APARAVI erhält ISO-Zertifizierung gemäß DIN-Norm 27001
Die DIN-Norm 27001-2017 ist der internationale Standard für ein dokumentiertes Informationssicherheits-Managementsystem in Unternehmen. APARAVI hat in den letzten Monaten die entsprechende Zulassung für den deutschen Standort durchlaufen und jetzt die Zertifizierung erhalten. Sie umfasst die Bereiche Qualitätssicherung und IT-Operations der EU-Software-Portale sowie HR-Prozesse. Dazu wurde intern ein umfangreiches Paket aus Leitlinien, Prozessen, Verfahren und Tools implementiert.
Die zertifizierten Test- und Evaluationsmaßnahmen zur Qualitätssicherung sollen sicherstellen, dass die auf den EU-Portalen ausgelieferte Software fehlerfrei ist und alle vorgeschriebenen Anforderungen erfüllt. Gleiches gilt für die IT-Operations, also die technische Infrastruktur der Portale, auf denen die APARAVI-Software bereitgestellt wird. Zu den Maßnahmen zählen unter anderem das Monitoring der Systeme und Netzwerke, das Management von Datensicherheit und Compliance sowie von Updates und Upgrades. Das HR-Management umfasst die Prozesse des Personalmanagements wie Anstellung, Beschäftigung und Weiterbildung in Übereinstimmung mit der entsprechenden Gesetzgebung.
„Die ISO-Zertifizierung ist eine grundlegende Voraussetzung in der professionellen Zusammenarbeit mit Kunden, Partnern und Mitarbeitern“, erklärt Adrian Knapp, CEO bei APARAVI. „Damit können wir unsere geschäftlichen Aktivitäten mit großen Mittelständlern und Konzernen sowie Vertriebs-, Implementierungs- und Technologiepartnern in ganz Europa vertrauensvoll ausweiten.“
Mit weltweit rund 80 Mitarbeitern entwickelt und vertreibt das Schweizer Unternehmen APARAVI seine Data-Intelligence- & Automation-Plattform in Europa und den USA. APARAVI unterstützt Unternehmen und Behörden dabei, den Wert ihrer unstrukturierten Daten zu entdecken – wo auch immer diese sich befinden. Mit APARAVI finden, verstehen, bearbeiten Unternehmen und Behörden ihre unstrukturierten Daten und können diese in automatisierten Data-Lifecycle-Prozessen effizient managen.
APARAVI wurde von Adrian Knapp 2018 in Zug (Schweiz) gegründet, wo sich auch der Hauptsitz des Unternehmens befindet. Weitere Standorte sind München und Santa Monica, USA.
APARAVI Software Europe GmbH
Lothstraße 5
80335 München
Telefon: +49 (89) 74062578
http://aparavi.eu
Director Marketing & Alliances EMEA
E-Mail: christian.mueller@aparavi.com
Pressekontakt
Telefon: +49 (89) 59997-803
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Suchen bis der Richter kommt: Bei der Datenforensik ist Geschwindigkeit Trumpf
Unternehmen sind selbst verantwortlich für die Sicherheit und Unverletzlichkeit ihrer Daten. Sie müssen also gewappnet sein gegen Datenmissbrauch und -manipulationen bei Betrug, Geldwäsche, Kartellverstößen, Diskriminierung, Spionage oder Diebstahl von geistigem Eigentum. Wenn sie dieser Verantwortung nicht gerecht werden, drohen sowohl saftige Strafzahlungen als auch geschäftsschädigende Konsequenzen wie Umsatz- und Gewinneinbrüche oder Reputationsverluste. Unternehmen müssen daher jederzeit in der Lage sein, die entsprechenden Daten in solchen Fällen schnell transparent zu machen. Dafür haben sie strikte Vorgaben. So müssen beispielsweise laut DSGVO meldepflichtige Verstöße innerhalb von 72 Stunden angezeigt werden. Andernfalls drohen bis zu 10 Millionen Euro oder zwei Prozent des globalen Jahresumsatzes als Strafe.
Nicht nur Unternehmen sind betroffen
Eine Herausforderung für Unternehmen, aber auch für staatliche Institutionen wie Finanzkontrolleure oder Ermittler gegen das organisierte Verbrechen, ist die Unmenge an Daten, die in einer unüberschaubaren Anzahl von Storage-Systemen und Endgeräten gespeichert sind. Das größte Problem aber sind die Daten selbst. In der Regel sind 80 Prozent davon unstrukturiert, von E-Mails, Bildern, Videos und Sprachnachrichten über Chatverläufe und Social-Media-Profile bis hin zu Office- und PDF-Dokumenten. Die Suche nach den relevanten Daten wird dadurch zu einer ganz besonders vielschichtigen Herausforderung. Für datenforensische Untersuchungen werden daher spezielle Such- und Analysetechniken genutzt, um die Richtigkeit und Vollständigkeit relevanter Daten zu sichern und zu organisieren. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, listet die fünf größten Herausforderungen im Umfeld von eDiscovery auf:
- Der Zeitdruck: Geschwindigkeit ist bei der Datenforensik gleich zweifach wichtig. Erstens bei der rechtzeitigen Erkennung potenzieller Bedrohungen zur kontinuierlichen Vorbeugung gegen Attacken. Und zweitens bei der Aufklärung und Dokumentierung von Datenmissbrauch. In beiden Fällen ist es wichtig, schnell die richtigen Informationen aus dem unstrukturierten Datenwust zu extrahieren.
- Die riesigen Datenvolumen: Die Datenmengen sind in der Regel riesig, die Dateitypen und Datenformate vielfältig, die Datenquellen über viele interne und externe Speicher verteilt. In dieser Situation ist die händische Suche von vorneherein zum Scheitern verurteilt. Gerade unstrukturierte Daten bilden quasi eine Black-Box, in der sich jedoch forensisch oft die entscheidenden Informationen verstecken.
- Die Datenintegrität: Bei eDiscovery wird exaktes, wahrhaftiges und zuverlässiges Arbeiten verlangt. Schließlich müssen die Ergebnisse in der Regel auch gerichtsfest sein. Das gilt sowohl für sensible personenbezogene, businesskritische oder unter den Geheimschutz fallende Daten, aber auch für Metadaten.
- Die Qualität und der Wert der Daten: Forensische Informationen und Hinweise sind aus unstrukturierten Daten viel schwerer zu extrahieren als aus strukturierten Datenbeständen. Das erhöht sowohl den Aufwand für Analyse- und Ermittlungsarbeit als auch die Gefahr, zu verfälschten oder qualitativ minderwertigen Ergebnissen zu kommen. Sind die Daten perfekt aufbereitet, kann zudem KI bei der Auswertung genutzt werden.
- Zusätzliche Risiken: Bei datenforensischen Untersuchungen muss immer mit Risiken wie Datenverfälschung, Compliance-Vorschriften, komplexem Datenmanagement und unvorhersehbaren Parametern gerechnet werden, die die Ermittlungen erschweren oder verfälschen können. Auch hier hilft ein methodisch sauberes, software-gestütztes Vorgehen.
„Bei datenforensischen Untersuchungen haben wir es fast immer mit der brisanten Kombination aus riesigen, hochsensiblen Datenmengen, hohem Zeitdruck und drastischen Schadens- und Strafpotenzialen zu tun“, erklärt Adrian Knapp, CEO bei APARAVI. „Deshalb müssen alle in Frage kommenden kritischen Datenbestände in kurzer Zeit erfasst, analysiert und richtig bewertet werden, um dann die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Ohne automatisierte Such- und Analysewerkzeuge ist das praktisch unmöglich.“
Dieses Listicle kann auch unter https://pr-com.de/companies/aparavi/ abgerufen werden.
Mit weltweit rund 80 Mitarbeitern entwickelt und vertreibt das Schweizer Unternehmen APARAVI seine Data-Intelligence- & Automation-Plattform in Europa und den USA. APARAVI unterstützt Unternehmen und Behörden dabei, den Wert ihrer unstrukturierten Daten zu entdecken – wo auch immer diese sich befinden. Mit APARAVI finden, verstehen, bearbeiten Unternehmen und Behörden ihre unstrukturierten Daten und können diese in automatisierten Data-Lifecycle-Prozessen effizient managen.
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APARAVI 2.9 eröffnet neue Optionen zur Texterkennung in Bildern, Scans und Videos
Die neue Version 2.9 der APARAVI-Plattform findet und extrahiert dank der erweiterten OCR-Features (Optical Character Recognition) durch systematische, automatisierte Schrifterkennung Texte jetzt auch in Hunderten neuer Dateitypen und verbessert damit drastisch die Qualität und Korrektheit der Texterkennung. Aktuell ist sie für über 50 Sprachen der lateinischen und kyrillischen Schrift möglich, von A wie Afrikaans bis V wie Vietnamesisch. In IT-Projekten spielt die Texterkennung eine immer wichtigere Rolle. Viele KI-Anwendungen arbeiten Text-basiert und sind daher auf einen großen Umfang und hohe Qualität an Textinput angewiesen. In der Extraktion dieser Informationen aus bestehenden Datenbeständen liegt daher oft die erste Herausforderung beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
Basis des neuen OCR-Systems ist eine Deep Learning Engine, die die APARAVI-Plattform um spezifische KI- und ML-Fähigkeiten erweitert. In deren Kern lokalisiert ein auf CRAFT (Character Region Awareness For Text Detection) aufbauendes Detektor-Modell mit Hilfe von Convolutional Neural Networks (CNN) Textabschnitte in Bildern oder Videos. Diese werden dann vom Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) analysiert und anschließend dem Language Recognizer zur entsprechenden Texterkennung und -bereitstellung weitergeleitet.
Die neuen OCR-Fähigkeiten erweitern die Anwendungsszenarien für die APARAVI-Plattform, deren Einsatzmöglichkeiten und Reichweite um ein Vielfaches. So ist es beispielsweise möglich, bei datenforensischen Untersuchungen (e-Discovery) nicht nur textbasierte Dateiformate, sondern auch gemischte, unstrukturierte Informationen wie etwa Chatverläufe mit Text, Bild, Sprachnachrichten und Videos nach prozessrelevanten Informationen zu scannen. Die in der Regel 80 Prozent unstrukturierten Daten in typischen Datenbeständen werden transparenter, zugänglicher und analysierbarer. Dark Data gehört somit der Vergangenheit an. Auch die Aufbereitung von sauberen, echten und relevanten Trainingsdaten für KI-Entwicklung ist damit akkurat und effizient durchführbar.
„Mit den neuen KI-gestützen OCR-Fähigkeiten wird APARAVI 2.9 zum universellen Tool für das Daten- und Informationsmanagement im Unternehmen“, erklärt Adrian Knapp, CEO bei Aparavi. „OCR macht es möglich, große Mengen an Text aus unstrukturierten Dateien zu extrahieren, ganz egal in welchem Ursprungsformat sie vorliegen. Diese Textinformationen sind eine wichtige Voraussetzung, um KI-Anwendungen praxisnah in die Arbeitsprozesse zu integrieren. So sorgt diese KI-Funktionalität von APARAVI 2.9 dafür, dass KI-Anwendungen erfolgreich in Unternehmen eingesetzt werden können.“
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„Räum dein Zimmer auf!“: Warum regelmäßige Pflege auch für Unternehmensdaten wichtig ist
Dem ein oder anderen wird der Satz „Räum dein Zimmer auf!“ noch in den Ohren klingeln und die Lebenserfahrung wird den meisten gekränkten Seelen später gezeigt haben: so unrecht hatten die Eltern mit ihren mahnenden Worten wohl doch nicht. Auch bei der unternehmerischen Datenpflege lohnt es sich regelmäßig Staub zu wischen und die Unordnung zu beseitigen. Denn sonst drohen ineffiziente Arbeitsprozesse und große Sicherheitsrisiken – im Falle eines Data Breach mit unmittelbaren Folgen für den unternehmerischen Geldbeutel und sogar die persönliche Haftung der Geschäftsführung. Und da ist noch kein Wort über das schlechte Image von Datenschludrianen verloren. Schließlich will niemand mit Unternehmen zusammenarbeiten, die geschäftskritische oder personenbezogene Daten nicht so strikt schützen wie ihre eigene Westentasche. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, zeigt vier Quick Wins, die Unternehmen von einem intelligenten und automatisierten Datenmanagement erwarten können.
1. Mehr Transparenz schaffen: Es mag spießig klingen – doch die Erfahrung zeigt, dass der organisierte Schreibtisch in Sachen Übersichtlichkeit das kreative Chaos klar aussticht. Und auch für das Datenmanagement gilt: mit Struktur und Ordnung können die Daten besser überblickt und damit effektiver genutzt werden. Das Plus an Transparenz sorgt für eine gute Übersicht über den Datenbestand und seine Einbindung in die Unternehmensprozesse. Im Falle eines Data Breach können Verantwortliche Daten schnell und sicher zuordnen und so das Risiko hoher Strafzahlungen reduzieren.
2. Unnötigen Ballast abwerfen: Ballast mit sich herumzuschleppen kostet Energie, Geld und Zeit. Ihn loszuwerden ist damit nicht nur für die eigene Stimmung von Vorteil, sondern schafft auch Benefits für die Datenverwaltung. Durch die Löschung von Dubletten, ungenutzten oder überflüssigen Daten sparen Unternehmen bis zu 40 Prozent des bisher benötigten Speicherbedarfs ein. Und das senkt die Kosten deutlich: die Administration von Cloud und Storage, Backup- sowie Security-Lösungen kann mit weniger Ressourcen umgesetzt werden. Zudem vereinfacht ein verschlankter Datenbestand die Risikoanalyse für die Informationssicherheit.
3. Die Sicherheit erhöhen: In den Untiefen vieler Datenbestände liegt Sprengstoff: personenbezogene Daten von ehemaligen Mitarbeitern, ungeschützte Kundeninformationen oder vertrauliche Umsatzplanungen – eine oft lange Liste mit hohen Risiken für Datenschutz und Compliance. In bereinigten Datenbeständen haben Unternehmen wieder die volle Transparenz und Kontrolle zurückgewonnen. Im Falle eines Data Breach können sie dann schnell und einfach ein DSGVO-konformes Handling sicherstellen.
4. Die Produktivität steigern: Mit bereinigten und strukturierten Daten gehört das langwierige Suchen nach Informationen der Vergangenheit an. Der kleinere Datenbestand kann anschließend inventarisiert und katalogisiert werden. So können Nutzer effizienter, einfacher und schneller auf Daten zugreifen und diese weiterverarbeiten. Das steigert die Produktivität, etwa wenn teamübergreifend in Datenbeständen gearbeitet wird.
„Ordnung ist das halbe Leben – dieser Grundsatz gilt auch beim Thema Datenmanagement“, erläutert Adrian Knapp CEO bei Aparavi. „Von bereinigten Datenbeständen profitieren alle Beteiligten, da Informationen effizienter und schneller verarbeitet werden können. Zusätzlich sparen Unternehmen so unnötige Kosten für die IT-Administration und Risikoanalyse ein und vermeiden im Falle von Data Breaches hohe Strafzahlungen.“
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Die verborgene Macht der Daten: Saubere Datensätze als elementarer Erfolgsfaktor für KI-Anwendungen
Der Hype rund um generative AI konzentriert sich in erster Linie auf ethisch-moralische und sicherheitstechnische Aspekte. Doch das greift viel zu kurz. Beide drehen sich um Probleme der richtigen Anwendung von KI- und ML-Apps, unterschlagen dabei aber die alles entscheidende Frage ihrer Qualität. Und die wiederum hängt in erster Linie von der Qualität der Daten ab, mit denen die Algorithmen gefüttert und trainiert werden. Doch genau daran hapert es viel zu oft, weil üblicherweise bis zu 80 Prozent der dafür in Frage kommenden Daten unstrukturiert sind. Dort verstecken sich nicht nur veraltete Dokumente oder risikobehaftete Daten, sondern eben auch wichtige, hochwertige Informationen. Daher ist es sinnvoll und notwendig, diese Datenbestände vorab zu klassifizieren, zu bereinigen und zu strukturieren. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, erklärt, warum eine saubere Data Collection (Clean & Lean Data) für die Entwicklung von KI-Apps essenziell ist:
- Schlechter Input – schlechter Output: Die Qualität des Outputs hängt, wie so oft, auch bei der KI-Entwicklung von der Qualität des Inputs ab. Je gepflegter also die Trainingsdaten, desto höher der Anwendungsnutzen. Ideal sind transparente, klassifizierte, strukturierte und priorisierte Daten (und auch Metadaten!), frei von Dubletten.
- Ausgefilterte Risiken – weniger Fallstricke: In jedem Datenbestand lauern kritische Daten und Dokumente, die aus diversen rechtlichen Gründen nicht verwendet werden dürfen. Das können beispielsweise personenbezogene Daten oder Inhalte sein, die vor dem Stichtag einer Änderung rechtlich relevanter Vorgaben datieren. Diese müssen vorab unbedingt herausgefiltert werden, um Verfälschungen, Risiken und Strafzahlungen von vorneherein zu vermeiden.
- Synthetische Daten – echte Daten: Wie groß die Unzufriedenheit der Data Scientists mit dem Datenmaterial oft ist, zeigt sich an der wachsenden Nutzung synthetischer Daten. Dumm ist nur: Mit Originaldaten können Algorithmen und Anwendungen in der Praxis schneller und effizienter entwickelt werden.
- Lange Entwicklungszeiten – hohe Kosten: KI-Entwicklung ist ein iterativer Prozess mit hohem Ressourcenbedarf – und damit ein teures Geschäft. Je schlechter der Dateninput ist, desto länger und kostenintensiver ist die Entwicklungszeit. Ein sauberer Datenbestand dagegen ist auf die relevanten, sinnvollen Daten kondensiert. Das beschleunigt die Anwendungsentwicklung, reduziert so die Kosten und ermöglicht zudem eine kürzere Time-to-Market. Und die kann für Erfolg oder Misserfolg entscheidend sein.
„Clean and Lean Data spielen bei der Entwicklung von KI- und ML-Apps eine überragende Rolle“, erklärt Adrian Knapp, CEO bei APARAVI. „Du bist, was Du isst: Der erste Schritt muss es daher sein, die wirklich relevanten Daten herauszufiltern und zu strukturieren, die Datenqualität zu steigern und so das perfekte Futter für das Training der Algorithmen zu liefern. An dieser Stelle entscheidet sich, ob eine KI-Anwendung erfolgreich wird.“
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Darauf haben Rechtsabteilungen und IT-Ermittler gewartet: APARAVI 2.7 automatisiert die E-Mail-Analyse
Ohne intelligente, automatisierte Data Management Software ist weder die Konformität mit gesetzlichen Vorgaben wie der DSGVO oder branchenspezifischen Richtlinien sicherzustellen, noch der Kampf gegen Data Breaches zu gewinnen. Denn sonst drohen schmerzhafte bis existenzbedrohende Strafzahlungen, Schadensersatzansprüche und Reputationsverluste.
In der jüngsten Version 2.7 seiner Data-Management-Plattform hat APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, eine Reihe neuer Funktionen integriert, die den Umgang mit Daten vereinfachen, transparenter und sicherer machen. Unstrukturierte Daten können bis zu 80 Prozent eines Datenbestandes ausmachen. In der Regel sind das vor allem doppelte, ungenutzte sowie unbekannte Daten und Dateien wie alte Dokumente, PDFs oder auch E-Mails. Zu den wichtigsten neuen Features zählt daher unter anderem die in Version 2.7 mögliche Datenanalyse von Microsoft Outlook:
- Connector für Microsoft Outlook und Exchange: Mit dem neuen Outlook Connector gestattet APARAVI neben den bisherigen Datenquellen wie File Storage, Azure- oder AWS-Daten jetzt auch den direkten, feingranularen Scan-, Such- und Aggregationszugriff auf E-Mails. Content und Metadaten können dabei separat durchsucht und klassifiziert werden. Zusammen mit dem demnächst verfügbaren Teams Connector deckt APARAVI damit den kompletten Microsoft Stack mit Outlook, OneDrive, SharePoint und Teams ab.
- Automatisierter Daten-Export: Die neue Funktion Automated Data Export selektiert Daten automatisch nach vorkonfigurierten Kriterien (Policies) und sichert sie inklusive der Ordnerstruktur an einem anderen Speicherort. Bei einer File Collision können Dateien wahlweise ersetzt oder übersprungen werden. Der Daten-Export erleichtert beispielsweise die automatisierte Migration von Daten in die Cloud, kann aber auch zum Backup oder zur Archivierung genutzt werden. Dabei ist auch ein inkrementelles Backup möglich.
- Dashboard-Updates: Neue Widgets erleichtern den schnellen, einfachen Einblick für wichtige Analysen und Themenbereiche. Sie zeigen unter anderem die Anzahl der Dateien, die personenbezogene Informationen enthalten. Ein weiteres Widget bildet die Anzahl der Duplikate und die Zahl der überflüssigen, ungenutzten Informationen in einer Datenquelle nach individuell einstellbaren Kriterien (etwa Alter, Größe oder Datentypen) ab. Das Widget Projected Data Growth extrapoliert und visualisiert das Wachstum des aktuellen Datenbestands und der unstrukturierten Daten. Im Dashboard Configurator lassen sich zudem die tatsächlichen Kosten pro Terabyte gespeicherter Daten kalkulieren und anzeigen.
- Relativity Connector und Teams Connector: Der Relativity Connector verbindet APARAVI mit dem bekannten eDiscovery Tool für Datenforensik, um rechtliche, investigative und regulatorische Herausforderungen zu bewältigen. Mit dem Connector für Microsoft Teams lassen sich Teams-Nachrichten durchsuchen, indexieren, klassifizieren, exportieren und archivieren. Außerdem werden die Reporting-Funktionen für sehr umfangreiche Datenscans und die Datenanalyse-Interoperabilität optimiert. Beide Funktionen werden im Laufe des dritten Quartals 2023 verfügbar sein.
„Die Datentransparenz und -qualität wird immer mehr zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor“, erklärt Gregor Bieler, Co-CEO bei APARAVI. „Saubere, auf die wesentlichen Informationen konzentrierte Datenbestände sind produktiv, sicher und nachhaltig zugleich. Deshalb führt kein Weg am intelligenten und automatisierten Datenmanagement mit APARAVI 2.7 vorbei.“
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„Aber doch nicht bei uns“: Die vier beliebtesten Ausreden, den Datenschutz zu verschlafen
Wir alle kennen das Sprichwort „sich selbst in die Tasche lügen“. Aber es geht auch andersherum: Wer sich beim Thema Datensicherheit in trügerischer Sicherheit wiegt, dem können die Taschen schnell erheblich erleichtert werden. Bei Data Breaches drohen saftige Strafzahlungen, Regressforderungen und Schadensbehebungskosten – ganz abgesehen vom Reputationsverlust im Markt, dem Verlust geistigen Eigentums bis hin zu einem möglichen Bankrott. Höchste Zeit also, aufzuwachen.
Doch es gibt so wunderbare Ausreden. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, identifiziert die beliebtesten Taktiken zur Selbsttäuschung.
1. Um die paar Daten müssen wir uns nicht kümmern: Die Anfälligkeit gegen Data Breaches ist nicht abhängig vom Datenvolumen, und die Menge allein sagt nichts über die Brisanz der Daten aus. Risiken können selbst im kleinsten Datenbestand lauern. Manchmal reicht schon ein einziges Chef-Foto von der letzten Weihnachtsfeier. Zudem sind KMUs und sogar kleine Personengesellschaften oft überrascht von der Anzahl an Dateien mit kritischen Informationen, etwa personenbezogenen Daten, die sich tatsächlich in ihrem Besitz befinden.
2. Unsere Daten sind so harmlos: Das Risikopotenzial der im eigenen Datenbestand lauernden Informationen wird oft unterschätzt. Das liegt meist daran, dass gar nicht bekannt ist, welche Daten dort überhaupt gespeichert sind. Jedes Unternehmen hat personenbezogene oder unternehmenskritische Daten im Bestand. Und die sind niemals harmlos.
3. Wir sind doch sicher: Der Schutz gegen Attacken von außen mit Firewall und Spamschutz allein ist noch kein Sicherheitskonzept, taugt aber wunderbar als vermeintliches Ruhekissen. Fakt ist jedoch, dass sich kein Unternehmen auf einen äußeren Schutzring allein verlassen darf. Ein Überwinden der Mauer muss immer einkalkuliert und der interne Datenbestand durch Dateninventarisierung, Backups und Verschlüsselung gegen Data Breaches geschützt werden.
4. Unser IT-Partner macht das schon: Das mag ja stimmen, entbindet aber nicht von der Verantwortung für die Zugriffsrechte, sowie die Qualität und die Sicherheit der eigenen Daten. Praktisch alle Dienstleister arbeiten auf der Basis von Service Level Agreements (SLAs). Die Punkte Data Governance und Data Security gehören unbedingt in diesen Service-Katalog und müssen ständig aktualisiert und kontrolliert werden.
„Wer als Daten-Verantwortlicher sicher schlafen will, darf sich nicht selbst täuschen“, erklärt Gregor Bieler, Co-CEO bei APARAVI. „Erst nach der Einführung eines durchdachten, dauerhaften Sicherheitskonzepts mit einem sauberen und transparenten Datenbestand kann er entspannt durchatmen.“
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Vorsicht: Hier richten Datenverluste maximalen Schaden an
Ein Data Breach kann richtig teuer werden: Strafzahlungen in Millionenhöhe, teure Aufräumarbeiten und geschäftsschädigende Reputationsverluste haben einige Unternehmen sogar in den Ruin getrieben. Und die Frage ist ja nicht, ob, sondern wann ein Data Breach passiert. Milliarden von Datensätzen sind den betroffenen Unternehmen in den letzten Jahren so entwendet worden. Entsprechend groß ist der Druck, sich dagegen zu wappnen. Intelligente Technologie hilft sowohl präventiv durch Bereinigung und Transparenz der Datenbestände als auch beim Verifizieren, Wiederherstellen und Bereinigen kompromittierter Daten nach einem Datendiebstahl oder Ransomware-Angriff. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, zeigt die typischen Pain Points bei einem Data Breach auf.
1. Unverschlüsselte Daten sind leichte Beute: Verschlüsselung ist immer noch die beste Prophylaxe gegen schmerzhafte Datenverluste. Verschlüsselte Daten sind selbst nach einem Data Breach für den Angreifer nicht nutzbar. So werden mögliche Schäden und Geldbußen vermieden.
2. Fehlende Dateninventarisierung macht blind: Wer seine Datenbestände nicht kennt, weiß nicht, welche Daten überhaupt verloren gegangen sind. Die kontinuierliche Inventarisierung bringt Licht ins Daten-Dunkel und zeigt versteckte Risiken auf.
3. Mangels Analysemöglichkeiten fehlt der Durchblick: Bei einem Data Breach müssen die erbeuteten Daten schnell und exakt analysiert und mit den unternehmenseigenen Daten abgeglichen werden. Die Meldefrist dafür liegt bei exakt 72 Stunden. Manuell ist das bei Tausenden von Dateien unmöglich – nur intelligente Technologie schafft das!
4. Ohne dauerhafte Datenbereinigung gibt es keine Aktualität: Datenschutz ist ein kontinuierlicher Prozess. Innerhalb kurzer Zeit können sich sonst neue, potenziell gefährdete Dateien mit personenbezogenen Daten unerkannt einschleichen oder alte Dateien werden mit personenbezogenen Daten geändert. Die Datenbestände müssen daher ständig auf Risiken hin überprüft und entsprechend bereinigt werden.
„Wer sein Unternehmen nicht umfassend gegen Data Breaches wappnet, handelt verantwortungslos“, erklärt Gregor Bieler, Co-CEO bei APARAVI. „Attacken müssen schnell und exakt analysiert und bereinigt werden können. Wie die jüngsten Beispiele eindrücklich zeigen, ist sonst sogar die Existenz ganzer Unternehmen gefährdet.“
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Datenproduktivitätslücke bedroht deutsche Unternehmen
Unternehmen wissen zwar ganz genau, welche Bereiche ihres Geschäfts sie mithilfe ihrer Daten optimieren wollen, allerdings fehlt den meisten der dafür benötigte Überblick über ihren gesamten Datenbestand. Eine aktuelle Studie von Aparavi*, dem europäischen Anbieter von Data Mastery, unter deutschen Geschäftsführern, Managern und IT-Entscheidern verdeutlicht diese Unsicherheit: Nur ein knappes Drittel der Befragten (32 Prozent) bestätigte, konkret zu wissen, wie viele Daten ihr Unternehmen sammelt, während lediglich zwei aus fünf (40 Prozent) angaben, dass ihnen bewusst ist, welche Art Daten sie erfassen.
Dementsprechend erklärten auch lediglich 20 Prozent der Studienteilnehmer, dass ihre Unternehmen aktiv mit allen vorhanden Daten arbeiten, während ein weiteres Drittel (34 Prozent) angab, sich immerhin fast alle Daten zunutze zu machen. Im Ergebnis bedeutet dies allerdings, dass nur etwas mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen nahezu das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpft. Bei den anderen sind Daten zwar auch in großen Mengen vorhanden, aber sie sind nicht in der Lage, sie im benötigten Ausmaß zu verwenden. Diese Datenproduktivitätslücke gefährdet das Erreichen der Unternehmensziele und damit den nachhaltigen Erfolg.
Die Datenproduktivitätslücke hat mannigfaltige Ursachen
Die konkreten Gründe hierfür sind vielfältig: unter den Befragten, die nicht mal einen ungefähren Überblick über die in ihren Unternehmen vorliegenden Daten haben, sieht dies fast jeder Zweite (46 Prozent) nicht als seine Aufgabe an, während für ein Viertel (25 Prozent) dieser Aufgabe keine Priorität einräumt. Darüber hinaus gab auch ein Fünftel aller Befragten (19 Prozent) jeweils an, dass es ihnen zu zeitaufwendig ist oder sie schlicht nicht wissen, wie sie sich eine Übersicht verschaffen sollen. Insbesondere von den Geschäftsführern und Entscheidern aus großen Unternehmen mit bis zu 999 Mitarbeitern wurden die beiden letzteren Punkte vermehrt als Herausforderung genannt.
Unter den Studienteilnehmern, die laut eigener Aussage bislang nur die Hälfte oder weniger ihrer Daten nutzen, möchten zwar 63 Prozent in Zukunft ihre Unternehmensdaten aktiver verwenden, aber 43 Prozent sehen dabei ein konkretes Problem: Zeitmangel. Aufgrund der täglich weiter anwachsenden Datenmengen wird es für Unternehmen immer schwieriger, beispielsweise alle für eine Entscheidung wichtigen Daten schnell bereitzustellen. Auch die scheinbar hohen Kosten für entsprechende Lösungen sehen 14 Prozent als einen Grund, der sie weiterhin daran hindert, aus ihren Daten stärker Mehrwerte zu generieren.
Eine datengetriebene Unternehmenskultur führt zu nachhaltigem Erfolg
Dabei haben die befragten Führungskräfte konkrete Vorstellungen, wofür sie die von ihrem Unternehmen gesammelten Daten einsetzen wollen würden: Die meistgenannte Antwort war die Optimierung von Betriebsabläufen (51 Prozent) – in großen Unternehmen stimmten sogar zwei Drittel (67 Prozent) dem zu – gefolgt von der Kostenoptimierung (41 Prozent) und der Personalisierung von Angeboten und Dienstleistungen (33 Prozent) sowie der Datenaustausch mit Geschäftspartnern (30 Prozent).
„Die Ergebnisse der Studie zeigen deutlich, dass die Führungskräfte in den meisten deutschen Unternehmen noch zu wenig über ihre Daten wissen und deshalb nicht in der Lage sind, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Um langfristig erfolgreich zu sein, müssen sie jedoch eine datengetriebene Kultur etablieren, sodass Entscheidungen künftig auf Basis aller relevanten Daten getroffen werden,“ erklärt Gregor Bieler, CEO EMEA bei Aparavi. „Natürlich lässt sich diese Datenproduktivitätslücke nicht von heute auf morgen schließen – wer aber nicht bald damit anfängt, wird das Nachsehen haben. Lösungen wie die Aparavi Data Mastery Platform helfen Unternehmen jeder Größe dabei, ihre Daten nicht nur zu finden, sondern sie auch ganz nach ihren Bedürfnissen zu klassifizieren und optimieren. Nur so können Unternehmen ihre Daten wirklich dafür nutzen, ihre konkreten Ziele zu erreichen.
* Methodik der Studie: YouGov hat im Auftrag von Aparavi zwischen dem 23. April und 1. Mai 2021 mit 250 Geschäftsinhaber, Geschäftsführer und IT-Entscheider in Deutschland in Online-Interviews durchgeführt.
Aparavi verschafft Unternehmen die volle Kontrolle über ihre unstrukturierten Daten. Mit der Data Mastery Platform stellt Aparavi ein intelligentes Werkzeug bereit, mit dem Unternehmen ihre Daten schnell und einfach aufdecken, optimieren, klassifizieren und auswerten können. Dadurch minimieren sie nicht nur ihre Kosten und Risiken, sondern generieren aus diesen Informationen auch gleichzeitig einen echten Mehrwert für ihr Geschäft. Für weitere Informationen über Aparavi und die Data Mastery Plattform besuchen Sie https://aparavi.eu/de.
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Mit Data Mastery zum Geschäftserfolg: Ex-Microsoft Manager Bieler geht mit Aparavi an den Start
- Aparavi gibt Unternehmen jeder Größenordnung die Kontrolle über ihre Daten
- Unternehmen können versteckte, unstrukturierte Daten schnell und einfach finden, klassifizieren, optimieren und auswerten, um Geschäftspotenziale zu erschließen und Kosten zu sparen
- Ex-Microsoft Manager Gregor Bieler steht Aparavi als CEO EMEA vor
Heute startet Aparavi, der europäische Anbieter von Data Mastery, in Deutschland. Aparavi hat sich zum Ziel gesetzt, Unternehmen jeder Größenordnung die Kontrolle über ihre Daten zu geben, damit sie das Beste aus ihnen herausholen, um ihren Geschäftserfolg nachhaltig zu steigern. Das Herzstück der Lösung bildet die Data Mastery Platform. Sie fußt auf der Aparavi Deep Intelligence Engine, die auf intelligentem maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basiert. Dank der intuitiven Benutzeroberfläche – dem Data Mastery Cockpit – können Unternehmen kinderleicht und ohne nennenswerten IT-Kenntnisse ihre Daten aufdecken, optimieren, klassifizieren und auswerten. Gregor Bieler, zuletzt General Manager und Member of the Executive Board bei Microsoft Deutschland, übernimmt als CEO EMEA die Leitung des Unternehmens. Der Hauptsitz von Aparavi ist in Zug (Schweiz); die europäische Tochtergesellschaft hat ihren Sitz in München.
„Daten sind die neue Währung,“ so heißt es. Sie sind in jedem Unternehmen in großen Mengen vorhanden und können wertvolle Erkenntnisse liefern, um Prozesse zu optimieren, das Kundenerlebnis oder neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Studien zeigen allerdings, dass 80 Prozent der Unternehmensdaten unstrukturiert auf Servern schlummern – also brach liegen. Unternehmen haben folglich keine Kontrolle über dieses vermeintliche Kapital und nutzen es nicht gewinnbringend. Dabei sind diese Daten oft der Schlüssel zum Erfolg, um sich nachhaltig Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Mit Machine Learning zum Geschäftserfolg: Daten finden, klassifizieren, optimieren und nutzen
Wie einfach und kostengünstig die Kontrolle der eigenen Unternehmensdaten ist, zeigt Aparavi:
- Geschäftspotenziale heben: Das Kernstück der cloudbasierten Lösung ist die Data Mastery Platform. Sie umfasst die Aparavi Deep Intelligence Engine, die auf intelligentem maschinellem Lernen basiert. Dank dem Data Mastery Cockpit – der intuitiv-bedienbaren Benutzeroberfläche – können selbst unerfahrene Mitarbeiter unstrukturierte Daten in jeder IT-Umgebung – ob On Premise, Cloud oder Hybrid – kinderleicht und kosteneffizient aufdecken, klassifizieren, optimieren und auswerten, um Geschäftspotenziale zu heben.
- Performance steigern: Aparavi hilft dabei, Daten schnell und einfach zu konsolidieren oder zu entsorgen, um die Systeme zu entlasten und die IT-Performance zu verbessern
- Sicheres Compliance Management: Dank hunderter vordefinierter branchenspezifischer Richtlinien und globaler Muster können Unternehmen mit Aparavi Richtlinien, Vorgaben und Regularien wie die DSGVO umsetzen und einhalten
- Schnell einsatzbereit: Die Lösung ist in jedem Unternehmen innerhalb von 30 Minuten implementiert.
Aparavi verschafft Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten. Sie erhalten einen umfassenden Überblick über alle wirklich wichtigen Daten und deren Wert. Auf dieser Basis können sie nicht nur fundierte Geschäftsentscheidungen treffen, sondern gleichzeitig auch Risiken minimieren.
„Jedes Unternehmen sollte genau wissen, über welche Daten es verfügt und wo sie sich befinden, um nicht nur richtlinienkonform zu agieren – Stichwort DSGVO – sondern auch neue Geschäftspotenziale zu erschließen und sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu sichern. Wir nennen es Data Mastery, die Kontrolle über die eigenen Unternehmensdaten. Darin liegt der Schlüssel zum Erfolg. Und das betrifft DAX-Unternehmen genauso wie den Mittelständler“, sagt Gregor Bieler, CEO EMEA von Aparavi. „Ich freue ich mich sehr darauf, Unternehmen zu unterstützen und ihnen das richtige Werkzeug an die Hand zu geben, damit sie Herr ihrer Daten werden. Mit der erstklassigen Technologie von Aparavi können unsere Kunden nicht nur das ganze Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und gleichzeitig wichtige regionale Richtlinien einhalten. Sie können außerdem fundierte Geschäftsentscheidungen treffen, was ihnen Wettbewerbsvorteile sichert – und das kostengünstig und ohne nennenswerte IT-Kenntnisse.“
Aparavi verschafft Unternehmen die volle Kontrolle über ihre unstrukturierten Daten. Mit der Data Mastery Platform stellt Aparavi ein intelligentes Werkzeug bereit, mit dem Unternehmen ihre Daten schnell und einfach aufdecken, optimieren, klassifizieren und auswerten können. Dadurch minimieren sie nicht nur ihre Kosten und Risiken, sondern generieren aus diesen Informationen auch gleichzeitig einen echten Mehrwert für ihr Geschäft. Für weitere Informationen über Aparavi und die Data Mastery Platform besuchen Sie https://aparavi.eu/de.
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