Identificar datos sensibles y regulados dentro de datos no estructurados siempre ha sido un desafío: es difícil descubrir y clasificar con precisión datos sensibles a gran escala, y el análisis de datos no estructurados consume muchos recursos y resulta lento para obtener resultados. Los métodos tradicionales de análisis de datos empresariales pueden tardar meses o años: de media, 10 PB de datos no estructurados tardan hasta 14 años con un solo escáner, o 280 días con 100 escáneres.
Esto crea problemas importantes para el cumplimiento, la seguridad y la gobernanza de los datos, ya que los datos no estructurados (archivos, correos electrónicos, hojas de cálculo, presentaciones, etc.) a menudo contienen datos confidenciales, críticos y regulados sobre personas, propiedad intelectual, cuentas y más.
Ingresar Hiperescaneo de BigID:un nuevo enfoque transformador basado en ML para escanear grandes volúmenes de datos no estructurados en busca de Tiempo más rápido para obtener valor y conocimiento más profundo de los datos.
Con Hyperscan, BigID replantea por completo la forma en que se escanean los datos no estructurados: acorta significativamente el tiempo de escaneo de los sistemas de archivos, ahorra a las organizaciones hasta un 95% de tiempo de escaneo y permite a las organizaciones analizar mejor Gestionar, proteger y analizar sus datos a escala.
Hyperscan identifica de forma inteligente dónde Los datos confidenciales se encuentran en todo el panorama de datos de una organización, lo que les permite descubrir y clasificar sus datos confidenciales, personales y regulados con mayor rapidez y precisión, al tiempo que reducen drásticamente el tiempo de escaneo.
¿Cómo? El algoritmo de aprendizaje automático, con patente en trámite, descubre relaciones ocultas entre datos confidenciales en archivos y metadatos, identificando si un archivo o conjunto de datos contiene datos confidenciales basándose únicamente en los metadatos. Al identificar automáticamente los puntos críticos de datos confidenciales, se reduce significativamente el tiempo total de análisis necesario para el descubrimiento.
¿Por qué Hyperscan?
- Escanee datos no estructurados de forma inteligente
- Predecir si un archivo o conjunto de datos contiene datos confidenciales, personales o regulados
- Minimizar los falsos negativos (y los falsos positivos)
- Reducir el tiempo total de escaneo en 95%
- Recuperación configurable (falsos negativos) y precisión (falsos positivos)
Hyperscan de BigID acelera drásticamente la clasificación, catalogación y correlación de datos críticos y confidenciales en almacenes de archivos de gran volumen como Oficina 365, Sharepoint, Caja, GDrive, AWS S3, NetApp, EMC, HDFS para cumplimiento de datos, privacidad, remediación y gobernanza de acceso. migración a la nube, minimizacióny retención. ¿Quieres ver cómo funciona Hyperscan? transforma el descubrimiento de datos ¿Tiene problemas con los datos no estructurados? Contacte con nuestro equipo de expertos en aprendizaje automático para... Vea Hyperscan en acción.
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