Het Probleem van Handmatige Classificatie
Elke Purview-implementatie begint met dezelfde aanname: gebruikers zullen gevoeligheidslabels toepassen op hun documenten en e-mails. Het labelschema is gedocumenteerd, training is gegeven en beleid is gepubliceerd. Dan komt de realiteit.
Het fundamentele probleem is dat dataclassificatie geen gebruikersprobleem is — het is een architectuurprobleem. Vragen aan een drukke financieel analist om te beslissen of zijn spreadsheet persoonsgegevens, vertrouwelijke financiële data of interne informatie bevat — en het juiste label toe te passen — voor elke opslag en verzending, is hem vragen om naast zijn eigenlijke werk ook data-governance officer te zijn.
In elke Purview-omgeving die wij beoordelen, is het patroon consistent: gevoeligheidslabels bestaan in de beheerconsole, training heeft plaatsgevonden, en toch blijven grote hoeveelheden gevoelige data ongelabeld of onjuist gelabeld in SharePoint-bibliotheken en Exchange-mailboxen.
De vraag is niet "kennen uw gebruikers het labelbeleid?"
De vraag is: "wat gebeurt er met uw databescherming als zij het vergeten, haast hebben of het simpelweg negeren?" Als het antwoord "niets beschermt het" is, is uw data governance zo sterk als uw minst betrokken medewerker.
Wat Auto-Labelling Werkelijk Doet
Microsoft Purview Auto-Labelling is niet één functie — het zijn twee afzonderlijke engines die op verschillende punten in uw datalifecycle werken, elk met eigen sterktes en toepassingsgebieden.
De eerste engine, client-side auto-labelling, werkt op het apparaat van de gebruiker. Het scant inhoud terwijl de gebruiker werkt en suggereert een label of past er automatisch een toe — voordat het document wordt opgeslagen of de e-mail wordt verzonden. De gebruiker blijft betrokken, wat waardevol is voor gevoelige workflows waar menselijke bevestiging ertoe doet.
De tweede engine, server-side auto-labelling, werkt volledig op de achtergrond via Microsoft 365-services — SharePoint, OneDrive en Exchange. Het scant bestaande en nieuwe inhoud in rust en in transit, past labels toe zonder gebruikersinteractie en kan uw gehele datavermogen systematisch verwerken. Dit is de engine die schaalt.
Het cruciale architectuurprincipe dat beide engines bestuurt is labelprioriteitsbeveiliging: auto-labelling vervangt nooit een label met hogere prioriteit door een label met lagere prioriteit, en verwijdert nooit een al toegepast label. Dit zorgt ervoor dat automatisering de beveiligingshouding van al geclassificeerde inhoud niet kan verlagen.
Client-Side vs Server-Side
| Functionaliteit | Client-Side | Server-Side | Strategische Waarde |
|---|---|---|---|
| Werkt zonder gebruikersinteractie | ✗ | ✓ | Kritiek |
| Dekt SharePoint & OneDrive in rust | ✗ | ✓ | Kritiek |
| Classificeert Exchange-mail in transit | ✗ | ✓ | Kritiek |
| Simulatiemodus vóór uitrol | ✗ | ✓ | Hoog |
| Classificeert PDF's en afbeeldingen | ✗ | ✓ | Hoog |
| Gebruikersgerichte beleidstips | ✓ | ✗ | Gemiddeld |
| Realtime documentlabeling | ✓ | ✗ | Gemiddeld |
| Ondersteunt alle Microsoft 365-plannen | ✓ | ✗ | Gemiddeld |
De Compliancedimensie: Waarom Dit Uw Auditor Interesseert
Auto-labelling beleid is niet zomaar een technische configuratie — het is bewijs. Het toont auditors aan dat uw databescherming systematisch, gedocumenteerd en niet afhankelijk is van individueel gebruikersgedrag.
De rode draad door elk groot Europees regelgevend kader is de vereiste voor consistente en aantoonbare databeschermingsmaatregelen. Handmatig labelen kan per definitie niet consistent zijn. Wanneer uw auditor vraagt hoe u ervoor zorgt dat gevoelige data wordt geclassificeerd, is "we hebben onze gebruikers getraind" geen acceptabel antwoord onder NIS2 Artikel 21 of DORA Artikel 9.
AVG Compliancerisico
Artikel 32 vereist "passende technische maatregelen" voor gegevensbeveiliging. Een labelarchitectuur die volledig afhankelijk is van gebruikersgedrag is geen technische maatregel — het is een beleidsaspiratie. Auto-labelling is de technische maatregel.
NIS2 Compliancerisico
NIS2 vereist risicobeheermaatregelen inclusief beleid voor gegevensverwerking en toegangscontrole. Aantonen dat gevoelige data systematisch wordt geclassificeerd wordt steeds vaker verwacht door Nederlandse bevoegde autoriteiten.
DORA Compliancerisico
Financiële instellingen moeten ICT-risicobeheer aantonen over hun informatiemiddelen. Ongeclassificeerde of onjuist gelabelde financiële data is een expliciete kloof in uw DORA-bewijspakket — die auto-labelling dicht.
Auto-Labelling Zonder Expertise Is een Risico, Geen Oplossing
Wij hebben Purview auto-labelling ingezet in enterprise-omgevingen in financiële dienstverlening, gezondheidszorg en professionele dienstverlening. Het verschil tussen een beleid dat beschermt en een dat verstoort, zit in de ontwerp- en simulatiefase.
Boek een Gratis Purview AssessmentWaarom Implementatie-expertise Belangrijker Is dan de Functie Zelf
Microsoft maakt auto-labelling beschikbaar voor elke organisatie met de juiste licentie. Wat Microsoft niet eenvoudig maakt, is het correct implementeren — op een manier die dekking bereikt zonder verstoring, vals-positieven of prestatieproblemen in uw SharePoint-omgeving te veroorzaken.
De drie meest voorkomende fouten die wij tegenkomen bij het beoordelen van Purview-omgevingen die auto-labelling zonder specialistische ondersteuning hebben geprobeerd:
Simulatiemodus Overgeslagen
Server-side auto-labelling heeft een simulatiemodus om te bekijken wat gelabeld zou worden voordat er actie wordt ondernomen. De meeste organisaties slaan deze stap over en gaan direct naar productie — om vervolgens weken lang helpdeskmeldingen te verwerken van gebruikers die verrast zijn door onverwachte labelwijzigingen op bestaande bestanden.
Onjuist Geconfigureerde Gevoelige Informatietypen
Auto-labelling activeert op Sensitive Information Types (SITs). Standaard SITs hebben vals-positiefpercentages die acceptabel zijn voor detectie maar destructief bij auto-labelling op schaal. Implementeren zonder SIT-afstemming betekent ofwel over-labeling (alles wordt Vertrouwelijk) of onder-labeling waarbij de patronen uw daadwerkelijke gevoelige dataformaten volledig missen.
Prestatie-impact SharePoint
SharePoint op schaal scannen heeft reële prestatie-implicaties, met name voor bibliotheken met miljoenen items. Zonder throttlebeheer en gefaseerde uitrolplanning kan een agressieve auto-labelling scan de SharePoint-prestaties tijdens kantooruren verslechteren — en van een beveiligingsinitiatief een productiviteitscrisis maken.
Drie Vragen Die Elke CISO Moet Beantwoorden Vóór Auto-Labelling Implementatie
Dit zijn de vragen die een volwassen Purview-implementatie onderscheiden van een compliance-afvinkoefening:
Welk percentage documenten in uw SharePoint- en OneDrive-omgeving is momenteel gelabeld?
Als het antwoord "dat weten we niet" is, heeft u geen basislijn. Zonder basislijn kunt u dekking niet meten, compliance niet aantonen of een risico-evenredige beslissing nemen over waar te beginnen.
Wie in uw organisatie heeft de bevoegdheid om te beslissen welke datapatronen een auto-label activeren — en is dat de juiste persoon?
Auto-labelling beslissingen zijn data-governancebeslissingen met gevolgen voor versleuteling en toegang. Dit is geen IT-vraag. Het vereist een data-eigenaar, een privacy officer en een beveiligingsarchitect in dezelfde kamer.
Heeft u een simulatiemodus validatieproces voordat een auto-labelling beleid naar productie gaat?
Zonder simulatie test u op live data met live gebruikers. Één onjuist geconfigureerd beleid kan duizenden incorrecte labels genereren in uw tenant — en in tegenstelling tot handmatige classificatie schalen geautomatiseerde fouten direct.
Auto-Labelling Is de Basislaag — Niet de Bestemming
De waardepropositie van Purview — DLP-handhaving, versleuteling, RBAC-governance, auditklaarmelden — hangt volledig af van de kwaliteit van uw classificatielaag. Als uw data inconsistent gelabeld is, werken uw DLP-beleidsregels inconsistent. Als gevoelige data ongelabeld is, is het volledig onzichtbaar voor uw beschermingskader.
Auto-labelling is geen configuratie die u inschakelt. Het is een architectuurproject dat zorgvuldig ontwerp van uw Sensitive Information Types vereist, gefaseerde simulatie en validatie, prestatiegeplanning en een governance-model dat definieert wie classificatiebeslissingen beheert.
Wij hebben dit geleverd voor enterprises in financiële dienstverlening, gezondheidszorg en professionele dienstverlening in Nederland en Europa. Als u niet zeker weet welk percentage van uw gevoelige data momenteel geclassificeerd is — is die onzekerheid op zichzelf al de compliance-kloof.
Microsoft Purview Oplossingen
Auto-labelling architectuur, DLP-beleidontwerp, RBAC-governance — ontdek hoe wij Microsoft Purview implementeren voor Europese enterprises.
Bekijk Purview DienstenPurview op macOS: Waarom "Onboarded" Niet "Beschermd" Betekent
De platformverschillen, verborgen kosten en compliancerisico's die elke CISO met een gemengde OS-vloot moet adresseren.
Lees het Artikel