Risiko Big Data: Wenn die Datenqualität nicht stimmt

Veraltete, ungenaue und unvollständige Daten mindern die Aussagekraft von Analysen, verursachen Mehrarbeit und können zum Sicherheitsproblem werden.

Unternehmen sammeln immer mehr Daten, um sie auszuwerten und wichtige Erkenntnisse daraus abzuleiten. Allerdings bringen hochentwickelte Datenanalyse-Tools, die immer häufiger auch auf Basis von Künstlicher Intelligenz operieren, wenig, wenn die Datenqualität nicht stimmt. Betriebe, die sich bei ihren Geschäftsmodellen und Prozessen stark auf Daten stützen, brauchen deshalb klare Richtlinien, wie und wann Daten gepflegt und gegebenenfalls gelöscht werden können. Entsprechende Policies gibt es auch in fast jedem Unternehmen. Das Problem in der Praxis ist jedoch oft die Umsetzung.

Unternehmen erfassen immer mehr und immer vielfältigere Daten und nutzen immer mehr Kanäle, um mit ihren Kunden zu interagieren. Nicht selten entstehen dadurch fragmentierte Datensilos, die sich nur mit großem Aufwand aufbrechen und zentralisieren lassen. Vor diesem Hintergrund ist die Gefahr groß, dass ungenaue, unvollständige und veraltete Datensätze entstehen, die die Aussagekraft und Aktualität der in Analysen gewonnenen Erkenntnisse mindern.

Auch in rechtlicher Hinsicht – Stichwort: Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) – hat die Komplexität zugenommen. Dies betrifft insbesondere auch die Frage nach der Löschung von Daten. Laut einer Studie von Blancco, einem Spezialisten für Datenpflege, gibt es zwar in fast allen (96 Prozent) der mehr als 1.800 weltweit befragten Unternehmen Richtlinien für den Umgang und das Löschen von Daten. Die meisten Betriebe scheitern aber daran, ihren Mitarbeitern diese Regelungen umfassend zu vermitteln. In Deutschland trifft das auf die Hälfte aller Teilnehmer der Umfrage zu – mit spürbaren Auswirkungen auf den operativen Umgang mit unternehmensseitig erfassten Informationen.

Sensible Daten können in falsche Hände geraten

In vielen Betrieben herrscht vor diesem Hintergrund ein Gefühl von falscher Sicherheit im Daten-Handling vor – insbesondere dann, wenn es um deren Löschung geht. Wie die Studie weiter zeigt, erfolgt diese häufig in der rein physikalischen Zerstörung von Datenträgern oder in Lösch- bzw. Formatierungsvorgängen. Einfach formatierte Festplatten lassen sich jedoch vergleichsweise leicht wiederherstellen und dadurch können sensible Daten möglicherweise in falsche Hände gelangen.

Ein ähnliches Risiko besteht auch, wenn Beschäftigte das Unternehmen verlassen oder veraltete Laptops, Desktop-Rechner, Festplatten oder Server-Hardware für die Entsorgung vorgesehen werden. Laut Studie wird etwa die Hälfte aller Altgeräte durch Drittanbieter entsorgt und damit dem unmittelbaren Einflussbereich des Unternehmens entzogen. Wenn die Geräte vor dem Löschen noch lange gelagert werden oder nicht hinreichend dokumentiert wird, welche Daten sicher gelöscht wurden, können Unternehmen schnell in Erklärungsnot geraten.

Datenkompetenz institutionalisieren und klare Verantwortlichkeiten schaffen

Die bloße Formulierung von Richtlinien für Compliance und Datenschutz sowie für den Umgang mit und das Löschen von Daten reichen vor diesem Hintergrund nicht aus. Unternehmen, die mit Daten und deren Analyse arbeiten, brauchen über den reinen Vorschriftstext hinaus auch klare personelle Verantwortlichkeiten für das Thema Datenkompetenz und Datensicherheit – beispielsweise in Form eines CDO (Chief Data Officer oder Chief Digital Officer). Dieser trägt die Verantwortung für die Umsetzung der entsprechenden Richtlinien, treibt ihre Einhaltung und Umsetzung voran und fordert die dafür erforderlichen Prozesse ein bzw. kommuniziert diese.

So lassen sich Daten sicher und rechtskonform löschen

• Zunächst gilt es, die Rahmenbedingungen festzulegen. Dazu gehört es, Standards hinsichtlich Verfügbarkeit, Nutzung, Datenqualität, Zugriff, Sicherheit und Datenschutz zu definieren.
• Zuständigkeiten für die Umsetzung der Richtlinien und die Überwachung der Einhaltung müssen klar verteilt sein.
• Auch die Zeitpunkte für das Bereinigen und Löschen von personenbezogenen Daten sowie Aufbewahrungsfristen sollten in den Rahmenbedingungen festgelegt werden. Hierbei müssen auch die gesetzlichen Vorgaben (etwa der DSGVO) berücksichtigt werden.
• Die vorab definierten Richtlinien müssen unternehmensweit kommuniziert und alle Mitarbeiter für das Thema Datenqualität sensibilisiert werden.
• Die Richtlinie zur Datenlöschung sollte alle IT-Assets umfassen – inklusive Smartphones, Tablets, PCs, Server und die virtuelle Infrastruktur.
• Wichtig ist, dass Geräte mit sensiblen Daten das Unternehmen oder die Rechenzentrumsumgebung nicht verlassen – das gilt insbesondere vor dem Hintergrund, dass sich die private und geschäftliche Nutzung von Endgeräten durch hybride Arbeitsmodelle nicht mehr klar trennen lässt.
• Auch bei Altgeräten sollte darauf geachtet werden, dass deren Daten innerhalb des IT-infrastrukturellen Einflussbereichs des jeweiligen Betriebs verbleiben – etwa bei Recycling oder Spende. Daten sollten in diesen Fällen noch vor Ort von den Geräten gelöscht und die Bereinigung durch ein entsprechendes Zertifikat nachgewiesen werden.
• Übernimmt ein externer Anbieter die Entsorgung von Altgeräten, sollte er eine vollständige Nachweiskette erstellen, wie mit der Ware seit Abholung im Detail verfahren wurde. Empfehlenswert ist es, sich in diesem Fall ein Datenvernichtungszertifikat für jedes Gerät ausstellen zu lassen.
• Geräte sollten am Ende ihrer Lebensdauer vorzugsweise innerhalb von 24 Stunden entsorgt werden.

Oliver Rozić, Vice President Product Engineering bei Sage, kommentiert: „Daten löschen ist ein kontinuierlicher Lernprozess für alle. Das sichere und rechtskonforme Löschen von Daten betrifft nicht mehr nur IT- oder Datenverantwortliche, sondern viele Abteilungen und Mitarbeiter. Daher sind neben den einschlägigen Maßnahmen regelmäßige Schulungen und interne Feedback-Schleifen wichtig, ob die Richtlinien in allen Abteilungen sowie bei allen Mitarbeitern, Co-Workern, Freelancern und Partnern korrekt umgesetzt werden. Wie die Digitalisierung selbst, ist der Weg zu sauberen und gepflegten Daten ein kontinuierlicher Prozess, der nicht von heute auf morgen umgesetzt werden kann. Wichtig ist es aber, heute damit anzufangen.“

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