Las iniciativas de Data Pipeline permiten a las empresas generar y actuar sobre la información obtenida de su inversión en Big Data. Al transformar radicalmente la velocidad con la que las aplicaciones y los análisis integran nuevos datos, las organizaciones pueden reaccionar con mayor facilidad a nuevas oportunidades, tomar decisiones y transformar procesos de negocio clave.
BigID fue pionero en el descubrimiento de datos personales en reposo, y ahora estamos ampliando esas capacidades de descubrimiento e inteligencia de datos a los datos en movimiento. La plataforma BigID ahora... Admite canalizaciones de datos Para que las empresas puedan monitorear datos confidenciales en movimiento en plataformas de transmisión de datos como Kafka, Kafka Connect, AWS Kinesis y FTP. Descubra y clasifique datos en movimiento, integre la correlación del consentimiento del consumidor en las plataformas de transmisión de datos y extienda la información sobre privacidad a los canales de alta velocidad.
El desafío de las canalizaciones de datos
Las capacidades de transmisión de datos de herramientas como Apache Kafka, AWS Kinesis y Kafka Connect de Confluent permiten a las organizaciones utilizar los datos de aplicaciones móviles existentes, dispositivos IoT, aplicaciones comerciales, lagos de datos y otras fuentes de eventos para obtener información rápidamente y activar procesos comerciales receptivos.
Mientras tanto, las regulaciones globales de privacidad, como la CCPA y el RGPD, han introducido requisitos específicos para proteger nuevas categorías de información personal, a la vez que limitan su uso, intercambio y procesamiento. Para cumplir con estas regulaciones y abordar el procesamiento de datos de forma ética, es fundamental que las organizaciones integren información sobre privacidad en sus iniciativas de gestión de datos.
Las multas pueden tener un impacto material, pero los clientes y consumidores se irán a otra parte si pierden la confianza en la marca de una empresa debido a violaciones de la privacidad.
Dada la velocidad, el volumen y la complejidad de los datos que fluyen por los canales de datos actuales, es un gran reto para las empresas garantizar que están haciendo lo correcto con los datos, tanto en lo que respecta a la privacidad de los datos como al operar con principios de privacidad desde el diseño cuando los desarrolladores y los equipos de análisis crean aplicaciones. Para ello, las organizaciones necesitan ser capaces de:
– Identificar datos personales sensibles en movimiento (y en reposo)
– Entender cómo se originó,
– Correlacionarlo con un conjunto de identidades para la clasificación de información personal, y
– Gobernar el uso en función de los fines del consentimiento es uno de los desafíos.
Hay mucho en juego.
Por un lado, perder el rastro de los datos personales a medida que se transmiten por la empresa (o peor aún, utilizarlos de formas que violan la protección de la privacidad del consumidor) puede socavar la confianza en formas que superan con creces el costo de las multas regulatorias y las responsabilidades civiles legales.
Las empresas también pueden perder su ventaja competitiva porque el riesgo de infringir las regulaciones o de utilizar información personal en formas no previstas es demasiado alto para aprovechar los flujos de datos.
En un instante, casi tan rápido como la transmisión de datos, la confianza entre una empresa y sus clientes puede romperse irreparablemente, incluso si el propósito no era nefasto.
No es necesario elegir entre privacidad e innovación
Para ayudar a las empresas a equilibrar el impulso hacia la innovación basada en canalizaciones de datos con la necesidad de proteger información personal confidencial, BigID ha presentado la primera solución de descubrimiento de canalizaciones de datos que respeta la privacidad de la industria.
La Plataforma BigID permite a las organizaciones supervisar las transferencias de datos confidenciales de PI e IIP a gran escala y gestionar el consentimiento de los consumidores en canales de datos de alta velocidad para ayudar a las organizaciones a cumplir con las normativas globales de privacidad. La información de BigID se puede analizar en detalle para conversaciones específicas de flujos de datos, lo que permite supervisar las políticas de forma granular. El descubrimiento se realiza mediante API y se puede implementar en los puntos de entrada y salida del data lake.
Las capacidades únicas de datos en movimiento de BigID ahora incluyen:
– La capacidad de escanear datos en movimiento para soluciones de transmisión de datos, incluidos Kafka, Kafka Connect, AWS Kinesis y FTP, para obtener visibilidad directa, conocimiento e inteligencia de datos.
– La industria el más amplio apoyo a las fuentes de datos Residen en el centro de datos o en la nube, y datos en movimiento y en reposo. El soporte abarca archivos no estructurados, bases de datos estructuradas, lagos de datos, big data, almacenes de datos, mainframes, aplicaciones como SAP, aplicaciones SaaS como Salesforce y entornos de nube como AWS, Azure y otros.
– Población casi en tiempo real del inventario de datos personales a medida que los datos se transmiten al flujo de datos, lo que proporciona un rápido tiempo para obtener valor al eliminar la necesidad de depender de un análisis completo de los datos en reposo.
– La capacidad de descubrir no sólo información de identificación personal (PII), sino también información personal contextual (PI), tal como la define la nueva ola de regulaciones de privacidad.
– Clasificación, catalogación y correlación crítica para vincular los atributos de datos a una persona: pasos esenciales para satisfacer los derechos de datos personales según lo definen la CCPA y el RGPD.
– La capacidad de correlacionar los registros y preferencias de acuerdos de consentimiento con las personas y sus datos para la gobernanza.
– Seguimiento y elaboración de informes para transferencias de datos de terceros y uso de datos exógenos para aplicaciones y análisis
La privacidad hecha práctica
Las nuevas capacidades de BigID convierten los principios de privacidad por diseño en una realidad práctica para las iniciativas de canalización de datos y permiten una mejor generación de informes y supervisión para el cumplimiento normativo. La oficina de privacidad puede trabajar de forma más productiva con ingenieros, científicos de datos y desarrolladores de aplicaciones para diseñar e implementar nuevas aplicaciones y servicios que aprovechen el big data con agilidad, con la confianza de que la información confidencial estará protegida.
La privacidad por diseño puede transformarse de un conjunto de principios abstractos a un conjunto de procesos de privacidad por ingeniería bien estructurados y bien comprendidos. En lugar de depender de que la oficina de privacidad detecte el posible uso indebido de la información personal en iniciativas en curso posteriormente (o una vez implementados los programas de análisis), las empresas pueden integrar la información sobre privacidad en el ciclo de vida.
La información de descubrimiento y clasificación de BigID permite documentar que los datos se utilizan conforme a las políticas y capacitar a los equipos de privacidad, ciencia de datos e ingeniería para que tomen medidas inmediatas en caso contrario. De esta forma crucial, BigID ayuda a las organizaciones a dar un paso importante para eliminar los silos y unificar la empresa, garantizando así la privacidad y la confianza.
Obtenga una demostración personalizada para obtener más información sobre las capacidades de descubrimiento de canales de datos de BigID.
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