Daten haben die Geschäftswelt verändert – und mit zunehmendem Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten wächst die Notwendigkeit, Datensicherheit und -verwaltung zu überdenken. Traditionelle Governance-Modelle versagen: Organisationen können Metadaten einfach nicht im erforderlichen Umfang scannenund sich auf Datenverwalter verlassen, um manuell alles zu etikettieren ist ineffizient und unrealistisch.
Wie können Unternehmen diese Herausforderung bewältigen? Automatisiertes Beschriften und Markieren. Es ist wichtiger denn je, das Risiko für Kronjuwelen aller Art zu managen – seien es regulierte Daten, geistiges Eigentum, Geheimnisse und Schlüssel, M&A-Daten und mehr.
Obwohl Labels und Tags unterschiedlichen Zwecken dienen, sind beide für die sichere und organisierte Verwaltung von Daten von entscheidender Bedeutung:
- Etiketten werden verwendet, um bedeuten die Sensibilität des Inhalts einer Datei oder E-Mail, während Tags verwendet werden, um benutzerfreundliche Geschäftsbegriffe mit technisch strukturierten Daten in einer Datenbank oder einem Data Warehouse zu verknüpfen.
- Etiketten helfen Unternehmen, Risiken zu quantifizieren und werden oft zusammen mit nachgelagerten Technologien verwendet, wie DLP oder Verschlüsselung zur Sicherung der Daten.
- Tags hingegen tragen dazu bei, dass Daten für Datenverwalter oder Datenwissenschaftler besser durchsuchbar sind, und unterstützen Datennutzer bei der Suche nach hochwertigen Daten für ihre BI-, KI- oder Datenkommerzialisierungsstrategien.
Traditionell waren Labeling und Tagging mit unterschiedlichen Einkaufssilos verknüpft und dienten je nach Datenquelle unterschiedlichen Zwecken. Labels wurden aus Sicherheitsgründen für unstrukturierte Daten verwendet, Tags hingegen für strukturierte Daten, um die Suche zu erleichtern. Die Grenze zwischen strukturierte und unstrukturierte Daten verschwindet, insbesondere mit dem Aufkommen des Cloud-Computing, wodurch es zunehmend wichtiger wird, sowohl über Kennzeichnungs- als auch über Tagging-Funktionen zu verfügen.
Darüber hinaus sind die Konzepte von Risiko und Wert von Daten eng miteinander verknüpft. Hochwertige Daten sind in der Regel auch mit hohem Risiko verbunden. Daher ist es entscheidend, beim Datenmanagement sowohl das Risiko als auch den Wert zu verstehen. Moderne KI, wie z. B. große Sprachmodelle (LLMs) und ChatGPT, erfordert sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten und Kenntnisse über Risiken und Werte.
Die Fähigkeit von BigID, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu kennzeichnen oder zu beschriften, ist für Unternehmen immer wichtiger geworden. Cloud-Technologien einführen und neue KI zu nutzen. Diese Fähigkeit, alle Daten überall zu markieren und zu kennzeichnen, ist entscheidend für den Erfolg DSPM-Initiativen, DSP-Strategien, DLP+ und sogar Datenkatalogisierung.
Da die Grenzen zwischen den Verantwortlichkeiten von Sicherheits- und Datenorganisationen verschwimmen, ist die Möglichkeit, Daten auf Datenbank- oder Dateiebene zu kennzeichnen und zu beschriften, unerlässlich. BigID bietet die Möglichkeit, Dateien, Katalogobjekte und Spalten sowie auf Datenbankebene und bald auch auf E-Mail-Ebene mit Tags und Labels zu versehen. Dies macht es zu einer einzigartigen und umfassenden Lösung für die Datenkennzeichnung und -markierung.
BigID bietet auch native Labeling-Frameworks von AWS, GCP, Microsoftund SchneeflockeDies erleichtert ihnen die Interoperabilität mit ihren Sicherheits- und Datenprodukten. So können Unternehmen von den Labeling- und Tagging-Funktionen von BigID profitieren und gleichzeitig ihren bevorzugten Cloud-Anbieter oder ihre bevorzugte Datenmanagement-Plattform nutzen.
Die Fähigkeit von BigID, sowohl Labeling als auch Tagging auf einer Plattform zu unterstützen, ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal: Da Unternehmen weiterhin Cloud-Technologien und KI einsetzen, wird der Bedarf an umfassenden Funktionen für das Labeling und Tagging von Daten nur noch zunehmen.
Mit BigID können Kunden:
- Unstrukturierte und strukturierte Daten automatisch klassifizieren, beschriften und taggen
- Nach links verschieben, um bei der Erstellung über APIs und SDKs zu scannen – kein nachträgliches Scannen nötig
- Skalieren Sie auf Milliarden von Objekten mit einem einzigen Datenbestand & Katalog (unter Einbeziehung geschäftlicher, technischer und betrieblicher Metadaten)
- Reduzieren Sie das Datenrisiko mit Selbstbehalt, Löschungund Deduplizierung
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