Immer mehr Unternehmen setzen auf Multi-Cloud-Umgebungen, um ihre IT-Infrastruktur flexibler, kosteneffizienter und ausfallsicherer zu gestalten. Cloud-Services bieten Vorteile wie Skalierbarkeit, geringere Betriebskosten und eine hohe Verfügbarkeit. Mit dem Einsatz verschiedener Cloud-Services bei mehreren Anbietern steigt jedoch auch die Komplexität – insbesondere im Hinblick auf die Datensicherheit.
Ein zentraler Aspekt zur Gewährleistung der Datensicherheit ist eine durchdachte Datenstrategie und Datenkategorisierung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sensible Daten angemessen geschützt und Compliance-Vorgaben eingehalten werden. Hierfür sollte von Anfang an eine klare Strategie verfolgt werden. Dieses Vorgehen beleuchten wir in diesem Blogartikel.
Datenstrategie entwickeln
Eine klare und übergreifende Datenstrategie ist erforderlich, die den Umgang mit Daten im Unternehmen festlegt und regelt. Das primäre Ziel ist es, die Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit (siehe Abbildung 1) von Daten sicherzustellen. Wesentliche Elemente dieser Strategie umfassen:
- Datenklassifizierung
- Datenintegrität
- Datenschutz
- Datenzugriff
Die folgenden Abschnitte zeigen, welche Herausforderungen beim Umsetzen bestehen und exemplarischen Maßnahmen, die Unternehmen ergreifen können, um eine einheitliche Datenstrategie umzusetzen.
Abbildung 1: Schutzziele der IT-Sicherheit: Grundlage für eine robuste Datenstrategie
Bedeutung der Datenkategorisierung
Ob DSGVO, BSI-Grundschutz oder ISO 27001 – Unternehmen müssen wissen, welche Daten in welcher Form gespeichert und verarbeitet werden. Gerade bei einer Cloud-Migration ist dabei auch eine genaue Klassifizierung von Daten notwendig, um sicherzustellen, dass sensible Informationen nicht ungeschützt oder unverschlüsselt in eine Public Cloud übertragen und gespeichert werden.
Befinden sich die Daten in einer nicht ausreichend geschützten Cloud-Umgebung und es kommt zu einem Datenleck, drohen nicht nur hohe Geldstrafen, sondern auch Vertrauensverlust. Datenschutzverstöße, finanzielle Einbußen oder Datenverlust können ebenfalls die Folge sein. Der Schaden ist dann besonders hoch, wenn kritische Geschäftsgeheimnisse oder vertrauliche Daten in die falschen Hände geraten.
Herausforderungen der Datenkategorisierung
Die Datenkategorisierung bringt gleich mehrere Herausforderungen mit sich, insbesondere in Multi-Cloud-Umgebungen, in denen Daten über verschiedene Plattformen hinweg verwaltet werden:
- Datenkomplexität: Unternehmen generieren und speichern täglich eine Vielzahl strukturierter und unstrukturierter Daten, von Datenbanken bis hin zu Dokumenten in der Cloud. Diese Datenmengen einheitlich zu klassifizieren, erfordert ein durchdachtes Konzept.
- Vielzahl an Datenquellen und Formaten: Daten stammen aus unterschiedlichen Applikationen, Cloud-Diensten und internen Systemen. Die Vielfalt an Formaten und Speicherorten erschwert eine standardisierte Klassifizierung und erfordert eine übergreifende Strategie.
- Konsistenz bei mehreren Cloud-Providern: Verschiedene Cloud-Anbieter nutzen unterschiedliche Sicherheitsmechanismen und Standards. Unternehmen müssen sicherstellen, dass unabhängig vom Anbieter die gleichen Sicherheitsrichtlinien für alle Cloud-Umgebungen angewendet werden.
Diese Herausforderungen zeigen, dass Unternehmen gezielte Maßnahmen ergreifen müssen, um ein einheitliches Vorgehen in allen genutzten Cloud-Umgebungen sicherzustellen.
1. Klare Datenklassifizierung
Ein wichtiges Element zur Umsetzung der Datenstrategie ist die einheitliche Klassifizierung von Daten. Hierfür sollten Unternehmen bestehende Informationsrichtlinien auf den Prüfstand stellen und bestimmen, welche Daten wie klassifiziert werden und welcher Schutzbedarf erforderlich ist. Sind entsprechende Richtlinien nicht vorhanden, müssen diese erst festgelegt werden. Eine Unterteilung von Datenklassen könnte beispielsweise wie folgt aussehen:
| Datenklasse | Beispiel | Schutzmaßnahmen |
| Öffentliche Daten | Unternehmenswebsite, Blogbeiträge | Keine besonderen Schutzmaßnahmen |
| Interne Daten | Interne Richtlinien, Organigramme | Zugriffskontrolle, Backup |
| Vertrauliche Daten | Kundendaten, Geschäftszahlen | Verschlüsselung, MFA |
| Streng vertrauliche Daten | Finanzdaten, geistiges Eigentum | Höchste Sicherheitsmaßnahmen, Zero Trust, SIEM |
Abbildung 2: Datenklassifizierung mit passenden Schutzmaßnahmen
Aus diesen Datenklassen ergeben sich je Klasse die benötigten Schutzmaßnahmen, um insbesondere Datenintegrität und -vertraulichkeit zu gewährleisten.
2. Geeignete Schutzmaßnahmen definieren
Für ihre Daten müssen Unternehmen angemessene Schutzmaßnahmen definieren und diese auch konsequent bei allen Cloud-Plattformen anwenden. Hierbei gilt: Für alle genutzten Cloud-Anbieter sollten dieselben standardisierten und übergreifenden Sicherheitsvorgaben festgelegt werden. Gemessen am Schutzbedarf können beispielhafte Maßnahmen sein:
Technische Maßnahmen:
- Implementierung von Verschlüsselung für sensible Daten
- Zugriffsbeschränkungen basierend auf Benutzerrollen
- Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) zur Absicherung des Zugriffs
- Einsatz von Datenklassifizierungs- und Monitoring-Tools
- Einbindung von SIEM-Lösungen (Security Information and Event Management)
Organisatorische Maßnahmen:
- Dokumentation aller sicherheitsrelevanten Prozesse und regelmäßige Updates der Richtlinien
- Regelmäßige Audits oder Überprüfung der Datennutzung
- Regelmäßige Schulungen und Awareness-Programme der Mitarbeiter
3. Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter
Schulungen der Mitarbeiter sind eine besonders wichtige Maßnahme, um neue Richtlinien überhaupt erst im Unternehmen zu etablieren. Zudem spielen Mitarbeiter eine zentrale Rolle bei Einhaltung der Datensicherheit. Unternehmen sollten deswegen regelmäßige Schulungen durchführen, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten über die richtige Handhabung von (sensiblen) Daten informiert sind. Hierzu gehören auch klare Richtlinien zur Datenhandhabung und die Bewusstseinsschaffung für Risiken und mögliche Folgen. Dies reduziert auch das Risiko unbewusster Datenschutzverstöße. Wenn Unternehmen ihren strategischen Cloud-Ansatz ändern, führt dies unweigerlich dazu, dass Mitarbeiter die Datenhandhabung „neu lernen“ müssen.
4. Technologische Tool-Unterstützung
Moderne Technologien können Unternehmen dabei unterstützen, die Datenkategorisierung und -klassifizierung effizienter zu gestalten. KI-gestützte Lösungen analysieren und kategorisieren Daten automatisch, was den manuellen Aufwand reduzieren kann. Beispiele für solche Tools sind Microsoft Purview oder AWS Macie, die maschinelles Lernen nutzen, um sensible Daten in großen Datenmengen zu identifizieren und Schutzmechanismen anzuwenden.
5. Regelmäßige Überprüfung und Anpassung
Datenkategorisierung ist ein kontinuierlicher Prozess. Unternehmen sollten daher regelmäßig überprüfen, ob ihre Klassifizierung und Schutzmaßnahmen noch aktuellen Sicherheitsanforderungen entsprechen und diese bei Bedarf anpassen. Automatisierte Monitoring-Tools können helfen, Veränderungen zu erkennen und Anpassungen vorzunehmen.
Fazit – Datenkategorisierung in Multi-Cloud-Umgebungen
Eine einheitliche Datenstrategie und ein standardisiertes Vorgehen sind unverzichtbar für Unternehmen, die Multi-Cloud-Umgebungen nutzen. Gezielte Maßnahmen ermöglichen nicht nur die Einhaltung von Compliance-Vorgaben, sondern schützen auch kritische Geschäftsdaten vor unbefugtem Zugriff. Mit einer durchdachten Strategie, dem Einsatz moderner Technologien und der Schulung der Mitarbeiter können Unternehmen ihre Datenbestände effektiv schützen und das Risiko von Sicherheitsverletzungen minimieren. Wer sich frühzeitig mit einer klaren Datenstrategie auseinandersetzt, kann das Potenzial moderner Cloud-Infrastrukturen nutzen, ohne dabei die Datensicherheit zu gefährden.
