Wenn Daten das neue Öl sind, NoSQL ist der Supertanker.
Entwickler, die Anwendungen der nächsten Generation für Web, Mobilgeräte, die Cloud oder das IoT entwickeln, haben unbegrenzte Möglichkeiten, Daten wie und wo zu speichern. NoSQL-Datenbanken sind eine relativ neue, skalierbare Methode zur Datenspeicherung und können große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten verarbeiten. Sie ermöglichen Unternehmen mehr Flexibilität und Skalierbarkeit bei massivem Datenwachstum – sie speichern sensible und persönliche Daten, Netzwerkdaten und alle Arten von Geschäftsdaten.
Auf der anderen Seite kann es schwierig sein, Daten in NoSQL zu verwalten: Es ist komplexer, es gibt keine Standardmethode zum Abrufen von Informationen und herkömmliche Klassifizierungs-, Datenschutz- und Sicherheitstechnologien werden selten im Hinblick auf NoSQL entwickelt.
NoSQL hat „Die Unterstützung moderner Geschäftsanwendungen ist für alle Unternehmen von entscheidender Bedeutung„– Aus diesem Grund ist es wichtiger denn je, diese Daten klassifizieren und verwalten zu können.
Discovery Drama für NoSQL
Eine der größten Herausforderungen bei der Einhaltung jeglicher Datenschutzbestimmungen besteht darin, Daten über mehrere Datenspeicher hinweg zu erkennen, zu identifizieren und zu klassifizieren. Datenschutzbestimmungen verlangen von Unternehmen, Verbraucherdaten unabhängig vom Speicherort zu identifizieren und zu verwalten.
Klassifizierungssoftware wird traditionell für lokale, unstrukturierte oder strukturierte SQL-Daten entwickelt. Mit der explosionsartigen Zunahme an Daten verlagern jedoch immer mehr Unternehmen ihre persönlichen und sensiblen Daten in die Cloud oder in Big Data- und NoSQL-Speicher wie MongoDB, Elastic, CouchBase, Cassandra und mehr.
Zu den Herausforderungen beim Entdecken und Klassifizieren von Daten in NoSQL gehören:
• Flexible SchemataEine der Stärken von NoSQL liegt darin, dass es kein festes Schema gibt. Das macht es flexibler, skalierbarer und an unterschiedliche Datennutzungen anpassbar. Diese Stärke stellt jedoch im Kontext der Datenermittlung eine Herausforderung dar: Jeder Datensatz kann unterschiedliche Felder enthalten, und es ist schwierig, die Ergebnisse einheitlich darzustellen.
• Einzigartig bis ins kleinste Detail: Im Gegensatz zu SQL gibt es für NoSQL keine Standardmethode zum Abrufen von Informationen: Jedes System erfordert eine spezifische Handhabung. Während strukturierte Datenquellen in der Regel ANSI SQL entsprechen, ist jede NoSQL-Datenquelle einzigartig.
• Lampenfieber: Da NoSQL häufig große Datenmengen enthält, muss bei allem, was auf diese Daten zugreift, auf Struktur und Indizierung geachtet werden – und es muss speziell für diese Art der Datenspeicherung entwickelt werden –, damit die Leistung nicht beeinträchtigt wird.
• Zu spät zur Party: Da NoSQL noch relativ neu ist, werden herkömmliche Klassifizierungs-, Datenschutz- und Sicherheitstechnologien selten im Hinblick auf NoSQL entwickelt.
Da viele veraltete Klassifizierungstechnologien nicht für die Skalierung in der Cloud, bei NoSQL oder bei BigData ausgelegt sind, ist es für Unternehmen, die ihre personenbezogenen Daten überall finden, inventarisieren und katalogisieren möchten, eine Herausforderung, um Vorschriften wie CCPA und GDPR.
Die Fähigkeit, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu aggregieren und zu klassifizieren, ist ein wesentlicher Bestandteil der neuen Ära der Datenschutz- und Datensicherheitsbestimmungen – insbesondere jetzt, da Entwickler vertrauliche Daten regelmäßig in allen möglichen nicht-traditionellen Datenspeichern ohne SQL aufbewahren.
Eine BigIDea für NoSQL
BigID ist die erste Datenermittlungstechnologie, die Sicherheits- und Datenexperten die Möglichkeit gibt, Ihre sensiblen und persönlichen Daten überall zu finden: strukturiert, unstrukturiert, Big Data, Cloud und NoSQL.
BigID kann Identitätsdaten sogar systemübergreifend korrelieren: Es verknüpft einen Datensatz in einer SQL-Datenbank mit Dokumenten, die in einer NoSQL-Umgebung gespeichert sind, mit derselben Identität oder Entität.
Mit BigID können Unternehmen über die bloße Datenerhebung hinaus Identitätsprofile und ein Inventar persönlicher Daten erstellen, das Folgendes umfasst: über ihre Dateien, relationalen Datenbanken, Data Warehouses, NoSQL und mehr – Erstellen einer 360°-Sicht auf persönliche und sensible Daten.
Und damit nicht genug: Mit BigID können Organisationen Auskunftsersuchen der betroffenen Person (DSARs) auch über NoSQL.
BigID bietet Unternehmen unübertroffene NoSQL-Unterstützung – von MongoDB über CouchBase bis hin zu Cassandra, AWS Dynamo, Elastic und mehr. Unternehmen können diese Daten dann im Kontext mit in der Cloud, herkömmlichen Datenspeichern und Anwendungen gespeicherten Informationen betrachten, um umfassende Identitäts- und Entitätsprofile zu erstellen und so Compliance und Datenschutz für Verbraucherdaten zu gewährleisten.
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