KI und ML können grundlegende Herausforderungen in Bezug auf Compliance, Klassifizierung und Dateneinsicht bewältigen und den Paradigmenwechsel in Bezug auf Datensicherheit, Datenschutz und Datenmanagement vorantreiben. BigID nutzt ML und KI plattformübergreifend und beschleunigt so Genauigkeit, Einblicke und Wertschöpfung mit minimalem Personalaufwand, weniger Fehlern und mehr Handlungsspielraum.
Durch die Einbindung von ML-Funktionen in die gesamte Entdeckungsphase, Einstufung, und Datenintelligenz können Kunden genauere Ergebnisse und tiefere Einblicke erhalten als mit herkömmlichen Techniken.
Wie? Von NLP über Graphentechnologie bis hin zu anpassbaren Klassifikatoren: Diese einzigartigen ML-Funktionen machen es einfacher denn je, Ihre Daten gründlich zu verstehen, den Datenüberfluss zu erkennen und präzise und skalierbare Strategien für Datensicherheit, Datenschutz und Governance zu entwickeln.
NLP
BigID nutzt Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) wie Name Entity Recognition (NER) und Deep Learning, um ML-basierte Klassifikatoren hinzuzufügen, die Daten automatisch identifizieren, kategorisieren, kontextualisieren, beschriften, taggen und klassifizieren. Durch den Einsatz ML-gesteuerter Klassifikatoren können Kunden über reguläre Ausdrücke und Mustervergleich hinausgehenund identifizieren einfach und automatisch die Daten, die für sie am wichtigsten sind: einschließlich Namen, Geolokalisierungen, geistiges Eigentum, Kunden-IDsund mehr – und dabei werden Dark Data und Daten aufgedeckt, von denen sie nichts wissen.
Anpassbare NLP-Funktionen reduzieren Kosten, Zeit und Ressourcen bei der Datenklassifizierung und -verwaltung – sie verbessern die Genauigkeit, reduzieren Datenrauschen und sparen Kunden Zeit und Geld, während sie gleichzeitig schneller Erkenntnisse gewinnen. Diese NLP-Funktionen Fügen Sie über ein neuronales Netzwerk automatisch Kontextsensitivität für die Daten selbst hinzu und leiten Sie diese ab, um eine granulare und genaue Klassifizierung besser verstehen und anwenden zu können.
Die NLP-Modelle von BigID können sich außerdem automatisch an bisher unbekannte Daten anpassen und auf der Grundlage vorheriger Analysen darauf reagieren. Dies bedeutet, dass die erweiterte Klassifizierung Daten automatisch als Namen, IDs oder kontextbasiert als einen bestimmten Datentyp erkennen kann.
Mit diesen Modellen können Unternehmen präzise Ergebnisse in großem Maßstab erzielen, die auf ihre Datenherausforderungen zugeschnitten sind und unter anderem folgende Funktionen bieten:
- Optimieren Sie vorhandene NLP-Klassifikatoren für bestimmte Datenumgebungen
- Erstellen Sie zusätzliche Klassifizierer für neue Entitätstypen
- Erweitern Sie die NLP-Klassifikatorabdeckung für zusätzliche Sprachen.
Vertrauensbewertung
BigID nutzt patentiertes maschinelles Lernen, um die Zuverlässigkeit von Datensätzen zu bewerten. Dies beschleunigt die Genauigkeit und (sichere) Entscheidungsfindung beim Erstellen und Auffüllen eines Dateninventars oder einer Datenkarte. Diese Zuverlässigkeitsbewertungen validieren und verifizieren die Genauigkeit der Ergebnisse.
Patentierte Klassifikator-Optimierung
Das Classifier-Tuning von BigID ermöglicht die menschliche Interaktion, um ML-Modelle in Echtzeit und ohne Programmierung anzupassen und so die Genauigkeit der Datenklassifizierung zu verbessern. Classifier-Tuning kombiniert menschliche Interaktion mit ML, um automatisierte Engines für höhere Genauigkeit zu optimieren oder zu steuern. BigID bietet eine intuitive, benutzerfreundliche Oberfläche für die Interaktion mit automatisierten Klassifikatoren, um Klassifikatoren für bestimmte Datenobjekte ohne komplexe Programmierung zu akzeptieren oder abzulehnen.
Mit der Klassifikatoroptimierung von BigID können Unternehmen:
- Steigern Sie das Vertrauen in Daten für Datenschutz-, Sicherheits- und Governance-Initiativen
- Passen Sie KI-Modelle an, um die Arbeit in der gesamten Datenumgebung zu skalieren
- Liefern Sie schnell hochpräzise Ergebnisse und verschaffen Sie sich so einen Geschäftsvorteil
Grafik-Technologie
ML-gesteuerte Graphentechnologie Ermöglicht Kunden die automatische Identifizierung miteinander verknüpfter Daten: sei es ein Datensatz, der sich auf eine einzelne Identität bezieht, oder ein Datensatz, der alle miteinander verknüpft sind oder auf dasselbe verweisen. Dies ist entscheidend für die Erstellung von Identitäts- und Entitätsdiagrammen für verschiedene Geschäftszwecke – von der automatisierten Datenerfüllung über die Erstellung von Customer 360-Grad-Ansichten bis hin zur Automatisierung der Datenherkunft.
Die Graphentechnologie von BigID korreliert und bildet verwandte, abgeleitete und vernetzte Daten aus verschiedenen Datenquellen ab. Dabei kommen patentierte Machine-Learning-Modelle zum Einsatz, um diese Daten als verwandte Datensätze zu klassifizieren. Diese Art von ML-Anwendung kann Daten zudem anreichern – sie identifiziert automatisch zusätzliche Elemente, die nicht direkt miteinander in Zusammenhang stehen, und schafft so Mehrwert im Datenbestand und zusätzlichen Kontext.
Kunden können scheinbar generische Daten – wie IP-Adressen oder Geolokalisierungen – erkennen und automatisch erkennen, auf wen sie sich beziehen. Sie können sogar eine Produkt-SKU mit Projektplänen verknüpfen, die in einer ganz anderen Datenquelle gespeichert sind. Dank dieser Technologie können Kunden leicht erkennen, welche Daten sie haben, wessen Daten sie haben und was diese bedeuten.
Cluster-Analyse
Die differenzierte Clusteranalyse von BigID erleichtert die präzise und skalierbare Profilierung von Daten. Diese patentierte ML-Technik ermöglicht es Kunden, doppelte, ähnliche und redundante Daten automatisch zu identifizieren.
Die Clusteranalyse ist ein einzigartiger Algorithmus, der ähnliche Dateien oder Daten automatisch anhand ihres Inhalts gruppiert. Kunden können ähnliche und verwandte Daten einfach visualisieren und sogar die Originaldatei ermitteln. Die Lösung ist effizient und skalierbar und ermöglicht die einfache Zuordnung ähnlicher Dateien. So können Kunden redundante, triviale und veraltete (ROT) Daten problemlos reduzieren, ihre Angriffsfläche durch Datenminimierung verkleinern und Cloud-Migrationen durch das Verständnis ihrer Daten beschleunigen.
Dokumentklassifizierer
Automatische Klassifizierung ganzer Dokumente nach Typ: Die ML-gesteuerten Dokumentklassifizierer von BigID identifizieren problemlos Dokumenttypen – von Verträgen über Finanzberichte bis hin zu Gesundheitsformularen und mehr. Kunden können vorgefertigte Dokumentklassifizierer nutzen oder ganz einfach eigene erstellen.
Überwachtes Lernen
BigID verwendet eine neuartige Methode, mit der Kunden Ergebnisse überprüfen und optimieren können. Dies ermöglicht es nicht-technischen Anwendern, Ergebnisse zu überprüfen und einfache Bewertungen der Klassifizierungsgenauigkeit vorzunehmen. Dies wiederum führt automatisch zu einer Anpassung der Identifizierung und Klassifizierung basierend auf Expertenwissen für noch konsistentere Ergebnisse.
Prädiktive Entdeckung
Die Identifizierung sensibler und regulierter Daten in unstrukturierten Daten war schon immer eine Herausforderung: Es ist schwierig, sensible Daten in großem Umfang genau zu erkennen und zu klassifizieren, und das Scannen unstrukturierter Daten ist ressourcenintensiv und führt nur langsam zu Ergebnissen. Herkömmliche Methoden zum Scannen von Unternehmensdaten können Monate oder Jahre dauern: Im Durchschnitt dauert das Scannen von 10 PB unstrukturierter Daten mit einem Scanner bis zu 14 Jahre, mit 100 Scannern 280 Tage.
BigID's Hyperscan-Technologie ist ein transformativer ML-basierter Ansatz zum Scannen großer Mengen unstrukturierter Daten für eine schnellere Wertschöpfung und tiefere Dateneinblicke.
Hyperscan ermittelt auf intelligente Weise, wo sich vertrauliche Daten in der Datenlandschaft eines Kunden befinden. Dadurch kann dieser seine vertraulichen, persönlichen und regulierten Daten schneller und genauer erkennen und klassifizieren und gleichzeitig die Scanzeit drastisch verkürzen.
Der patentierte Algorithmus für maschinelles Lernen erkennt verborgene Beziehungen zwischen sensiblen Daten in Dateien und Metadaten und ermittelt, ob eine Datei oder ein Datensatz sensible Daten enthält, ausschließlich anhand der Metadaten. Durch die automatische Identifizierung von Hotspots sensibler Daten wird die für die Erkennung erforderliche Gesamtscanzeit erheblich reduziert.
ML-gesteuerte Datenintelligenz
Der umfassende Einsatz von ML und KI durch BigID auf der gesamten Plattform verfeinert die Datenermittlung, automatisiert Aktionen und erleichtert das Erhalten detaillierter und umsetzbarer Erkenntnisse über alle Arten von Daten, wo auch immer diese gespeichert sind.
Mit den ML-Funktionen von BigID können Kunden bessere Entscheidungen in Bezug auf ihre Daten treffen, Compliance erreichen, mit der sich entwickelnden Datenschutz- und Sicherheitslandschaft Schritt halten und letztlich die Art und Weise, wie sie ihre Daten verwalten, neu überdenken.
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