Veri Sınıflandırma Yazılımı Seçerken Nelere Dikkat Edilmeli?

Veri sınıflandırma artık dijital güvenlik stratejisinin temel parçalarından biri haline geldi. Ancak bu süreci manuel olarak yürütmek, artan veri hacmiyle birlikte mümkün olmaktan çıkıyor. İşte tam bu noktada veri sınıflandırma yazılımları devreye giriyor.

Peki ama onlarca seçenek arasında doğru veri sınıflandırma aracını seçmek için nelere dikkat etmelisiniz?

1. Otomatik Sınıflandırma Yeteneği

İyi bir yazılım, verinin içeriğini otomatik olarak analiz ederek uygun sınıfı hızlı ve doğru bir şekilde belirlemelidir. Özellikle aşağıdaki özellikler kritik önem taşır:

Anahtar kelime & desen tanıma (Regex, kredi kartı no, Kimlik No vs.)
Doğal dil işleme (NLP) ile içerik analizi
Dosya içeriğine göre önerilen etiketleme

2. Uyum ve Regülasyonlara Entegrasyon

Seçilecek yazılım, KVKK, GDPR, ISO 27001 gibi standartlara uyumlu veri etiketleme yapısı sunmalıdır. Örnek olarak:

“Kişisel Veri”
“Sağlık Verisi”
“Finansal Bilgi”
“Kurumsal Gizli”

Bu sınıflar ayrıca kurumun kendi veri politikalarına göre özelleştirilebilir olmalıdır.

3. DLP ve Diğer Güvenlik Sistemleriyle Entegrasyon

Veri sınıflandırma, DLP çözümleri, e-posta sunucuları, bulut platformları (Google Workspace, Microsoft 365) gibi sistemlerle entegre çalışmalıdır.

Örnek:

Dosya “Gizli” olarak sınıflandırıldığında, DLP sistemi bu verinin USB’ye kopyalanmasını ya da e-posta ile dışarı gönderilmesini engelleyebilmelidir.

4. Raporlama ve Görselleştirme

Kurumlar, hangi verilerin hangi etiketlerle işlendiğini periyodik olarak analiz edebilmelidir.

Etiket bazlı dağılım raporları
Kim hangi sınıfı daha çok kullanıyor?
Uygulama hataları, ihlaller ve düzeltmeler

Bu sayede veri güvenliği sürekli ölçülebilir ve iyileştirilebilir hale gelir.

5. Kullanıcı Dostu Arayüz ve Eğitim Kolaylığı

Basit, anlaşılır kullanıcı arayüzü
Outlook ve Word gibi uygulamalara entegre butonlar
Minimum IT desteğiyle kullanıcıların hızlı alışması
Geri bildirim mekanizmaları (uygunsuz etiketleme uyarısı gibi)

6. Performans ve Güvenlik

Veri sınıflandırma yazılımı;

Bilgisayarı yavaşlatmamalı,
Sistem kaynaklarını aşırı tüketmemeli,
Kritik süreçleri (özellikle dosya kaydetme, e-posta gönderme) geciktirmemelidir.

Ayrıca verileri işlerken gizliliği ihlal etmemeli, merkezi loglama ve şifreleme desteklemelidir.

7. Yerli ve Milli Olması – Veriket Örneği

Veriket, Türkiye’ de geliştirilmiş ilk yerli ve milli veri sınıflandırma çözümüdür.

Türkçe içerik analizinde yüksek başarı oranı
KVKK uyumluluğu
Windows, Linux, MacOS desteği
Microsoft Outlook, Office eklentileri
Google Workspace entegrasyonu
Zimbra Platform entegrasyonu
MSSP altyapı desteği

Veriket; yüksek performansı, esnek kural motoru ve DLP çözümleriyle entegrasyonu sayesinde özellikle regülasyonlara tabi kurumlar için ideal bir çözümdür.

Sonuç: “İhtiyacınıza Uygun” Veri Sınıflandırma Yazılımı Seçin

Veri sınıflandırma yazılımı seçerken genel geçer değil, kurumunuzun büyüklüğüne, sektöre ve regülasyonlara uygun özelliklere sahip, esnek ve güvenli bir çözüm seçmeniz kritik önem taşır.

Sık Sorulan Sorular

Veri sınıflandırma yazılımı bulutta mı çalışmalı, on-prem mi?

Hibrit model en ideali. Kritik veriler on-prem, düşük riskli veriler bulutta işlenebilir.

Kullanıcılar sınıflandırmayı atlayabilir mi?

İyi bir yazılımda bu engellenebilir. Örneğin sınıflandırma yapılmadan dosya kaydı veya e-posta gönderimi engellenebilir.

Tüm departmanlara aynı sınıflandırma kuralları mı uygulanmalı?

Hayır. Departmanlara özel veri politikaları tanımlanabilir.