Datenschutz
EU-DSGVO: Deutschland hinkt hinterher
Endspurt – ab 25. Mai ist die EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) verpflichtend. Im internationalen Vergleich hinken vor allem noch deutsche Unternehmen hinterher, wenn es um die Umsetzung geht. Jetzt kann es nur noch die IT geradebiegen.
Nie zuvor gab es so viele Cyberangriffe wie heute. Facebook befindet sich gerade in der schwersten Krise seit seiner Gründung. Von 50 Millionen geklauten Datensätzen ist die Rede, die ein Forscher an das Unternehmen Cambridge Analytica weitergeleitet hat.
Nach Einführung der DSGVO erhalten solche IT/Vorfälle eine völlig neue Dimension. Denn dann müssen Unternehmen solche Verstöße innerhalb von 72 Stunden melden, wenn personenbezogene Daten betroffen sind.
Dass vor allem deutsche Unternehmen davon noch weit entfernt sind, zeigt eine aktuelle Studie von Proofpoint. Demnach verwenden bisher lediglich 46 Prozent der befragten Unternehmen in Deutschland, Frankreich und Großbritannien Sicherheitslösungen, um solche Datendiebstähle verhindern zu können. Einige Unternehmen haben laut Erhebung gar nicht vor, entsprechende Lösungen zu implementieren. Besorgniserregend ist auch, dass nur wenige Unternehmen alle externen Parteien kennen, die personenbezogene Daten von EU-Bürgern in ihrem Auftrag verarbeiten.
Um dem höheren Daten- und Informationssicherheitsniveau gerecht zu werden, benötigen Unternehmen deshalb ein wirksames Informations- und Datenschutzmanagement, das Verwaltungsprozesse, die technische Infrastruktur, das Management und andere Anwendungsprozesse miteinschließt. Doch das stellt die IT in Unternehmen vor echte Herausforderungen. Ein Problem liegt in diesem Zusammenhang bereits darin, nachvollziehen zu können, wie und wo personenbezogene Daten genutzt werden.
Oft empfiehlt sich dafür eine flexible KI-basierte Analytics-Plattform, die maschinelles Lernen, erweiterte Analysemöglichkeiten und Enterprise Business Intelligence (BI) im Unternehmen vereint. Diese erfasst, kombiniert, verwaltet und analysiert strukturierte und unstrukturierte Daten. So werden riesige Datenmengen aus unzähligen Quellen an einem Ort gespeichert und sind für alle zugriffsberechtigen Personen auffindbar. Darüber hinaus ermöglichen diese Plattformen die maschinengestützte Entscheidungsfindung, Automatisierung und Business-Optimierung. So lassen sich Dokumente suchen, zuordnen, kategorisieren und kennzeichnen. Data Discovery und maschinelles Lernen unterstützen dabei, Dokumente mit standardisierten, personenbezogenen Daten zu identifizieren. Dazu zählen Informationen wie Kreditkarten-, Führerscheindaten oder Patientenakten.
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