Banyak bisnis sudah mengumpulkan data pelanggan, transaksi, hingga dokumen internal—tetapi tidak benar-benar tahu di mana semua data itu tersimpan, siapa yang berhak mengaksesnya, dan seberapa sensitif isinya.
Situasi ini sering menjadi penyebab kebocoran data, pelanggaran regulasi, hingga serangan siber yang tidak terdeteksi sejak awal. Tanpa visibilitas yang jelas, tim keamanan akan kesulitan melindungi aset digital secara efektif.
Sebagai salah satu solusinya, Anda bisa menerapkan proses data discovery, yaitu proses menemukan, mengidentifikasi, dan memetakan seluruh data yang tersimpan dalam sistem.
Mari pelajari beberapa tahapan data discovery yang perlu Anda terapkan sebelum terjadi suatu risiko yang lebih serius.
Manfaat Menerapkan Data Discovery dalam Bisnis
Ada beberapa manfaat yang Anda dapatkan jika menerapkan data discovery dalam bisnis, seperti mengetahui seluruh lokasi data, mencegah kebocoran data, dan menjaga kepatuhan terhadap regulasi.
1. Mengetahui Lokasi Seluruh Data
Data Discovery membantu Anda dalam menemukan data yang tersebar di berbagai sistem yang kemungkinan tidak terpantau seluruhnya. ini mempermudah anda untuk mengelola dan melindungi data secara lebih efektif.
2. Meminimalisir Risiko Kebocoran Data
Dengan melakukan proses discovery, Anda dapat mengidentifikasi mana saja data yang bersifat sensitif. Data-data ini selanjutnya akan dilengkapi dengan kontrol keamanan yang tepat untuk meminimalisir risiko kebocoran data.
3. Menjaga Kepatuhan Terhadap Regulasi
Proses data discovery mengharuskan anda untuk mendokumentasikan lokasi dan penggunaan data pribadi. Ini akan mempermudah proses audit dan memastikan bisnis Anda tetap patuh terhadap aturan yang berlaku, seperti UU PDP.
Baca juga: Pengertian dan 6 Perbedaan Data Discovery vs OSINT
Tahapan Data Discovery
Untuk mendapatkan visibilitas penuh terhadap data, organisasi perlu mengikuti tahapan data discovery di bawah ini secara sistematis untuk memastikan setiap data ini berhasil ditemukan, diklasifikasikan, dan dilindungi dengan benar.
Tahap 1: Identifikasi Data
Pertama, anda perlu melakukan scanning data di berbagai sumber–seperti server on-premise, cloud storage, database, dan endpoint pengguna–untuk menemukan shadow data, yaitu data yang tersimpan tanpa sepengetahuan tim keamanan.
Tahap ini juga akan mempermudah proses pembuatan data mapping untuk mengetahui aliran data antar sistem.
Tahap 2: Klasifikasi Data
Setelah menemukan data, Anda perlu mengelompokkannya berdasarkan tingkat sensitivitasnya, seperti Public (data umum), Internal (data operasional), atau Confidential/Restricted (data sensitif seperti PII). Dengan pendekatan ini, Anda bisa fokus melindungi data yang paling kritis dahulu.
Tahap 3: Labelling dan Tagging
Labelling adalah pemberian label visual atau metadata pada file, sementara tagging adalah pemberian identitas digital yang dapat dikenali sistem keamanan.
Kedua metode ini membantu sistem keamanan mengenali jenis dan sensitivitas data secara otomatis dan mencegah file sensitif keluar dari jaringan tanpa izin.
Baca juga: 7 Alat Pemeriksaan Metadata Terbaik untuk Analisis Data Digital
Tahap 4: Keamanan dan Enkripsi
Setelah klasifikasi data berlangsung, Anda perlu menerapkan perlindungan teknis seperti enkripsi dan masking. Encryption at Rest melindungi data saat tersimpan didisk, sedangkan Encryption in Transit melindungi data saat dikirim melalui jaringan.
Gunakan juga teknik masking dan anonymization untuk menyamarkan data sensitif agar tetap aman meskipun diakses secara tidak sah.
Tahap 5: Monitoring dan Audit Berkelanjutan
Data discovery bukan proses sekali selesai, tetapi bagian dari siklus keamanan yang berkelanjutan.
Anda perlu memantau akses data dan melakukan audit secara rutin untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan sejak dini dan menjaga keamanan jangka panjang.
Tantangan yang Dihadapi dalam Praktik Data Discovery
Meskipun penting, implementasi tahapan data discovery sering menghadapi berbagai hambatan. Mari pahami beberapa tantangan berikut beserta strateginya yang tepat agar Anda bisa mengatasinya dengan mudah.
Data Silos Antar Sistem
Data umumnya tersebar di berbagai sistem yang tidak saling terhubung sehingga sulit untuk diidentifikasi. Sebagai solusinya, Anda perlu menggunakan tools terintegrasi untuk scanning lintas sistem.
Volume Data yang Sangat Besar
Umumnya, bisnis modern dapat menghasilkan data dalam jumlah besar setiap hari sehingga tidak memungkinkan proses pemetaan manual. Anda perlu mengotomatisasi proses klasifikasi ini dengan AI atau machine learning.
Shadow Data yang Tidak Terdeteksi
Banyak file tersimpan di perangkat pribadi atau aplikasi tidak resmi yang seringkali tidak tercatat dalam sistem keamanan. Untuk menemukan data ini, Anda bisa melakukan proses scanning otomatis.
Kurangnya Klasifikasi yang Konsisten
Tanpa adanya standar klasifikasi, Anda tanpa sadar bisa memperlakukan data sensitif bisa layaknya data biasa. Hal ini meningkatkan risiko kebocoran. Untuk itu, buatlah kebijakan klasifikasi yang jelas untuk memprioritaskannya dibandingkan data lainnya.
Kurangnya Visibilitas Akses Data
Bisnis sering tidak mengetahui siapa yang mengakses data tertentu yang akan mempersulit proses deteksi pelanggaran keamanan. Maka dari itu, Anda bisa melakukan monitoring dan audit log untuk meningkatkan visibilitas akses.
Data Discovery sebagai Langkah Pertama untuk Jaga Keamanan Aset Digital
Dengan memahami dan menerapkan tahapan data discovery di atas, Anda dapat mengetahui lokasi, jenis, dan risiko data yang dimiliki dalam bisnis.
Visibilitas yang jelas akan mempermudah tim untuk mengklasifikasikan, melindungi, dan memantau data secara efektif.
Proses ini juga menjadi dasar penting untuk memenuhi regulasi perlindungan data dan mencegah kebocoran.
Untuk memastikan kepatuhan bisnis terhadap regulasi keamanan siber, segera ikuti kursus White Team Fundamental dari Cyber Studio.
Di sini, Anda akan mempelajari standar, framework, dan UU PDP yang harus ditaati. Selain itu, kami juga membantu merekomendasikan prospek kerja yang relevan di bidang White Team–tim yang memastikan Red Team dan Blue Team bekerja sesuai prosedur.
Mari pastikan ketaatan Anda terhadap regulasi untuk menghindari kerugian finansial dan reputasi bisnis!