Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea) – Datenschutz, Compliance und sensible Daten

Das Seminar nutzt Actian Data Intelligence und Zeenea als zentrales Metadaten- und Nachweissystem für Datenschutz, Compliance und den kontrollierten Umgang mit sensiblen Daten. Klassifikationen, Geschäftsbegriffe, Verantwortlichkeiten, Lineage, Verarbeitungszwecke, Aufbewahrung, Zugriffsregeln und Kontrollen werden verknüpft, damit Risiken transparent und Prüfungen reproduzierbar bearbeitet werden können.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik
• 1. Compliance-Anwendungsfälle und Nachweisziele
• 2. Klassifikationsmodell für sensible Daten
• 3. Erkennung und fachliche Validierung
• 4. Verantwortlichkeit und Zweckbindung
• 5. Lineage für Datenherkunft und Verarbeitung
• 6. Zugriff, Gruppen und Nutzungseinschränkungen
• 7. Aufbewahrung, Löschung und Lebenszyklus
• 8. Kontrollen, Ausnahmen und Evidenzen
• 9. Privacy- und Compliance-Impact bei Änderungen
• 10. Reporting, Reviews und Auditvorbereitung

Zielsetzung

• Schutzbedarf, Sensitivität und regulatorische Relevanz konsistent klassifizieren
• Sensible Datenfelder, Systeme, Prozesse und Verantwortliche kataloggestützt auffinden
• Lineage für Herkunft, Verarbeitung, Weitergabe und Nutzung einsetzen
• Policies, Zwecke, Aufbewahrung und Zugriff mit Katalogobjekten verbinden
• Kontrollen, Ausnahmen und Nachweise prüfbar organisieren
• Privacy- und Compliance-Analysen in Change- und Betriebsprozesse integrieren

Zielgruppe

Datenschutz, Compliance, Information Security, Data Governance, Data Owner, Data Stewards, Risk Management, Architektur und technische Plattformverantwortliche.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Datenschutz, Informationssicherheit oder Compliance sowie zum Datenkatalog. Rechtliche Detailberatung ist nicht Gegenstand des Seminars.

Seminarinhalte

1. 1. Compliance-Anwendungsfälle und Nachweisziele

   1. Schritt 1: Inventarisierung, Betroffenenrechte, Verwendungsnachweis, Aufbewahrung und Zugriff als Fälle strukturieren
   2. Schritt 2: Regelwerk, interne Policy und operative Kontrolle voneinander unterscheiden
   3. Schritt 3: Erforderliche Metadaten und Nachweise je Fall festlegen

   Praxis: Eine Compliance-Matrix mit Fragen, Metadaten und Evidenzen wird erstellt.

2. 2. Klassifikationsmodell für sensible Daten

   1. Schritt 1: Personenbezug, Vertraulichkeit, Geschäftsgeheimnis und Kritikalität trennscharf modellieren
   2. Schritt 2: Eigenschaften, Tags, Glossarbegriffe und Beziehungstypen passend kombinieren
   3. Schritt 3: Vererbung, Mehrfachklassifikation und Konfliktregeln festlegen

   Praxis: Ein abgestuftes Klassifikationsschema mit Entscheidungskriterien wird aufgebaut.

3. 3. Erkennung und fachliche Validierung

   1. Schritt 1: Automatisch erkannte Hinweise und importierte technische Metadaten bewerten
   2. Schritt 2: Steward-Review, Stichprobe und fachliche Bestätigung organisieren
   3. Schritt 3: False Positives, unbekannte Felder und fehlende Kontextinformationen bearbeiten

   Praxis: Eine Prüfstrecke für neu erkannte sensible Felder wird modelliert.

4. 4. Verantwortlichkeit und Zweckbindung

   1. Schritt 1: Data Owner, Steward, System Owner und Datenschutzrolle am Objekt dokumentieren
   2. Schritt 2: Verarbeitungszwecke, Rechtsgrundlagen und zulässige Nutzungen als Kontext abbilden
   3. Schritt 3: Unklare oder widersprüchliche Verantwortungen eskalationsfähig machen

   Praxis: Ein sensitives Dataset erhält einen vollständigen Verantwortungs- und Zweckkontext.

5. 5. Lineage für Datenherkunft und Verarbeitung

   1. Schritt 1: Quellen, Transformationen, Zwischenablagen und Konsumobjekte verfolgen
   2. Schritt 2: Weitergabe, Zusammenführung und abgeleitete sensible Informationen erkennen
   3. Schritt 3: Lücken und Grenzen der Lineage als Prüfhinweis dokumentieren

   Praxis: Der Weg eines sensiblen Feldes wird Ende-zu-Ende analysiert.

6. 6. Zugriff, Gruppen und Nutzungseinschränkungen

   1. Schritt 1: Katalogsichtbarkeit und tatsächlichen Datenzugriff getrennt betrachten
   2. Schritt 2: Berechtigungsgruppen, Genehmigung und Least Privilege mit Klassifikation verbinden
   3. Schritt 3: Nutzungshinweise, Einschränkungen und Supportkontakte verständlich bereitstellen

   Praxis: Ein risikobasiertes Zugriffs- und Genehmigungsmodell wird entworfen.

7. 7. Aufbewahrung, Löschung und Lebenszyklus

   1. Schritt 1: Aufbewahrungsfristen, Archivierung und Löschanforderungen als Metadaten verknüpfen
   2. Schritt 2: Abhängige Systeme und Downstream-Nutzung vor Maßnahmen berücksichtigen
   3. Schritt 3: Review, Ausnahme und Nachweisführung standardisieren

   Praxis: Ein Lebenszyklus- und Löschprüfprozess für eine Datenkategorie wird erstellt.

8. 8. Kontrollen, Ausnahmen und Evidenzen

   1. Schritt 1: Kontrollziel, Frequenz, Owner, Prüfmethode und Evidenz festlegen
   2. Schritt 2: Abweichungen priorisieren und mit Frist, Maßnahme und Eskalation versehen
   3. Schritt 3: Befristete Ausnahmen und Kompensationskontrollen nachvollziehbar verwalten

   Praxis: Ein Kontroll- und Ausnahmeprotokoll wird an einem Compliance-Fall angewendet.

9. 9. Privacy- und Compliance-Impact bei Änderungen

   1. Schritt 1: Schema-, Prozess-, Produkt- und Zugriffsänderungen auf sensible Daten prüfen
   2. Schritt 2: Lineage, Klassifikation und Verantwortlichkeiten für die Auswirkungsanalyse kombinieren
   3. Schritt 3: Freigabe, Kommunikation und Nachtests in Change-Prozesse integrieren

   Praxis: Eine geplante Datenweitergabe wird als Compliance-Impact-Analyse bewertet.

10. 10. Reporting, Reviews und Auditvorbereitung

    1. Schritt 1: Abdeckung, offene Befunde, überfällige Reviews und Ausnahmen konsolidieren
    2. Schritt 2: Nachweise nach Fragestellung reproduzierbar zusammenstellen
    3. Schritt 3: Regelmäßige Management- und Kontrollreviews etablieren

    Praxis: Ein auditfähiges Prüfpaket mit Suchweg, Evidenzen und Maßnahmenliste wird erstellt.

Praxisübungen

1. Entwurf eines Klassifikations- und Schutzbedarfsmodells
2. Validierungsprozess für automatisch erkannte sensible Daten
3. End-to-End-Lineage-Analyse eines sensiblen Datenfeldes
4. Aufbau eines risikobasierten Zugriffs- und Kontrollmodells
5. Compliance-Impact-Analyse und auditfähiges Prüfpaket

Methodik

Fallanalysen, Klassifikationsworkshops, Lineage-Prüfungen und Kontrollvorlagen werden zu einem reproduzierbaren Compliance-Arbeitsprozess verbunden.