Veri Keşfi (Data Discovery) Nedir?

Veri keşfi, bir organizasyonun verilerinin türünü, konumunu ve kullanım şeklini anlamaya yönelik yapılan süreçtir. Bu adım, tüm verilerin haritalanması ve veri ortamlarının doğru şekilde yönetilmesi için önemlidir. Veri keşfi, organizasyonların verilerini daha iyi anlamalarına, yönetmelerine ve güvenlik politikalarını etkili bir şekilde uygulamalarına yardımcı olur.

Veri Keşfinin Önemi:

1. Veri Envanteri Oluşturma: Veri keşfi, şirketlerin tüm verilerini haritalar ve envanterini oluşturur, böylece hangi verilerin hangi sistemlerde depolandığını bilmek mümkün olur.
2. Gizli ve Hassas Verilerin Tespiti: Şirketlerin veri ortamlarında gizli, kişisel ve kritik bilgileri hızlı bir şekilde tespit etmelerine olanak tanır.
3. Uyumluluk Sağlama: Veri keşfi, düzenlemelere uyumu kolaylaştırır, özellikle GDPR, HIPAA ve CCPA gibi veri koruma yasalarına uyum sağlamada önemli rol oynar.
4. Güvenlik Tehditlerinin Azaltılması: Veriler doğru şekilde keşfedildiğinde, potansiyel güvenlik tehditleri daha hızlı tespit edilir ve yönetilebilir.

Veri Keşfi Süreci:

1. Veri Kaynaklarının Belirlenmesi: İlk adımda, verilerin nerelerde depolandığı, hangi platformlarda bulunduğu belirlenir.
2. Veri Türlerinin Sınıflandırılması: Verilerin türü (hassas, genel, kişisel vs.) belirlenir.
3. Veri İncelemesi ve Haritalama: Veriler, içerdikleri bilgi türlerine göre analiz edilir ve haritalanır.
4. Raporlama ve İyileştirme: Keşfedilen veriler ile ilgili raporlar hazırlanır ve mevcut güvenlik politikaları gözden geçirilir.

Veri Sınıflandırma (Data Classification) Nedir?

Veri sınıflandırma, verilerin hassasiyetine göre kategorilere ayrılmasını sağlayan bir güvenlik stratejisidir. Bu sınıflandırma, verilerin doğru şekilde korunmasını, erişimin düzenlenmesini ve güvenlik tehditlerine karşı korunmasını sağlar.

Veri Sınıflandırmanın Faydaları:

1. Veri Güvenliği Sağlama: Hassas veriler, yalnızca yetkilendirilmiş kişilere erişilebilir olacak şekilde sınıflandırılarak korunur.
2. Erişim Kontrolleri: Verilerin hassasiyetine göre erişim hakları belirlenir. Bu sayede, yalnızca gerekli kişilerin verilere erişimi sağlanır.
3. Veri Koruma: Veri sınıflama, farklı seviyelerdeki verileri şifreleyerek, çalınmaya ve izinsiz erişime karşı korur.
4. Uyumluluk ve Düzenlemelere Uyum: Veri sınıflama, GDPR ve HIPAA gibi veri koruma yasalarıyla uyum sağlanmasına yardımcı olur.

Veri Sınıflandırma Yöntemleri:

1. Basit Sınıflandırma: Veriler, genel olarak “gizli” ve “gizli olmayan” kategorilerinde sınıflandırılır.
2. Daha Gelişmiş Sınıflandırma: Veriler, hassasiyet seviyelerine göre birden fazla sınıfa ayrılır. Örneğin, “çok gizli”, “gizli”, “içeriden” ve “genel” gibi kategoriler oluşturulabilir.
3. Otomatik Veri Sınıflandırma: Veri sınıflama yazılımları kullanılarak, veriler otomatik olarak doğru kategorilere ayrılır.
4. Manuel Veri Sınıflandırma: İnsan müdahalesiyle veriler kategorilere ayrılır, bu yöntem genellikle daha doğru sonuçlar verir ancak zaman alıcıdır.

Veri Keşfi ve Sınıflandırmanın İşletmelere Faydaları:

1. Veri Yönetiminin İyileştirilmesi: Veri keşfi ve sınıflama sayesinde şirketler, verilerini daha etkili bir şekilde yönetebilir. Veri sınıflama sayesinde verilerin saklanması, korunması ve erişilmesi daha düzenli hale gelir.

2. Hassas Verilerin Korunması: Veri keşfi, hassas verileri tespit eder ve veri sınıflama ile bu verilerin güvenliği sağlanır. Özellikle müşteri bilgileri, sağlık verileri ve finansal veriler gibi kritik bilgiler korunur.

3. Yasal Uyumluluk ve Düzenlemeler: Veri keşfi ve sınıflama, GDPR, HIPAA ve CCPA gibi düzenlemelere uyumu kolaylaştırır. Şirketler, hangi verilerin ne şekilde korunması gerektiğini belirleyebilir.

4. Veri İhlali Riski Azaltma: Sınıflandırılmış veriler, yalnızca yetkilendirilmiş çalışanlar tarafından erişilebilir olur. Bu, veri ihlali ve güvenlik açıklarını büyük ölçüde azaltır.

5. Veri İyileştirmeleri ve Optimizasyonu: Veri keşfi, eski ve kullanılmayan verilerin tespit edilmesini sağlar, böylece gereksiz veriler silinir ve depolama alanı optimize edilir.

Veri Keşfi ve Veri Sınıflandırmanın Uygulama Alanları:

• Finansal Sektör: Müşteri bilgileri ve finansal veriler gibi hassas verilerin güvenliğini sağlamak için veri keşfi ve sınıflama kullanılır.
• Sağlık Sektörü: Hasta bilgileri gibi kritik verilerin korunması için veri sınıflama ve keşfi oldukça önemlidir.
• E-Ticaret: Müşteri verileri, ödeme bilgileri ve kişisel bilgiler güvenli bir şekilde saklanabilir.
• Hükümet ve Kamu Sektörü: Kamu verilerinin doğru şekilde sınıflandırılması ve korunması için veri keşfi ve sınıflama teknikleri kullanılır.

Veri Keşfi ve Sınıflandırma İçin En İyi Uygulamalar:

1. Veri Keşfi Sürecini Sürekli Olarak Güncelleyin: Veri keşfi sürekli bir süreçtir. Organizasyonların, yeni veriler ekledikçe keşif süreçlerini yeniden gözden geçirmeleri önemlidir.
2. Veri Sınıflama Kriterlerini Belirleyin: Şirketinizin güvenlik politikalarına ve düzenlemelere uygun olarak veri sınıflama kriterlerini belirleyin.
3. Otomasyon Kullanın: Veri keşfi ve sınıflama süreçlerinde otomatik araçlar kullanmak, hız ve doğruluk sağlar.
4. Eğitim ve Farkındalık Sağlayın: Çalışanlarınıza veri güvenliği konusunda eğitim verin ve veri sınıflama süreçlerine nasıl katkıda bulunabileceklerini anlatın.

Sonuç olarak, veri keşfi ve veri sınıflandırma, işletmelerin veri güvenliğini sağlamalarının yanı sıra, düzenlemelere uyumlarını da destekler. Verilerin doğru şekilde yönetilmesi, gizli ve hassas bilgilere yönelik tehditlerin minimize edilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu süreçler, şirketlerin hem güvenlik risklerini azaltmalarına hem de verimli bir veri yönetimi sağlamalarına yardımcı olur.