Use-Case Post-Corona Audit: Unstrukturierte Daten finden

Die Corona-Pandemie hat viele Unternehmen unvorbereitet getroffen und vor beispiellose Herausforderungen gestellt. Plötzlich war der direkte Austausch unter Kollegen im Büro nicht mehr möglich, weil ein Großteil der Mitarbeiter oder gar die gesamte Belegschaft ihre Arbeit aus dem Homeoffice heraus erledigen musste. So mussten innerhalb kürzester Zeit neue Lösungen wie zum Beispiel Microsoft Office 365 oder Teams implementiert werden, um direkte Kommunikation mit Kunden oder Kollegen oder die Zusammenarbeit im Team zu ermöglichen. Nicht ohne Folgen: Das eh schon schwierige Thema der Datenkontrolle vor dem Hintergrund unstrukturierter Daten ist in den Unternehmen damit noch stärker in den Vordergrund gerückt.

Dank cloudbasierter Technologien, Remote Tools und Plattformen zur onlinebasierten Collaboration gelang es vielen Firmen, auch unter Pandemiebedingungen einen verhältnismäßig reibungslosen Ablauf ihrer Geschäftsprozesse und des Datenaustauschs zwischen Mitarbeitern zu gewährleisten. Allerdings hat die Kommunikation über so viele unterschiedliche Kanäle, wie sie zu Coronazeiten notwendig ist, auch ihre Tücken, und diese liegen in den Bereichen der Datenkontrolle und des Datenmanagements. Daten wurden von Firmenmitarbeitern innerhalb verschiedener Systeme geteilt, verschoben und abgespeichert, verschiedene Versionen einzelner Dateien gerieten in Umlauf und oftmals auch hochsensible Daten liegen überall in der Cloud verstreut. Kurzum: Es wurde ein riesiger Berg aus unstrukturierten Daten produziert.

Warum ist das problematisch? Unstrukturierte Daten lassen sich nicht oder nur mit erheblichem Zeitaufwand durchsuchen. Mitarbeiter verschwenden viel Arbeitszeit damit, projektrelevante oder personenbezogene Daten aufzufinden, weil sie nicht wissen, wo sich diese befinden. Auch Doubletten von Daten und verschiedene Versionen von Dateien (Redundanzen) können zu Verwirrung führen und sollten deshalb gelöscht bzw. bereinigt werden, was wiederum mit einem hohen Such- und Zeitaufwand im Datenbestand verbunden ist. Die schnelle Auffindbarkeit von Daten ist somit auch eine Frage der Wirtschaftlichkeit.

Unstrukturierte Daten können aber auch zu einem datenschutzrechtlichen Problem werden: dann nämlich, wenn es sich um Kundendaten bzw. personenbezogene Daten handelt. Seit Mai 2018 gilt in der Europäischen Union die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). Sie legt fest, wie Unternehmen personenbezogene Daten erfassen und verarbeiten dürfen. Vor allem die Artikel 15 der DSGVO – das Auskunftsrecht der betroffenen Person – und Artikel 17 der DSGVO – das Recht auf Löschung – sind hier Fallstricke, die es zu beachten gilt. Wer erinnert sich schon noch daran, dass er vor mehreren Wochen eine PDF-Datei mit sensiblen Daten des Kunden X per Anhang in einem Chat an den Kollegen Y geschickt hat?

Wenn sich nun Kunde X meldet und beispielsweise die Löschung aller seiner Daten verlangt, ist man laut DSGVO verpflichtet, diesem Wunsch Folge zu leisten. Was aber, wenn man gar nicht alle Daten des Kunden löschen kann, weil sie in dem Wust aus unstrukturierten Daten schlicht nicht mehr auffindbar sind? Hier schafft ein Post-Corona-Audit Abhilfe. Weil dies aber keine Aufgabe ist, die sich mit vertretbarem Zeitaufwand sowie zuverlässig und gründlich von Mitarbeitern bewältigen lässt, benötigt man ein geeignetes Werkzeug.

Die Deep Intelligence Engine von Aparavi hilft Unternehmen, das Daten-Chaos zu beenden und wieder die Kontrolle zu übernehmen. Daten, von denen niemand mehr weiß, wo sie inzwischen liegen, können durch die integrierte Suchfunktion anhand verschiedener Kriterien schnell und einfach wiedergefunden werden. Die Klassifizierungen und die Optimierungsfunktion helfen dabei, die Daten neu zu ordnen, um wieder eine übersichtliche Datenstruktur herzustellen und doppelte oder unnötige Daten zu löschen. Dabei können gleichzeitig mögliche Verstöße gegen die DSGVO entdeckt und behoben werden.