Hyperscan Cuts Unstructured Data Scans By Up To 95% Through Patent-pending ML Intelligence
BigID, führender Anbieter von Datenermittlung und -intelligenz für Datenschutz, Datensicherheit und -perspektivierung, hat heute die Hyperscan-Technologie zum Scannen großer Mengen unstrukturierter Dateidaten im Rechenzentrum oder in der Cloud im Petabyte-Bereich vorgestellt. BigIDs Hyperscan nutzt das von BigID entwickelte ML, um die Klassifizierung, Katalogisierung und Korrelation sensibler Daten in hochvolumigen Dateispeichern wie O365, SharePoint, Box, GDrive, S3, NetApp, EMC und HDFS deutlich zu beschleunigen. Dies geschieht zum Zwecke der Datenkonformität, des Datenschutzes, der Datenbereinigung, der Zugriffsverwaltung, der Cloud-Migration, der Datenminimierung oder der Datenaufbewahrung.
Organizations produce and store petabytes of documents like PDFs, spreadsheets, presentations, and forms – yearly. Understanding what and whose data is inside these diverse “unstructured” files has always proved challenging, requiring large compute resources to achieve performance that can take months or years for scanning typical enterprise volumes. This creates significant issues for data compliance, security and governance since files often contain sensitive data about people, IP, accounts and more. For over a decade the only innovation in scanning unstructured files was around optimizing data parsers and parallelizing scanners. BigID completely rethinks how unstructured data is scanned and processed achieving the first order of magnitude speed enhancements in a generation.