El precio de compra del software representa solo una pequeña proporción del costo total de propiedad. El costo total de propiedad (TCO) incluye costos directos e indirectos: desde el software hasta la implementación, los recursos necesarios para su operación (y mantenimiento), y más.
La verdadera inversión comienza el día que se instala el software. Fundada por veteranos del software empresarial, BigID se creó con esto en mente: implementar una serie de innovaciones que garantizan que el costo de implementación y mantenimiento de BigID sea mucho menor que el de cualquier otro. solución de descubrimiento de datos.
1. Agentes vs. Sin agentes
Las arquitecturas basadas en agentes suelen ser difíciles de implementar, escalar y gestionar, y su instrumentación en los endpoints es costosa. Pueden interferir con el funcionamiento normal de una fuente de datos (introduciendo una sobrecarga de procesamiento) y su actualización requiere mucho tiempo y resulta invasiva para el funcionamiento de la fuente de datos subyacente.
BigID está diseñado para ejecutarse en un arquitectura de microservicios flexible y sin agentes:ahorrar recursos a las organizaciones y permitir una obtención de valor más rápida para que puedan aprovechar al máximo sus datos.
2: Microservicio vs. Cliente-servidor
El modelo cliente-servidor es arquitectónicamente más complicado de instalar, escalar lateralmente, garantizar la resiliencia y actualizar y mejorar.
BigID es una implementación moderna de Docker-Kubernetes. Puede ejecutarse en Linux o máquinas virtuales y es fácil de configurar, implementar, actualizar y ejecutar.
3: Nativo de la nube vs. Legado
La mayoría de las herramientas de descubrimiento de datos del mercado fueron diseñadas en una época diferente en la que predominaban los centros de datos.
Si bien BigID admite infraestructuras heredadas y de centros de datos, también se puede implementar de forma nativa en todas las infraestructuras de nube populares, desde AWS A Azure, a GCP, a OpenShift.
4: Búsqueda e incorporación de almacenes de datos
No se pueden encontrar datos confidenciales y oscuros a menos que primero se sepa dónde buscar. Incluso sabiendo en qué almacenes de datos buscar, es posible que se pasen por alto servidores ocultos y datos que flotan en los flujos de datos.
Para ser eficaces, las herramientas de descubrimiento tradicionales requieren que las empresas tengan esencialmente un conocimiento perfecto de dónde residen sus almacenes de datos (y de cómo lucen sus datos confidenciales) para que sus productos funcionen.
BigID, por otro lado, proporciona múltiples automatizaciones Para encontrar tanto los propios almacenes de datos como la información confidencial que contienen. Estas incluyen redes, API y descubrimiento de flujos de datos, integraciones inteligentes con CMDB, flujos de trabajo de ServiceNow, autodescubrimiento en la nube y módulos programáticos. Gracias a la integración con productos de gestión de identidades privilegiadas, como CyberArk y Hashicorp, los administradores no necesitan configurar manualmente el acceso a los escáneres BigID, lo que reduce el riesgo y ahorra tiempo.
5: Escala a demanda
Los escáneres de datos tradicionales de dispositivos o cliente-servidor requieren una configuración de red adicional para aumentar la escalabilidad lateral. BigID puede activar dinámicamente los escáneres para asumir mayor carga, o dividir los escaneos en unidades más pequeñas y posteriormente desactivarlos cuando ya no sean necesarios.
6: Escaneos de autocuración
Las herramientas de escaneo tradicionales no pueden manejar bien los errores o las interrupciones y a menudo congelan los sistemas y los escaneos.
BigID ha desarrollado un Escáner autocurativo, el primero de su tipo que puede reintentar automáticamente los análisis detenidos. Esto complementa los controles nativos de BigID para detener, suspender, iniciar, dividir y reanudar análisis según activadores automáticos o intervención manual.
7: Planifica tu camino
La mayoría de las herramientas de descubrimiento de datos aún dependen de inicios manuales o una gestión de programación primitiva para determinar cuándo se realizarán los escaneos. BigID ofrece diversas opciones para adaptar fácilmente la gestión de escaneos a las preferencias operativas de la empresa.
Con BigID, los análisis se pueden iniciar, detener, suspender y reanudar de forma manual o automática según eventos específicos. Además, se pueden programar fuentes de datos específicas o grupos de fuentes de datos para momentos o intervalos de tiempo específicos. Los análisis también se pueden iniciar automáticamente según la información de disponibilidad de las herramientas de APM más populares. Pueden ser iterativos, divididos o secuenciados, y se inician ante cambios como la creación de un archivo o un cambio de esquema. Para fuentes de datos efímeras, los análisis también se pueden iniciar dinámicamente según los eventos de creación de datos.
8: Actualizaciones rápidas y sin estado
Las actualizaciones de software en entornos empresariales suelen ser tareas complejas y lentas que pueden implicar tiempo de inactividad. En el caso de sistemas antiguos basados en dispositivos, agentes o cliente-servidor, esto es inevitable. En estos sistemas antiguos, las actualizaciones suelen realizarse una o dos veces al año (como máximo), lo que limita la rapidez con la que se pueden incorporar nuevas funcionalidades a producción. Mientras tanto, las actualizaciones deben realizarse en una secuencia específica, lo que requiere actualizaciones intermedias para alcanzar la funcionalidad deseada por la empresa.
BigID lo cambia todo. Las actualizaciones de software de BigID se publican con un calendario ágil y continuo de dos semanas. Los clientes pueden actualizar cuando y donde quieran sin tener que desinstalar nada ni realizar copias de seguridad. Todo se realiza con una sola línea de comandos y las configuraciones se conservan entre actualizaciones.
9. Extensibilidad y preparación para el futuro
Nada frustra más a las empresas que un software que no se puede ampliar para interoperar con sus herramientas existentes o soluciones que no pueden evolucionar con sus necesidades y prioridades cambiantes.
BigID se diseñó priorizando las API para que las empresas puedan aprovechar fácilmente integraciones y orquestaciones adicionales. Las integraciones más utilizadas incluyen ServiceNow, SAP, RSA, Microsoft, CyberArk, Hashicorp, Fuerza de ventas, Octa, Alation, Collibra, ASG, IBM, Elastic y Cuadro.
BigID Marco de la aplicación y Mercado de aplicaciones Ampliar aún más la escalabilidad de BigID, al permitir que los clientes y socios obtengan más valor de sus datos. creación de aplicaciones personalizadas funcionalidad sobre la base de descubrimiento de datos BigID.
Además, BigID es el primer proveedor en el panorama de descubrimiento de datos con un mercado de aplicaciones completo para aplicaciones complementarias, junto con un SDK para crear funcionalidades complementarias por parte de un cliente o socio.
10. Orientación al desarrollador
A medida que más y más empresas se desplazan hacia la izquierda, existe un deseo creciente de que las empresas proporcionen capacidades como descubrimiento de datos, privacidad de datos, protección de datos y perspectivas de datos como parte de un proceso de desarrollo de CI/CD.
BigID es la primera y única herramienta de descubrimiento de datos que se puede instrumentar y operar como parte de un proceso de creación por parte de un desarrollador.
11. Dependencias ocultas
Las baterías siempre deben estar incluidas. Sin embargo, muchos productos requieren componentes adicionales, como un clúster Hadoop, para funcionar.
BigID tiene todo lo necesario, preinstalado y listo para usar. Puede ampliarlo e integrarlo según sea necesario, por ejemplo, para... sistema de gestión de casos preferidosPor ejemplo, pero no se requiere nada más para sacarle el máximo provecho a BigID. Todo está incluido.
12. Demandas de infraestructura
Algunos productos de descubrimiento de datos requieren la instalación de dispositivos pesados o una gran infraestructura informática para soportar su funcionalidad.
BigID optimiza y distribuye las cargas de trabajo y no copia datos, lo que garantiza una demanda de infraestructura más modesta en relación con otras herramientas de descubrimiento de datos.
13. Rendimiento
Si bien la mayoría de las tecnologías de descubrimiento actuales dependen de la incorporación de recursos computacionales adicionales para lograr aumentos de velocidad subyacentes, BigID utiliza análisis inteligente avanzado para optimizar diferentes tipos de operaciones computacionales como clasificación, catalogación, análisis de clústeres, correlación o cumplimiento de los derechos de los interesados.
Desde la implementación eficiente del servidor hasta el escaneo optimizado, la habilitación del flujo de trabajo hasta actualizaciones sin inconvenientes, la extensibilidad hasta la escalabilidad, BigID tiene en cuenta todas las preocupaciones de implementación e integración, manteniendo la innovación para su empresa en primer plano.
La actualización a una plataforma inherentemente moderna que fue diseñada no solo para reducir los costos indirectos, sino también para simplificar y agilizar los procesos en cada paso del camino, reduce el TCO de propiedad del software de maneras que ninguna otra solución de descubrimiento puede.
Echa un vistazo a uno Descripción general rápida de la plataforma de inteligencia de datos de BigID - o Configurar una demostración 1:1 para ver cómo BigID encaja en su entorno.
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