En la actual economía digital, empresas de tecnología Operan en el epicentro de la innovación y el riesgo de datos. Como administradoras de grandes volúmenes de datos confidenciales, las organizaciones tecnológicas se enfrentan a una creciente presión para proteger sus activos, cumplir con las crecientes exigencias regulatorias y gestionar complejos perfiles de riesgo global. Sin embargo, incluso las empresas más avanzadas se enfrentan a desafíos fundamentales que las hacen vulnerables a filtraciones, multas y daños a la reputación.
A continuación, analizamos los desafíos de seguridad y cumplimiento más urgentes que enfrenta la industria tecnológica, por qué los enfoques tradicionales fallan y qué se necesita para avanzar.
1. Explosión de datos: la superficie de riesgo invisible
Las empresas tecnológicas generan y almacenan grandes cantidades de datos.Estructurados y no estructurados, en múltiples nubes, locales, SaaS e híbridos. Entornos. Desde repositorios de código y plataformas de análisis hasta datos de usuarios y conjuntos de entrenamiento de IA, el alcance y la complejidad de los entornos de datos dificultan comprender qué datos existen, dónde se encuentran y quién tiene acceso a ellos.
El desafío: Sin un mapa claro de datos sensibles o regulados, las empresas no pueden evaluar ni reducir su riesgo con seguridad. La proliferación de datos incrementa los costos de cumplimiento normativo y amplía el alcance potencial de una filtración.
2. IA en la sombra y riesgo de modelos
Con el rápido adopción de IA Y con el aprendizaje automático, han surgido nuevos vectores de riesgo. Los modelos de IA se entrenan con conjuntos de datos masivos, a menudo con poca gobernanza o transparencia, lo que genera inquietudes sobre la procedencia de los datos, el sesgo, la exposición a la propiedad intelectual y las violaciones de la privacidad.
El desafío: Muchas organizaciones carecen de visibilidad sobre qué datos se utilizan en los procesos de IA o cómo los modelos gestionan la información sensible o regulada. Sin controles, la IA se convierte en un punto ciego para los equipos de cumplimiento, privacidad y seguridad.
3. Fragmentación y escalada regulatoria
En GDPR y CCPA a PIPL de China y Ley DPDP de la IndiaEl panorama regulatorio global se expande y diverge. Mientras tanto, las normas sectoriales, como PCI-DSS, HIPAAy las regulaciones de divulgación cibernética de la SEC.
El desafío: Mantenerse al día con los requisitos cambiantes de cada mercado y alinearlos con los sistemas internos requiere muchos recursos y es propenso a errores. Las empresas tecnológicas que operan a nivel global se enfrentan a una enorme carga de trabajo en materia de cumplimiento normativo y a una mayor exposición a medidas coercitivas si no cumplen con sus obligaciones.
4. Priorización inadecuada de riesgos
Los equipos de seguridad suelen recibir una gran cantidad de alertas, pero carecen del contexto para determinar qué es lo más importante. Sin información sobre riesgos basada en datos, las organizaciones pierden tiempo valioso buscando falsos positivos o, peor aún, pasan por alto vulnerabilidades críticas que podrían provocar una vulneración o violación de seguridad.
El desafío: Las herramientas de seguridad y cumplimiento aisladas limitan la capacidad de priorizar remediación Basado en el impacto real en el negocio. Esta postura reactiva expone a las empresas a amenazas que afectan directamente los datos regulados o la confianza de los clientes.
5. Procesos de cumplimiento manuales y aislados
A pesar de los avances en automatización en otras áreas, los flujos de trabajo de cumplimiento, como Cumplimiento de DSAR, la aplicación de políticas y las evaluaciones de riesgos a menudo dependen de hojas de cálculo, cadenas de correo electrónico o herramientas desconectadas.
El desafío: Los procesos manuales son lentos, difíciles de escalar y propensos a errores. Esta ineficiencia dificulta la capacidad de la organización para demostrar el cumplimiento normativo, responder a auditorías o actuar ante eventos de seguridad de forma oportuna y coordinada.
Cómo BigID ayuda a las empresas tecnológicas a gestionar los datos de forma responsable
BigID ofrece una plataforma moderna impulsada por IA para ayudar a las empresas tecnológicas a abordar sus desafíos más complejos de seguridad de datos y cumplimiento, a escala.
Con BigID las organizaciones pueden:
- Descubrir y clasificar: Encuentre y clasifique automáticamente datos confidenciales, regulados y de alto riesgo en todos los entornos: nube, local, SaaS, estructurados o no estructurados.
- Gobernanza de IA y modelado de datos: Supervisar y gestionar los datos utilizados para entrenar modelos, aplicar controles de políticas y hacer cumplir la gobernanza de datos de IA para el cumplimiento de las regulaciones emergentes.
- Automatizar el cumplimiento: Optimice los flujos de trabajo para las DSAR, consentimiento, retención y requisitos transfronterizos con automatización e informes listos para usar.
- Priorizar el riesgo por impacto: Contextualice las alertas vinculándolas con riesgos de datos reales, para que los equipos puedan priorizar lo que importa en función de la exposición regulatoria o el impacto comercial.
- Unificar visibilidad y control: Elimine los silos en los equipos de privacidad, seguridad y gobernanza con una única plataforma para obtener información sobre riesgos y acciones de cumplimiento en tiempo real.
En un mundo donde la innovación tecnológica avanza rápidamente (y el riesgo avanza aún más rápido), BigID ayuda a las organizaciones a proteger lo que más importa: sus datos, sus clientes y su reputación.
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