Dado que los datos crecen de manera exponencial y las fuentes de datos se distribuyen en distintas fuentes, centros y nubes, es más difícil que nunca reducir de forma proactiva el riesgo, clasificar y proteger datos críticos y confidenciales.
Una de las mayores fuentes de riesgo proviene de la migración de datos confidenciales duplicados y redundantes entre múltiples fuentes y almacenes de datos. Los puntos ciegos en sus datos derivados pueden generar riesgos innecesarios de exposición de datos, paralizar iniciativas de migración a la nube, iniciativas de minimización de datos y procesos de fusiones y adquisiciones, y presentar una capa adicional de desafíos de cumplimiento normativo en todos los ámbitos.
Únase a Michael Long de BigID para explorar estos riesgos y cómo aplicar ML y NLP para descubrir, identificar y minimizar datos duplicados y similares.