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Limpieza de datos para IA, privacidad y seguridad

Limpiar datos riesgosos. Potenciar la IA segura.

BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, clasificar, censurar, tokenizar y gestionar datos confidenciales antes de que lleguen a GenAI, copilotos, LLM, análisis o flujos de trabajo de datos posteriores.

Reduzca la exposición a los datos y, al mismo tiempo, preserve su utilidad mediante la limpieza basada en políticas en entornos estructurados, no estructurados, en la nube, SaaS, híbridos, locales y conectados a la IA.

¿Qué es la limpieza de datos?

Eliminar el riesgo sensible antes Los datos impulsan la IA.

La limpieza de datos ayuda a las organizaciones a identificar y transformar datos sensibles, regulados o de alto riesgo antes de utilizarlos en IA, análisis, aplicaciones o flujos de trabajo empresariales. BigID optimiza la limpieza de datos mediante el descubrimiento, la clasificación, la anonimización, la tokenización, la automatización de políticas y una gobernanza preparada para auditorías.

01

Descubra

Encuentre datos sensibles, regulados, confidenciales, personales y de alto riesgo en fuentes estructuradas y no estructuradas.

02

Clasificar

Comprender el tipo de datos, la sensibilidad, el contexto de la política, la relevancia de la identidad, la ubicación y el uso posterior.

03

Limpiar

Aplique la eliminación de datos, la tokenización, el enmascaramiento o la transformación basada en políticas antes de que los datos entren en los flujos de trabajo.

04

Gobernar

Mantener la evidencia, automatizar las políticas, preservar la utilidad y respaldar una IA más segura, la privacidad y el cumplimiento normativo.

¿Por qué BigID?: Limpieza de datos tradicional frente a limpieza de datos preparada para IA.

La limpieza de datos moderna comienza donde Paradas de fregado manual

La limpieza tradicional se centra en la calidad de los datos, el formato o la limpieza puntual. BigID ayuda a los equipos a limpiar datos confidenciales y de alto riesgo a gran escala mediante el descubrimiento, la clasificación, la anonimización, la tokenización, la automatización de políticas y la gobernanza, todo ello diseñado para la IA, la privacidad y la seguridad.

Limpieza manual
Los equipos revisan manualmente los conjuntos de datos, los documentos y los flujos de trabajo para detectar datos riesgosos antes de su uso.
BigID descubre y clasifica automáticamente los datos sensibles, regulados, personales y de alto riesgo en diferentes entornos.
Limpieza estructurada únicamente
Muchas herramientas de limpieza se centran en tablas y campos, pasando por alto los riesgos presentes en documentos, archivos, correos electrónicos, archivos PDF y datos de colaboración.
BigID admite la limpieza de datos estructurados y no estructurados en la nube, SaaS, bases de datos, recursos compartidos de archivos, documentos y fuentes conectadas a IA.
Servicio público averiado
La eliminación agresiva puede dañar la estructura, el formato y la utilidad para análisis posteriores o inteligencia artificial.
BigID admite la anonimización y la tokenización, al tiempo que preserva la estructura, el formato y la utilidad para el entrenamiento, la inferencia y los flujos de trabajo de los modelos.
Lagunas en las políticas
Las reglas se aplican de forma inconsistente entre equipos, fuentes de datos, jurisdicciones y casos de uso de IA.
BigID aplica una limpieza de datos basada en políticas, teniendo en cuenta la sensibilidad, la identidad, el tipo de datos, la normativa, la residencia y el caso de uso.
Exposición a la IA
Los datos confidenciales pueden introducirse en GenAI, copilotos, LLM, RAG, datos de entrenamiento o avisos antes de que se apliquen los controles.
BigID ayuda a limpiar los datos de alto riesgo antes de que entren en los sistemas de IA, reduciendo la exposición y al tiempo que fomenta una adopción de IA fiable.

Capacidades de BigID

Conectar la limpieza de datos a Protección de datos empresariales.

BigID combina descubrimiento, clasificación, seguridad mediante IA, privacidad, minimización y corrección de vulnerabilidades para que los equipos puedan limpiar los datos confidenciales antes de que se conviertan en un riesgo.

Controles de limpieza de datos

Limpiar datos confidenciales sin servicios públicos de interrupción de negocios.

BigID ayuda a los equipos a aplicar la acción de limpieza adecuada en función de los datos, la política, el riesgo, el formato, el entorno y el uso previsto, desde la anonimización y la tokenización hasta la reducción del riesgo en los procesos de IA.

Redacción de datos sensibles
Elimine u oculte el contenido personal, regulado, confidencial o de alto riesgo antes de que llegue a la IA, los análisis o los flujos de trabajo empresariales.
Tokenización
Reemplace los valores confidenciales con tokens o sustitutos seguros, manteniendo el formato, la estructura y la usabilidad posterior.
Limpieza de datos no estructurados
Procese datos confidenciales en archivos PDF, correos electrónicos, documentos, datos de colaboración, recursos compartidos de archivos, almacenamiento en la nube, aplicaciones SaaS y contenido empresarial.
Automatización basada en políticas
La limpieza de datos se activa en función del tipo de datos, la sensibilidad, la identidad, la residencia, la normativa, el caso de uso, el umbral de riesgo o la política de gobernanza.

Resultados de la limpieza de datos

Reduzca la exposición. Preservar la utilidad de los datos.

BigID ayuda a los equipos de privacidad, seguridad, datos, gobernanza e IA a limpiar los datos confidenciales antes de que generen riesgos de cumplimiento, vulnerabilidades de seguridad o resultados de IA inseguros.

Proteger los flujos de IA

Limpie los datos confidenciales antes de que entren en GenAI, copilotos, LLM, RAG, datos de entrenamiento, indicaciones o flujos de trabajo de inferencia.

Reducir el riesgo de privacidad

Eliminar datos personales y regulados, tokenizarlos o transformarlos antes de compartirlos, procesarlos, analizarlos o reutilizarlos.

Admite datos no estructurados

Localiza y elimina contenido sensible en archivos, documentos, PDF, correos electrónicos, plataformas de colaboración, SaaS y repositorios en la nube.

Demostrar la aplicación de las políticas

Mantenga evidencia de las acciones de depuración, la lógica de las políticas, el tratamiento de datos confidenciales y los controles de gobernanza para garantizar el cumplimiento y la rendición de cuentas en materia de IA.

Continúa explorando

Construye de forma más segura Canalizaciones de datos e IA.

Explore soluciones y recursos relacionados con BigID para conectar la limpieza de datos con la seguridad de la IA, la minimización de datos, el cumplimiento de la privacidad y la protección de datos.

Preguntas frecuentes

Limpieza de datos, Explicado

Descubra cómo BigID ayuda a los equipos a limpiar datos confidenciales, reducir la exposición a la IA, respaldar el cumplimiento de la privacidad y preservar la utilidad de los datos.

¿Qué es la limpieza de datos?
La limpieza de datos es el proceso de identificar, corregir, eliminar, censurar, tokenizar o transformar datos para que puedan utilizarse de forma segura y fiable en flujos de trabajo empresariales, analíticos, de privacidad, de seguridad y de inteligencia artificial.
¿Cómo facilita BigID la limpieza de datos?
BigID ayuda a descubrir y clasificar datos confidenciales, aplicar acciones de limpieza basadas en políticas, censurar o tokenizar contenido de alto riesgo y mantener evidencia de gobernanza para su uso posterior.
¿Puede BigID depurar los datos antes de que entren en los flujos de trabajo de IA?
Sí. BigID ayuda a limpiar los datos personales, regulados y de alto riesgo antes de que entren en GenAI, copilotos, LLM, pipelines RAG, entrenamiento de modelos, inferencia o flujos de trabajo analíticos.
¿BigID admite la anonimización y la tokenización?
Sí. BigID admite la anonimización y la tokenización para que los equipos puedan reducir la exposición de datos confidenciales, al tiempo que preservan la estructura, el formato y la usabilidad posterior.
¿Puede BigID limpiar datos no estructurados?
Sí. BigID puede descubrir y procesar datos confidenciales en fuentes no estructuradas como documentos, archivos PDF, correos electrónicos, recursos compartidos de archivos, plataformas de colaboración, aplicaciones SaaS y repositorios en la nube.
¿Cómo reduce la limpieza de datos el riesgo de la IA?
La limpieza de datos reduce el riesgo de la IA al eliminar, censurar o tokenizar los datos sensibles y de alto riesgo antes de que se utilicen en sistemas de IA, lo que ayuda a reducir la exposición al tiempo que se preserva la utilidad.

Limpieza de datos de BigID

Limpiar datos antes El riesgo llega a la IA.

BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, clasificar, anonimizar, tokenizar y gestionar datos confidenciales para que los equipos puedan reducir la exposición, respaldar el cumplimiento normativo e impulsar flujos de trabajo de IA más seguros.

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