Die meisten Organisationen glauben, sie würden Datenermittlung und -klassifizierung „durchführen“. Die harte Wahrheit: Die meisten machen es nicht gut genug, um von Bedeutung zu sein. Regex-Regeln, Umfragen und halbherzige Stichproben reichen nicht aus. Falschmeldungen überfordern Teams. Kritische Datentypen bleiben ungesehen. Sensible Daten verstecken sich in unstrukturierten Dateien, Code-Repositories, Chat-Protokollen und KI-Trainingssets – außerhalb der Reichweite von Legacy-Tools.
Erleben Sie mit BigID live und ungefiltert, warum nicht alle Entdeckungen gleich sind. Wir räumen mit den Fallstricken generischer Ansätze auf und zeigen, wie Entdeckungen der nächsten Generation wirklich aussehen:
- Genauigkeit, die zählt: Gehen Sie über den Musterabgleich hinaus und nutzen Sie eine identitätsbewusste und KI-gestützte Klassifizierung, die Fehlalarme drastisch reduziert.
- Abdeckung ohne Kompromisse: Entdecken Sie alle Ihre Daten – strukturierte, unstrukturierte, SaaS-, Cloud-, On-Premise- und sogar KI-Trainingssätze – und nicht nur eine praktische Stichprobe.
- Kontext mit Ergebnissen: Klassifizieren Sie Daten nach Bedeutung: nicht nur „was es ist“, sondern „wem es gehört“, „wo es sich befindet“ und „was damit zu tun ist“.
- Kontinuierlich, nicht einmalig: Verfolgen Sie Daten über ihren gesamten Lebenszyklus, kennzeichnen Sie Sensibilitätsänderungen und automatisieren Sie die Behebung in Echtzeit.
Wenn Sie keine Lust mehr auf generische „Check-the-Box“-Erkennung haben, erfahren Sie in dieser Sitzung, wie Sie die Messlatte höher legen können – und warum der Unterschied zwischen „gut genug“ und „präziser, kontextbezogener und skalierbarer“ Erkennung über Erfolg oder Misserfolg Ihrer Sicherheits-, Datenschutz- und KI-Strategie entscheiden kann.