Aufbau eines Data Governance Frameworks in der IT-Sicherheit

Die effektive Abwehr von Cyberangriffen beginnt nicht erst mit der nächsten Firewall oder der neuesten Endpoint-Lösung. Sie beginnt mit einem klar definierten Regelwerk für den Umgang mit dem wertvollsten Asset: Ihren Daten. Genau hier setzt die Data-Governance an.

Die digitale Landschaft in Deutschland und Österreich ist geprägt von einer explosiven Zunahme von Daten – und damit auch von regulatorischen Anforderungen und Cyber-Risiken. Für IT-Spezialisten in hochsensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Fertigungsindustrie und kritischen Infrastrukturen (KRITIS) steht mehr auf dem Spiel als nur der Schutz von Unternehmenswerten: Hier geht es um Patientendaten, Produktionssicherheit und die Aufrechterhaltung essenzieller Dienste.

Lassen Sie uns gemeinsam erörtern, wie Sie mit Data-Governance die Hoheit über Ihre kritischen Daten zurückgewinnen.

A. Was ist Daten-Governance?

Data Governance ist der Rahmen aus Richtlinien, Prozessen, Rollen und Metriken, der die effiziente und sichere Nutzung von Daten in einer Organisation sicherstellt. Vereinfacht ausgedrückt geht es darum, wer welche Entscheidungsbefugnisse über welche Daten hat und wie diese Daten während ihres gesamten Lebenszyklus – von der Erstellung bis zur Archivierung/Löschung – verwaltet werden müssen. Das Ziel ist, dass Daten korrekt, konsistent, verständlich und vor allem sicher sind.

B. Warum müssen Organisationen Daten-Governance betreiben?

Eine effektive Data-Governance ist aus mehreren kritischen Gründen unerlässlich, insbesondere für Organisationen, die sensible oder kritische Daten verarbeiten:

• Compliance und Regulierung: Unternehmen im DACH-Raum sind strengen Vorschriften wie der DSGVO oder branchenspezifischen Gesetzen (z.B. im Gesundheitswesen) unterworfen. Data-Governance stellt sicher, dass die Einhaltung dieser Vorgaben systematisch umgesetzt und nachgewiesen wird.

• Risikominderung: Sie minimiert das Risiko von Datenlecks, unbefugtem Zugriff und inkorrekter Nutzung, indem sie klare Sicherheitsstandards und Verantwortlichkeiten festlegt.

• Datenqualität und -integrität: Hochwertige, vertrauenswürdige Daten sind die Grundlage für fundierte Entscheidungen und betriebliche Effizienz.

• Vertrauen der Stakeholder: Die demonstrierte Fähigkeit, Daten verantwortungsvoll und sicher zu verwalten, stärkt das Vertrauen von Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden.
  
  

C. Daten-Governance in der Cybersicherheit

Im Kontext der Cybersicherheit legt Data-Governance das Fundament für alle Schutzmaßnahmen. Sie beantwortet grundlegende Fragen wie:

1. Welche Daten sind vorhanden (Dateninventar)?
2. Welche Daten sind schützenswert (Datenklassifizierung)?
3. Wer darf unter welchen Bedingungen auf diese Daten zugreifen?

Ohne eine funktionierende Governance kann keine noch so teure Sicherheits-Software ihre volle Wirkung entfalten. Data-Governance gewährleistet, dass die Sicherheitsrichtlinien in die täglichen Geschäftsprozesse integriert werden.

Sie ist eng mit verwandten Sicherheitsbereichen verknüpft:

Access Management und Zugriffskontrolle: Data-Governance definiert die Regeln, die durch Lösungen wie IAM (Identity and Access Management) technisch umgesetzt werden. Die Governance bestimmt, wer (Identität) welche Berechtigungen hat, um auf welche klassifizierten Daten zuzugreifen – ein Kernprinzip der Benutzerverwaltung.

D. Kernelemente der Daten-Governance

Data-Governance ist das strategische Gerüst, das Richtlinien, Prozesse, Rollen und Technologie miteinander verbindet, um die Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit von Unternehmensdaten über deren gesamten Lebenszyklus zu gewährleisten. Sie ist das Was und Warum der Datenverwaltung, bevor das Wie der technischen Umsetzung beginnt.

Ein effektiver Data-Governance-Rahmen beruht auf vier zentralen Säulen, oft als "People, Processes, Technology, and Rules" (Menschen, Prozesse, Technologie und Regeln) zusammengefasst:

1. Organisation & Rollen: Der menschliche Faktor ist entscheidend. Es muss klar definiert sein, wer welche Entscheidungsbefugnis und Verantwortung über die Daten hat (Rechenschaftspflicht).

   1. Data Owner: In der Regel Führungskräfte aus dem Fachbereich. Sie tragen die ultimative Verantwortung für die Qualität, Compliance und den Schutz einer bestimmten Datenkategorie (z.B. der Leiter der Fertigung für Produktionsdaten).
   2. Data Steward: Operative Experten. Sie stellen im Tagesgeschäft sicher, dass die Data-Governance-Richtlinien eingehalten und die Datenqualität gepflegt wird.

2. Richtlinien & Standards: Dies sind die verbindlichen Regeln, die definieren, wie mit Daten umzugehen ist. Sie dienen als Blaupause für alle technischen Schutzmaßnahmen.

   1. Datenklassifizierung: Die wohl wichtigste Grundlage für die Cybersicherheit. Daten werden nach ihrem Schutzbedarf und ihrer Sensibilität kategorisiert (z.B. "Öffentlich", "Intern", "Vertraulich"). Diese Klassifizierung steuert die spätere Zugriffskontrolle.
   2. Compliance-Anforderungen: Standards für Datenschutz (DSGVO) und branchenspezifische Regularien (wie z.B. im Gesundheitswesen oder KRITIS-Bereich).
   3. Qualitätsstandards: Regeln zur Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität der Daten.

3. Prozesse: Dies sind die formalisierten Arbeitsabläufe, die die Richtlinien in die Praxis umsetzen und einen kontinuierlichen Governance-Zyklus sicherstellen.

   1. Metadaten-Management: Prozesse zur Erfassung und Verwaltung von "Daten über Daten" (z.B. Herkunft, Format, Eigentümer).
   2. Risiko- und Audit-Verfahren: Abläufe zur regelmäßigen Überprüfung der Richtlinien-Einhaltung und zur proaktiven Identifizierung von Datenrisiken.
   3. Data-Lifecycle-Management: Prozesse, die regeln, wie Daten von ihrer Erstellung über ihre Nutzung und Speicherung bis hin zur Archivierung oder rechtskonformen Löschung verwaltet werden.

4. Technologie: Die technische Infrastruktur ist der Enabler der Governance, nicht ihr Ersatz. Sie automatisiert und erzwingt die definierten Richtlinien.

   1. Datenkataloge: Tools, die es ermöglichen, Daten schnell zu finden, zu verstehen und ihren Kontext nachzuvollziehen.
   2. Access- und Identity-Lösungen: Systeme wie IAM (Identity and Access Management) und die Benutzerverwaltung sind essenziell, um die Zugriffskontrolle gemäß den Richtlinien der Data-Governance technisch umzusetzen (Least Privilege).
      
      

E. Datenmanagement vs. Daten-Governance

Obwohl sie oft verwechselt werden, besteht ein klarer Unterschied: Data-Governance und Datenmanagement sind zwei eng verbundene, aber fundamental unterschiedliche Disziplinen. Sie können nicht effektiv ohne die jeweils andere existieren, erfüllen jedoch verschiedene Rollen in der Organisation.

Das Verhältnis lässt sich mit einer Regierung und dem ausführenden Amt vergleichen:

Kurz gesagt: Governance schafft den Rahmen und die Regeln; Management führt die täglichen Aufgaben innerhalb dieses Rahmens aus.

F. Wie funktioniert Daten-Governance?

Data-Governance ist keine einmalige Anschaffung oder ein Projekt mit Enddatum, sondern ein dynamischer, kontinuierlicher Zyklus. Sie ist darauf ausgelegt, sich ständig an neue regulatorische Anforderungen (z.B. NIS 2 oder neue DSGVO-Urteile), sich ändernde Geschäftsstrategien und die sich entwickelnde Cyber-Bedrohungslandschaft anzupassen.

Dieser Governance-Zyklus gewährleistet die langfristige Effektivität des gesamten Frameworks:

1. Planung und Strategie: Die Ziele der Governance werden festgelegt (z.B. Compliance-Ziel erreichen, Datenqualität verbessern).

2. Definition der Regeln: Richtlinien und Standards für Klassifizierung, Qualität und Sicherheit werden definiert.

3. Umsetzung: Die definierten Regeln werden technisch implementiert (z.B. in Zugriffskontroll-Systemen) und die Mitarbeiter geschult.

4. Überwachung und Audit: Die Einhaltung der Regeln wird kontinuierlich überwacht (Monitoring) und auditiert, um Lücken zu identifizieren.

5. Anpassung: Bei Regelverstößen oder geänderten Anforderungen (z.B. neue Gesetze) werden die Richtlinien und Prozesse angepasst.
   
   

G. Aufbau eines Daten-Governance-Rahmens für Ihr Unternehmen

Der Aufbau eines robusten Data-Governance-Rahmens erfordert einen strukturierten Ansatz:

1. Ausrichtung auf die Geschäftsziele: Starten Sie nicht bei den Daten, sondern bei den kritischsten Geschäftsprozessen und den damit verbundenen Risiken. Welche Daten sind für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder die Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs (kritische Organisationen) am wichtigsten?

2. Etablierung des Data-Governance-Boards: Bilden Sie ein Gremium (Data-Governance-Board), das aus Vertretern aller relevanten Geschäftsbereiche und der IT/Sicherheit besteht. Dieses Board trifft die strategischen Entscheidungen und schlichtet bei Datenkonflikten.

3. Identifizierung und Klassifizierung von Daten: Erstellen Sie ein Dateninventar. Klassifizieren Sie Ihre Daten nach Sensibilität (z.B. "Öffentlich", "Intern", "Vertraulich", "Streng Vertraulich"). Die Klassifizierung ist die Grundlage für alle Zugriffskontroll- und Schutzmaßnahmen.

4. Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten: Ernennen Sie Data Owners (Management) und Data Stewards (fachliche Datenverwaltung) und statten Sie diese mit der nötigen Rechenschaftspflicht aus.

5. Technische Implementierung und Durchsetzung: Setzen Sie die definierten Richtlinien durch Technologie um. Nutzen Sie moderne IAM-Lösungen und Tools zur Benutzerverwaltung, um die Zugriffskontrolle nach dem Prinzip der geringsten Privilegien ("Least Privilege") zu gewährleisten.

Tipp für IT-Spezialisten: Beginnen Sie mit einem überschaubaren Bereich (Pilotprojekt), um erste Erfolge zu erzielen und das Buy-in des Managements zu sichern.

In einer Zeit, in der Daten die Lebensader jeder Organisation sind, ist Data-Governance kein optionales Extra, sondern eine strategische Notwendigkeit. Sie schafft die Brücke zwischen regulatorischen Anforderungen, Geschäftszielen und technischer Cybersicherheit. Nur mit klaren Regeln und Verantwortlichkeiten können Unternehmen in Branchen mit hohem Schutzbedarf die Sicherheit ihrer wertvollsten Assets gewährleisten.