SEC07-BP04 Tentukan manajemen siklus hidup data yang dapat diskalakan
Pahami persyaratan siklus hidup data Anda karena persyaratan tersebut terkait dengan berbagai tingkat klasifikasi dan penanganan data Anda. Hal ini dapat mencakup cara data ditangani ketika pertama kali memasuki lingkungan Anda, cara data ditransformasi, dan aturan pemusnahannya. Pertimbangkan faktor-faktor seperti periode retensi, akses, audit, dan pelacakan asal-usul data.
Hasil yang diinginkan: Anda mengklasifikasikan data sedekat mungkin dengan titik dan waktu penyerapannya. Ketika klasifikasi data memerlukan masking, tokenisasi, atau proses lain yang mengurangi tingkat sensitivitas, Anda melakukan tindakan ini sedekat mungkin dengan titik dan waktu penyerapannya.
Anda menghapus data sesuai dengan kebijakan Anda ketika data tersebut tidak lagi layak untuk dipertahankan, berdasarkan klasifikasinya.
Antipola umum:
-
Mengimplementasikan satu pendekatan umum terhadap manajemen siklus hidup data, tanpa mempertimbangkan berbagai tingkat sensitivitas dan persyaratan akses.
-
Mempertimbangkan manajemen siklus hidup hanya dari perspektif data yang dapat digunakan, atau data yang dicadangkan, tetapi tidak keduanya.
-
Menganggap data yang telah memasuki beban kerja Anda sebagai data yang valid, tanpa mengetahui nilai atau asal-usulnya.
-
Mengandalkan durabilitas data sebagai pengganti pencadangan dan perlindungan data.
-
Mempertahankan data melampaui masa kegunaannya dan periode retensi yang diperlukan.
Manfaat menjalankan praktik terbaik ini: Strategi manajemen siklus hidup data yang ditentukan dengan jelas dan dapat diskalakan akan membantu mempertahankan kepatuhan terhadap peraturan, meningkatkan keamanan data, mengoptimalkan biaya penyimpanan, serta memungkinkan akses dan berbagi data yang efisien sambil mempertahankan kontrol yang sesuai.
Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan: Tinggi
Panduan implementasi
Data dalam beban kerja sering kali bersifat dinamis. Bentuk data saat memasuki lingkungan beban kerja Anda dapat berbeda dari ketika data tersebut disimpan atau digunakan dalam logika bisnis, pelaporan, analitik, atau machine learning. Selain itu, nilai data dapat berubah seiring waktu. Beberapa data bersifat temporal dan kehilangan nilai seiring umurnya bertambah. Pertimbangkan dampak berbagai perubahan data Anda ini terhadap evaluasi berdasarkan skema klasifikasi data Anda dan kontrol terkait. Jika memungkinkan, gunakan mekanisme siklus hidup otomatis, seperti kebijakan siklus hidup Amazon S3 dan Amazon Data Lifecycle Manager
Bedakan antara data yang tersedia untuk digunakan, dan data yang disimpan sebagai cadangan. Pertimbangkan untuk menggunakan AWS Backup
Aspek lain dari manajemen siklus hidup adalah mencatat riwayat data saat diproses oleh beban kerja Anda, yang disebut pelacakan asal-usul data. Pelacakan ini dapat memberikan keyakinan bahwa Anda tahu dari mana data berasal, transformasi apa pun yang dilakukan, pemilik atau proses apa yang membuat perubahan tersebut, dan kapan. Riwayat ini dapat membantu pemecahan masalah dan investigasi selama peristiwa keamanan yang mungkin terjadi. Misalnya, Anda dapat mencatat log metadata tentang transformasi dalam tabel Amazon DynamoDB
Langkah implementasi
-
Analisis jenis data, tingkat sensitivitas, dan persyaratan akses beban kerja untuk mengklasifikasikan data dan menentukan strategi manajemen siklus hidup yang sesuai.
-
Rancang dan implementasikan kebijakan retensi data dan proses pemusnahan otomatis yang selaras dengan persyaratan hukum, peraturan, dan organisasi.
-
Tetapkan proses dan otomatisasi untuk pemantauan, audit, dan penyesuaian berkelanjutan terhadap strategi, kontrol, dan kebijakan manajemen siklus hidup data seiring dengan perubahan persyaratan beban kerja dan peraturan.
Sumber daya
Praktik terbaik terkait:
Dokumen terkait:
Contoh terkait:
Alat terkait:
