Seminar Dataedo Data Classification und Datenschutz

Das Seminar behandelt Klassifikationsmodelle, Erkennung sensibler Daten, fachliche Bestätigung und den anschließenden Governance-Prozess. Im Mittelpunkt stehen reproduzierbare Vorgehensweisen, klare Qualitätskriterien und eine Umsetzung, die sich auf reale Datenlandschaften übertragen lässt.

Inhaltsübersicht

1. Lernziele
2. Zielgruppen und Rollen
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
5. Arbeitsschritt 1: Klassifikationen und Taxonomien
6. Arbeitsschritt 2: Sensible Daten erkennen und bearbeiten
7. Arbeitsschritt 3: Domänen und Verantwortungsräume
8. Arbeitsschritt 4: Governance-Workflows und Aufgabensteuerung
9. Praxisübungen
10. Arbeitsunterlagen und Praxisartefakte

Lernziele

• Ein passendes Klassifikationsschema und Sensitivitätsstufen entwerfen.
• Erkennungsmuster und Prüfrollen vorbereiten.
• Treffer bewerten und Fehlklassifikationen nachvollziehbar korrigieren.
• Befunde mit Eigentümern, Domänen und Aufgaben verbinden.
• Wiederholungs- und Nachweisverfahren für den Regelbetrieb definieren.

Zielgruppen und Rollen

Datenschutz, Informationssicherheit, Data Stewards, Data Governance, Datenverantwortliche und technische Metadatenverwaltung.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Datenkategorien und Schutzbedarf; Zugang zu einer geeigneten Übungsumgebung ist hilfreich.

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in einer durchgängigen Folge aus Einordnung, Vorbereitung, Umsetzung, Kontrolle und Standardisierung bearbeitet.

Arbeitsschritt 1: Klassifikationen und Taxonomien

Datenbestände anhand fachlicher, regulatorischer und technischer Merkmale einheitlich kennzeichnen.

1. 1. Ausgangslage klären: Datenbestände anhand fachlicher, regulatorischer und technischer Merkmale einheitlich kennzeichnen.
2. 2. Vorbereitung abschließen: Klassifikationsschema, Wertebereiche, Vererbungsregeln und Pflegezuständigkeit definieren.
3. 3. Konfiguration und Umsetzung durchführen: Klassifikationen an Assets anwenden, kombinieren und mit Beschreibungsregeln ergänzen.
4. 4. Ergebnis kontrollieren: Konsistenz, Abdeckung und widersprüchliche Werte mit gezielten Kontrollen erkennen.
5. 5. Vorgehen standardisieren: Freigabe, Versionierung und Änderungsprozess für Taxonomien festlegen.

Praxisaufgabe: Ein mehrstufiges Klassifikationsschema wird auf einen Beispieldatenbestand angewendet und bereinigt.

Arbeitsschritt 2: Sensible Daten erkennen und bearbeiten

Schutzbedürftige Daten nachvollziehbar identifizieren, priorisieren und einer Bearbeitung zuführen.

1. 1. Ausgangslage klären: Schutzbedürftige Daten nachvollziehbar identifizieren, priorisieren und einer Bearbeitung zuführen.
2. 2. Vorbereitung abschließen: Erkennungsmuster, Sensitivitätsstufen, Prüfroutinen und Eskalationsweg vorbereiten.
3. 3. Konfiguration und Umsetzung durchführen: Erkennung ausführen, Treffer bewerten, Fehlklassifikationen korrigieren und Eigentümer einbinden.
4. 4. Ergebnis kontrollieren: Trefferqualität, Abdeckung und offene Befunde anhand einer Stichprobe kontrollieren.
5. 5. Vorgehen standardisieren: Wiederholungsintervall, Ausnahmeprozess und Nachweisführung für sensible Daten definieren.

Praxisaufgabe: Ein gemischter Datenbestand wird klassifiziert und in bestätigte, verworfene und offene Befunde aufgeteilt.

Arbeitsschritt 3: Domänen und Verantwortungsräume

Datenbestände in nachvollziehbare fachliche Verantwortungsbereiche gliedern.

1. 1. Ausgangslage klären: Datenbestände in nachvollziehbare fachliche Verantwortungsbereiche gliedern.
2. 2. Vorbereitung abschließen: Domänenschnitt, Kriterien, Eigentümer, Steward-Rollen und Übergabepunkte festlegen.
3. 3. Konfiguration und Umsetzung durchführen: Domänen anlegen, Assets zuordnen und Verantwortlichkeiten auf den Objektseiten sichtbar machen.
4. 4. Ergebnis kontrollieren: Überschneidungen, Lücken und nicht zugeordnete Assets mit einer Domänenmatrix prüfen.
5. 5. Vorgehen standardisieren: Änderungs- und Konfliktverfahren für Domänengrenzen vereinbaren.

Praxisaufgabe: Ein organisationsweiter Datenbestand wird in fachliche Domänen mit klaren Übergängen gegliedert.

Arbeitsschritt 4: Governance-Workflows und Aufgabensteuerung

Prüfung, Freigabe und Nachbearbeitung von Metadaten als nachvollziehbaren Arbeitsablauf organisieren.

1. 1. Ausgangslage klären: Prüfung, Freigabe und Nachbearbeitung von Metadaten als nachvollziehbaren Arbeitsablauf organisieren.
2. 2. Vorbereitung abschließen: Statusmodell, Rollen, Eingangsbedingungen, Fristen und Eskalationen vorbereiten.
3. 3. Konfiguration und Umsetzung durchführen: Aufgaben erzeugen, zuweisen, bearbeiten, kommentieren und bis zur Freigabe führen.
4. 4. Ergebnis kontrollieren: Durchlaufzeit, Rückfragen, Abbruchfälle und Verantwortungswechsel kontrollieren.
5. 5. Vorgehen standardisieren: Workflowvorlage, Serviceziel und Berichtswesen für den Regelbetrieb festlegen.

Praxisaufgabe: Ein Dokumentationsmangel wird als Aufgabe erfasst und vollständig durch den Freigabeprozess geführt.

Praxisübungen

1. Übung 1: Aufbau einer mehrstufigen Taxonomie.
2. Übung 2: Klassifikation eines gemischten Beispieldatenbestands.
3. Übung 3: Triage bestätigter, verworfener und offener Befunde.

Arbeitsunterlagen und Praxisartefakte

Im Seminar entstehen wiederverwendbare Arbeitsunterlagen für Planung, Umsetzung, Qualitätssicherung und Betrieb.

• Klassifikationsmodell
• Trefferprüfliste
• Befundregister
• Eskalationsablauf
• Nachweisplan