发一个框架
接下来，组织应协作创建一个包括元数据标记的分类框架。该框架概述了如何标记和组织数据，从而提供了系统的分类方法。
步骤3：应用标准
将分类框架与内部实践和行业标准保持一致至关重要。这样可以确保分类过程满足监管要求和行业期望，从而最大程度地减少合规风险。
步骤4：处理数据
最后，组织应根据既定的分类框架组织其数据。此步骤涉及应用分类，并确保数据根据其类别存储在适当的位置。
数据分类级别
数据分类可以分为各个级别，每个级别都表明数据的敏感程度以及应遵循什么处理要求。
数据类别
- 公共信息： 这是可以与公众免费共享的数据，通常会受到最小的限制。
- 机密信息： 该数据需要由于法律和道德考虑而保护的，并且未经授权的处理受到限制。
- 敏感信息： 访问此类数据通常受到限制，需要授权，因为披露可能会造成损害。
- 个人信息： 受合法保护的标识符（例如社会保险号和财务信息）属于此类别，需要严格的处理协议。
分类技术
组织可以利用各种分类技术，每个技术都根据其特定需求和目标量身定制。
分类方案
分类方案根据灵敏度，应用和用户上下文而有所不同。一些公司可能专注于特定于行业的分类，而另一些公司可能会优先考虑安全级别。选择合适的方案对于有效的数据管理至关重要。
文件解析技术
文件解析技术（例如手动间隔，分位数和标准偏差间隔）可以帮助组织适当地对其数据进行分类。这些方法允许根据分析的特征进行有效分类，从而增强整体分类过程。
数据分类工具
可以使用各种软件解决方案来帮助组织简化其数据分类过程，从而更容易按大规模管理信息。
程序和软件工具
诸如Databox，Google Looker Studio和SAP Lumira之类的工具可以显着增强数据分类体验。这些程序通常具有使分类更有效的功能，例如自动化和分析。此外，正则表达式可以通过识别数据集中的模式进一步提高分类精度。
数据分类的好处
了解数据分类的优势可以激发组织采用强大的分类系统。
增强数据安全性
数据分类的主要好处之一是它增强数据安全性的能力。通过清楚地对信息进行分类，组织可以实施针对性的安全措施，以保护敏感数据并最大程度地减少未经授权的访问。
降低存储成本
有效的分类系统还可以导致存储成本降低。通过识别和消除不必要或冗余的数据，组织可以优化其存储解决方案，从而大大节省成本。
遵守法规
数据分类对于满足包括GDPR和PCI DSS在内的各种合规要求至关重要。通过实施强大的分类系统，组织可以确保他们遵守法律要求，保护自己免受潜在的罚款或法律风险。
在合规性和安全性中的作用
数据分类的重要性扩展到合规性和安全性领域，在组织协议中起着至关重要的作用。
识别敏感数据
准确识别敏感数据是建立有效的保护措施的关键。分类系统可帮助组织查明需要额外安全性的数据，以确保其保护潜在威胁。
支持合规性
分类系统还有助于遵守各种合规标准。通过基于敏感性和法律要求组织信息，组织可以维持遵守法规，从而降低违规风险和相关后果。
需要数据重新分类
随着组织的发展，他们的数据分类系统还必须适应有效和合规。
定期更新的重要性
定期更新分类系统对于持续改进至关重要。组织应实施定期重新评估的策略，以确保其分类政策保持相关和有效，尤其是面对不断变化的法规。
持续改进的政策
最后，建立对分类实践进行持续审查的政策很重要。定期评估使组织能够快速应对新的挑战，并将其数据处理协议与当前的行业标准和组织目标保持一致。
