Databricks

Risiken erkennen. Daten kennzeichnen. Vertrauenswürdige KI nutzen mit BigID und Databricks.

Verwenden Sie die ML-gestützte Erkennung von BigID, um Databricks und Unity Catalog nach vertraulichen, regulierten und risikoreichen Daten zu durchsuchen.
Reichern Sie Metadaten mit Tags und Attributen an, um Maskierung, Filterung und Zugriffsrichtlinien zu automatisieren.

Setzen Sie Maskierungs- und Zugriffsrichtlinien auf Grundlage der Klassifizierung und Markierung von BigID durch.
Erzwingen Sie Spaltenmaskierung, Zeilenzugriffskontrolle und rollenbasierte Kontrollen direkt im Unity-Katalog.

Scannen und validieren Sie KI-Trainingsdaten vor der Verwendung auf Datenschutz, Sensibilität und Konformität.
Stellen Sie sicher, dass Modelle aus sicheren, kontrollierten und qualitativ hochwertigen Datensätzen lernen.
Richten Sie sich nach dem Databricks AI Security Framework (DASF) aus und sichern Sie die KI-Reise

Synchronisieren Sie Sensitivitäts-Tags zwischen BigID und Unity Catalog, um die Governance zu vereinheitlichen.
Sorgen Sie durch kontinuierlichen Metadatenaustausch für team- und toolübergreifende Konsistenz.

Sichern und verwalten Sie Daten in Datenbausteine im Maßstab

Mit BigID erhalten Sie automatisierte Erkennung, Klassifizierung und Richtliniendurchsetzung in Ihrer gesamten Lakehouse-Umgebung.

Ermittlung vertraulicher Daten

Entdecken und klassifizieren Sie persönliche, sensible und regulierte Daten in Databricks
Metadaten mit Tags für Sicherheit, Compliance und Datenschutz anreichern
Klassifizieren Sie vertrauliche Inhalte in strukturierten und unstrukturierten Daten in Databricks

Richtliniendurchsetzung im Unity-Katalog

Automatisches Herunterdrücken von Maskierungs- und Filterrichtlinien basierend auf der Klassifizierung
Erzwingen Sie Spaltenmaskierung und Zeilenzugriffskontrolle im Unity-Katalog
Wenden Sie Kontrollen nativ in Databricks an, um unbefugten Zugriff zu reduzieren

KI/ML-Datenbereitschaft

Scannen und bereinigen Sie Trainingsdaten vor der Verwendung in KI- und ML-Workloads
Schützen Sie Modelle vor Offenlegungsrisiken und nicht konformen Eingaben
Sorgen Sie für hochwertige und sichere Datenpipelines für vertrauenswürdige KI-Ergebnisse

Bidirektionale Metadatensynchronisierung

Halten Sie Tags, Klassifizierungen und Metadaten plattformübergreifend auf dem gleichen Stand
Bereichern Sie den Unity-Katalog mit den Vertraulichkeitsbezeichnungen und Richtlinien von BigID
Sorgen Sie für die Konsistenz der Richtlinien zwischen Datenkonsumenten und -produzenten

Zugriffsverwaltung und -kontrollen

Wenden Sie Zeilenzugriffskontrollen und rollenbasierte Zugriffskontrollen auf Databricks an
Beschränken Sie den Zugriff auf vertrauliche Daten nach Rolle, Gruppe oder Zweck
Standardmäßig den Zugriff mit den geringsten Berechtigungen aktivieren

Einheitliche Datensicherheitslage

Stärken Sie Ihre Datensicherheitsrisikoposition mit DSPM für Databricks
Erkennen und beheben Sie Überbelichtung basierend auf Risiko und Sensibilität
Vereinheitlichen Sie Erkennung, Klassifizierung und Kontrolle auf einer Plattform

Analysieren Sie Ihre Daten nicht nur – Verwalten, bereinigen und sichern Sie es

BigID hilft Databricks-Kunden dabei, die Kontrolle über vertrauliche Daten im gesamten Lakehouse zu behalten, und zwar durch umfassende Transparenz, Richtlinienautomatisierung und KI-fähigen Schutz.

Demo anfordern