Angesichts des exponentiellen Datenwachstums und der Verteilung der Datenquellen auf unterschiedliche Datenquellen, Zentren und Clouds ist es schwieriger denn je, Risiken proaktiv zu reduzieren und kritische und vertrauliche Daten zu klassifizieren und zu schützen.
Eine der größten Risikoquellen ist die Migration doppelter und redundanter sensibler Daten über mehrere Datenquellen und -speicher hinweg. Schwache Stellen in Ihren Derivatedaten können unnötige Risiken der Datenfreigabe schaffen, Cloud-Migrationsinitiativen, Datenminimierungsinitiativen und M&A-Prozesse verzögern und zusätzliche Compliance-Herausforderungen auf breiter Front darstellen.
Erkunden Sie gemeinsam mit Michael Long von BigID diese Risiken und erfahren Sie, wie Sie ML und NLP anwenden, um doppelte und ähnliche Daten zu entdecken, zu identifizieren und zu minimieren.