Las organizaciones de servicios financieros se enfrentan a retos específicos a la hora de proteger sus datos confidenciales, personales y regulados: desde la protección de los datos en capas hasta la protección de los datos en tiempo real. requisitos de conformidad para diversas normativas hasta poder gestionar de forma proactiva sus datos para mitigar los riesgos e impulsar los resultados empresariales.
En riesgo normativo a KYC y el riesgo AML al riesgo de los datos de los clientes, las organizaciones de servicios financieros necesitan ser capaces de gestionar, priorizar y proteger sus datos más sensibles.
¿El primer paso? Buscar, clasificarHaga inventario y gestione todos sus datos confidenciales, independientemente de dónde estén, de quién sean o de qué se trate. Se trata de una tarea de gran envergadura, y es fundamental para hacer frente a problemas comunes como los datos aislados, la falta de visibilidad y de información precisa, y el equilibrio entre los sistemas heredados y los datos en la nube.
Comience con un enfoque sólido centrado en los datos con estos cuatro pasos clave para proteger los datos, lograr el cumplimiento y reducir el riesgo.
Descubra sus datos
El primer paso para proteger los datos de la empresa es conozca sus datosSólo se puede proteger lo que se ve. Las organizaciones necesitan ser capaces de descubrir, identificar y mapear automáticamente los datos sensibles en todos sus entornos. independientemente de dónde se almaceneDesde la nube hasta el mainframe, desde los datos estructurados hasta los no estructurados, y obtenga visibilidad de los datos que conoce y de los que no.
Clasifique sus datos
Clasifique sus datos para impulsar eficazmente las políticas y su aplicación. Datos no estructurados, semiestructurados y estructurados en AWS. de S3 a Kinesis, pasando por EMR. - deben clasificarse por sensibilidad, tipo y normativa para una mejor gestión, protección y tratamiento de los datos.
Clasificar automáticamente todos los tipos de información sensible en función del contenido y la estructura de los datos, incluida la información personal (PI), la información de identificación personal (PII), MNPI/NPIdatos de clientes, datos de identidad y datos sensibles, sin limitarse a un clasificador específico.
Identificar y gestionar los riesgos
Para gestionar y reducir adecuadamente los riesgos, las organizaciones deben adoptar un enfoque centrado en los datos.
Siga los principios de privacidad por diseño, establezca una visibilidad de 360º de los datos en riesgo, priorice los datos con privilegios excesivos y vulnerables, y aplique una política basada en la sensibilidad y la normativa para gestionar ese riesgo.
Actúe para liberar el valor de sus datos
Una vez que disponga de una única fuente de verdad de los datos, tome medidas para protegerlos, minimizarlos, remediary reducir los riesgos. Establecer flujos de trabajo para los datos retenciónLa gestión de datos confidenciales, la corrección y la reducción de riesgos, y el mantenimiento de un enfoque integral para actuar sobre sus datos confidenciales y regulados.
Por dónde empezar
Utilice el aprendizaje automático y la automatización para obtener valor más rápidamente, clasificar los datos con mayor precisión, identificar los datos relacionados, descubrir los datos oscuros e impulsar el conocimiento profundo de los datos para el éxito de las iniciativas de seguridad, privacidad y gobernanza.
Al adoptar un enfoque de descubrimiento de datos y riesgos en primer lugar, las organizaciones pueden abordar los desafíos de la conformidad continua, minimizar los riesgos de seguridad, abordar de forma proactiva los programas de privacidad de datos y fortalecer las iniciativas de administración de datos. Vea cómo BigID le ayuda a conocer y proteger los datos financieros en nuestro próximo seminario web en directo con AWS el 10 de noviembre >>. Haga clic aquí para inscribirse.
Autor
