Clasificación de datos Reinventado
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BigID
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BigID |
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| Cobertura del panorama de datos moderno | |
| Todos los datos estructurados | |
| Lagos y almacenes de datos | |
| Archivos y documentos | |
| Correo y mensajería | |
| Imágenes | |
| SaaS | |
| AWS | |
| Azure | |
| GCP | |
| Canalizaciones de datos | |
| Kafka | |
| Kinesis | |
| Tecnología de clasificación de próxima generación | |
| Descubrimiento basado en patrones | |
| PNL y NER basados en ML | |
| Aprendizaje profundo centrado en IA | |
| Clasificación difusa para identificar datos duplicados y similares | |
| Análisis basado en gráficos | |
| Clasificación donde la necesitas | |
| Campos de datos en bases de datos y almacenes | |
| Elementos de datos en documentos y archivos PDF | |
| Cadenas de datos en correos y mensajes | |
| Datos sensibles en imágenes | |
| Datos no estructurados, AVRO y Parquet | |
| Metadatos de la columna | |
| Información de identificación personal (PII) y PI contextual | |
| Datos de PHI y HIPAA | |
| Datos del NPI | |
| Permutaciones de identificaciones de clientes | |
| Credenciales, contraseñas y claves API | |
| Documentos completos | |
| Clasificación personalizable | |
| Sensibilidad para equilibrar falsos positivos y falsos negativos | |
| Capacidad de convertir datos de referencia en clasificadores | |
| Aprendizaje supervisado basado en ML para un ajuste experto | |
| Controles de inclusión/exclusión para bases de datos y almacenes de datos | |
| Capacidades de flujo de trabajo y colaboración | |
| Clasificación para la Gobernanza | |
| Se integra con el catálogo de metadatos como BigID | |
| Intercambio de metadatos con Collibra | |
| Intercambio de metadatos con Informatica EDC | |
| Intercambio de metadatos con Alation | |
| Intercambio de metadatos con SAP | |
| Intercambio de metadatos con ASG | |
| Privacidad | |
| Encuentre información personal identificable (PII) y PI | |
| Crear y mantener un inventario de datos personales | |
| Flujos de datos de mapas para el intercambio de datos GDPR RoPA y CCPA | |
| Encuentre todos los datos relacionados con la identidad de un interesado | |
| Automatizar los derechos de acceso y eliminación de datos | |
| Tome medidas para la seguridad | |
| Remediar datos | |
| Cifrar datos | |
| Archivar o eliminar datos automáticamente | |
| Gestionar la retención y el envejecimiento de los datos | |
| Enmascaramiento dinámico de datos | |
| Integrar con DLP | |
| Bajo costo de propiedad | |
| Evite los agentes que son difíciles de implementar y mantener | |
| Hacer que las actualizaciones no tengan estado y tengan bajo impacto | |
| Aproveche el aprendizaje automático y la automatización | |
| Proporcionar opciones de implementación desde Docker a la máquina virtual | |
| Aproveche la infraestructura empresarial como bóvedas de contraseñas, Kubernetes, AD/Okta | |
| Haga que los escaneos sean personalizables, resistentes y autocurativos | |
| Opciones de implementación para instalaciones locales y en la nube | |
| Escalabilidad | |
| Hyperscan para acelerar el escaneo no estructurado | |
| MegaScale para escanear lagos de datos y almacenes | |
| Escalamiento lateral dinámico y división de escaneo |
Clasificación de próxima generación
Reimagine la clasificación de datos para el panorama de datos moderno actual: la clasificación de datos de BigID está diseñada específicamente para todo tipo de datos, en todas partes, para escalar en entornos empresariales.
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