
Knowledge base
October 27, 2025
Data classification vs. Sensitivity Labels in Microsoft Purview
Introduction: Why data security is now top priority
In 2025, Dutch companies will face increasing data security challenges. With the increase of remote working, AI integrations and stricter AVG regulations, insight and protection of sensitive data will become crucial.
Yet we see many organizations struggling with a fundamental question: what is the difference between “classification” and “sensitivity labels” within Microsoft Purview? More importantly, how do you deploy these tools effectively?
At ALTA-ICT, we help Dutch organizations with ISO-certified data security and AVG compliance. In this guide, we explain step by step how to optimally deploy Purview.
What is the difference between classification and sensitivity labels?
Classification in Microsoft Purview automatically detects sensitive information such as credit card information, Social Security numbers or medical records. This is done based on standard or self-created Sensitive Information Types (SITs). The goal? Gain insight into data risks – without directly enforcing protection.
Sensitivity Labels go one step further: they apply real security. Think of encryption, watermarks and access restrictions. You can assign these labels manually or have them applied automatically based on policy.
Together, classification and labels provide scalable, automated data security in Microsoft 365.
Implementation guide: this is how to use Purview effectively
Step 1: Define what is sensitive
Start by defining what data is considered sensitive within your organization. Purview offers ready-made SITs such as PII, financial data and health data. ALTA-ICT helps you create company-specific classifications (think customer codes or project information).
Step 2: Locate and classify data
Scan your Microsoft 365 environment with Purview’s data classifiers: from documents and emails to databases. Standard classifiers recognize sensitive content automatically, but you can also add logic – for example, validation of citizen service numbers via checksums.
Step 3: Apply sensitivity labels
After classification, you can activate protection via labels that:
-
Encrypting files and emails
-
Restrict access by role/team
-
Automatically triggering DLP policies
-
Working with Insider Risk Management
Result: control over who can see, access or share what.
Step 4: Monitoring & optimizing
Data Security Posture Management (DSPM) gives you continuous insight into data risks. Combine this with insights from DLP and Insider Risk Management to refine your policies.
Common mistakes – and how to avoid them
Error: Only classify without security
Result: Information leaks out anyway
Solution via ALTA-ICT: Implement auto-labeling
Error: Apply policies too broadly
Result: Disruptions in work processes
Solution via ALTA-ICT: Risk-based approach with pilot
Error: Lack of user education
Result: Incorrect labels or no use
Solution through ALTA-ICT: Custom Awareness training
Error: No monitoring after implementation
Result: Undetected risks
Solution via ALTA-ICT: DSPM + periodic review
What is the ROI of Purview implementation?
Investment: Time – 3 to 6 weeks implementation
Payback: 65% less data breach risk
Investment: License fee (depending on Microsoft license)
Payback: Up to €50,000 savings on data breach fines
Investment: Awareness training
Payback value: 70% less erroneous file sharing
Investment: DLP automation
Payback: 40% fewer IT incidents due to human error
The ALTA-ICT approach
At ALTA-ICT, we guide organizations through every part of the data security process:
✅ ISO27001 & NEN7510 certified approach
✅ Dutch compliance expertise (AP, AVG, DigiD)
✅ Custom classifications & auto-labeling policies
✅ Training and awareness for users
✅ Monitoring, reporting & periodic optimization
Frequently asked questions (FAQ)
Should I use both classification and labels?
Yes, classification provides visibility into risk; labels provide actual protection.
Can labels be applied automatically?
Absolutely. With policies, you can automatically apply encryption and restrictions to sensitive info.
Does Purview work beyond Microsoft 365?
Partial – integrations are possible, but M365 offers the most native protection.
Is it suitable for smaller SMEs?
Sure. Start small (top 3 data types) and scale out. ALTA-ICT helps with this step by step.
Is it AVG-proof?
Yes, if configured correctly. Our approach follows the guidelines of the Personal Data Authority.
Conclusion & CTA
Microsoft Purview offers powerful tools for both insight and data protection. But only with the right configuration and guidance will you realize its full potential – and avoid costly mistakes.
Book a free data security consultation with one of our Dutch experts now.
Call us at 088-0333100
alta-ict.co.uk/free-consultation
Want to know more?

Related
blogs
Tech Updates: Microsoft 365, Azure, Cybersecurity & AI – Wekelijks in je Mailbox.



![Sensitive Information in AI Chat, Teams, and WhatsApp: The Moment Before Sending / Hero Voor Verzenden.html HTML maak synccommanodo Je stuurde de HTML-bron, niet de PNG. Ik heb die HTML zelf gerenderd en het resultaat bekeken. Het beeld is akkoord. Wat ik heb gecontroleerd Maat en fonts: exact 1200x900. Halogen 900 en Bilo 300 en 500 laden uit het bestand zelf, zonder vervangend lettertype. Inhoud: kicker “BLOG · VOOR VERZENDEN”, de kop in wit en limoengroen, en de chatkaart met “dossier” omlijnd en het label “gevoelig”. Er is geen maskering en er staan geen merknamen in. Opmaak: de kop raakt de kaart niet en de certificeringsregel is volledig. Randen: de hoekpixels zijn paars, niet de controlekleur #160a2e. Er is dus geen rand van de pagina mee geëxporteerd. Het PNG-bestand gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png heb ik je gestuurd. Zet het in je Downloads en draai dan: powershell cd C:\repos\ALTA-ICT git pull --rebase $b = "docs\Projecten\social-campagnes\Week 43 - Voor Verzenden\Blog" $f = Get-Item "$env:USERPROFILE\Downloads\gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png" Add-Type -AssemblyName System.Drawing $i = [System.Drawing.Image]::FromFile($f.FullName); "{0}x{1}" -f $i.Width, $i.Height; $i.Dispose() Copy-Item $f.FullName "$b\" -Force git add -- "$b\gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png" git diff --cached --name-only git commit -m "Blog 43: bloghero gevoelige gegevens voor verzenden" git log origin/master..master --oneline Verwachting: 1200x900, dan één bestandsnaam, daarna één of twee commits. Twee commits als de editie 15-hero nog niet gepusht is. Plak de output terug, daarna push je. In WordPress, bij blog 43: Uitgelichte afbeelding: upload dit bestand, met de alt-tekst uit de plakklaar. Controleer na het uploaden dat de bestandsnaam geen -1 heeft gekregen. De kanaalvarianten van blog 43 maak je pas als de blog live staat. De prompt staat in de plakklaar. geef me blog 43 om te maken zoals het moet in wordpress Hieronder staat alles voor WordPress, in de volgorde van de editor. Ik gebruik variant B, zonder test. Plak elke HTML in het tabblad Tekst en schakel nooit over naar Visueel. 1. Nieuw bericht Ga naar Berichten, Nieuw bericht. 2. Titel Gevoelige gegevens in AI-chat, Teams en WhatsApp: het moment vóór verzenden 3. Veld Introductie (tabblad Tekst) html Bij een datalek denk je aan een hacker. In de praktijk begint het vaak met Ctrl+V: een stuk uit een dossier in de verkeerde chat, de verkeerde mail, of een AI-tool die de tekst "even netjes maakt". Er is geen kwade wil. Er is haast, en een knop die te dichtbij zit. Deze blog gaat over dat ene moment vlak voor verzenden: wat kun je dan nog tegenhouden, en wie ziet het? 4. Veld Omschrijving (tabblad Tekst) html Waar Microsoft 365 ophoudt In de blog over Microsoft Purview zag je wat Business Premium al beschermt: mail en de bestanden in OneDrive en SharePoint. Een bestand dat je in Teams deelt, valt daar ook onder. Het chatbericht in Teams niet. DLP voor Teams-chat vraagt volgens Microsoft een E5-licentie. En een AI-chat in de browser of een app op de laptop ziet Microsoft helemaal niet. AI-chat en geheimhouding Een medewerker plakt een brief aan een cliënt in een gratis AI-chat, met zijn privéaccount, om hem beter te formuleren. Naam, adres en de reden van het dossier gaan mee, naar een dienst waarmee je organisatie geen verwerkersovereenkomst heeft. Verbieden werkt slecht. De tool blijft handig, en wie hem niet mag gebruiken, gebruikt hem stiekem. Beter: weten welke AI-tools je team gebruikt, en per tool afspreken wat erin mag. WhatsApp is geen dossier De wijkverpleegkundige stuurt een foto naar de collega die de dienst overneemt. De installateur appt de klant een offerte met diens adres. Het werkt snel, en het gebeurt vaak op een privételefoon. Daarmee staan zakelijke gegevens op een apparaat dat de organisatie niet beheert, in een app die ze niet kan archiveren. Vertrekt de medewerker, dan vertrekken de gesprekken mee. Een alternatief moet net zo snel zijn, anders gebruikt niemand het. Een waarschuwing op het juiste moment Een training over datalekken vergeet je in een week. Een melding op het moment van verzenden niet. In Outlook kan Microsoft 365 dat al: staat er een gevoelig gegeven in een mail, dan verschijnt bovenaan een melding nog voor de mail vertrekt. Voor chat en voor apps buiten Microsoft heb je daarvoor software op het apparaat nodig. Beschermen zonder meekijken Elke vorm van datalekpreventie roept bij medewerkers en ondernemingsraad één vraag op: leest de werkgever mee? Stel die vraag zelf, vóór je iets kiest. Een melding per soort gegeven is genoeg om een lek te voorkomen. Namen en berichtinhoud zijn daarvoor niet nodig. Begin met een AI-overzicht Je hoeft niet met software te beginnen. Begin met een lijst van de AI-tools die je team gebruikt, waarvoor, en met welke gegevens. Vaak staan er tools op die niemand had verwacht. De Europese AI-verordening legt de markering van AI-output bij de aanbieders. Sinds augustus moeten zij wat hun AI maakt machineleesbaar markeren; voor tools die al eerder op de markt waren, loopt de overgang tot 2 december. Dat is hun plicht. Jouw taak is weten wat je gebruikt. Het AI-Register geeft geen juridisch oordeel. Wel maakt het in ongeveer tien minuten een overzicht van je AI-tools met de transparantieteksten, als drie documenten in je mail. Zo doen wij het We beginnen met het AI-overzicht en de afspraken per tool. Daarna zetten we Purview aan voor mail en bestanden. Het gat buiten Microsoft vullen we met datalekpreventie op het apparaat, als add-on bij de moderne werkplek. We werken zelf onder ISO 27001:2023, ISO 9001:2015 en NEN 7510:2024. Veelgestelde vragen Mag een medewerker een AI-chat gebruiken voor werk? Dat bepaal je zelf, per tool. Leg vast welke tools mogen en welke gegevens er niet in horen. Een zakelijk abonnement met een verwerkersovereenkomst is iets anders dan een gratis versie met een privéaccount. Beschermt Business Premium Teams? Bestanden die je in Teams deelt wel, want die staan in SharePoint of OneDrive. Het chatbericht zelf niet; daarvoor vraagt Microsoft E5. Moet ik AI-output zelf markeren? De markering van AI-output is een plicht van de aanbieder van de AI-tool. Voor jou telt dat je weet welke tools je gebruikt en wat je erin stopt. Conclusie Het lek begint met plakken, niet met een hacker. Microsoft 365 beschermt mail en bestanden; de chat, de AI-tool en de app op de laptop vallen erbuiten. Begin met een overzicht van wat je team gebruikt en spreek per tool af wat erin mag. Wil je het moment vóór verzenden bespreken? Plan een gesprek met ALTA-ICT. 5. CTA-knop (als je thema een knopveld heeft) Tekst: Het moment vóór verzenden bespreken Link: https://alta-ict.nl/contact?utm_source=blog&utm_medium=referral&utm_campaign=voorverzenden&utm_content=blog43-cta 6. Uittreksel Een datalek begint vaak niet bij een hacker, maar bij plakken. Wat er gebeurt als een medewerker gegevens in een AI-chat, een Teams-chat of WhatsApp zet, waar Microsoft 365 ophoudt, en waarom je begint met een overzicht van de AI die je team gebruikt. 7. Categorie: Beveiliging. Zet geen andere categorie aan. 8. Uitgelichte afbeelding Upload gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png. Controleer daarna dat de bestandsnaam in de mediabibliotheek geen -1 heeft gekregen. Alt-tekst: Hero bij de blog over gevoelige gegevens vóór verzenden: een chatinvoerveld met de zin Hierbij het dossier van de cliënt, waarin het woord dossier omlijnd is en gemarkeerd als gevoelig.](/media/uploads/2026/10/gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png?width=600)
