BigID, líder en descubrimiento e inteligencia de datos para la privacidad, la protección y la perspectiva, presentó hoy la tecnología Hyperscan para escanear grandes volúmenes de datos de archivos no estructurados en el centro de datos o la nube a escala de petabytes. Hyperscan de BigID aprovecha el aprendizaje automático (ML) desarrollado por BigID para agilizar drásticamente la clasificación, catalogación y correlación de datos confidenciales en almacenes de archivos de gran volumen como O365, SharePoint, Box, GDrive, S3, NetApp, EMC y HDFS, con fines de cumplimiento normativo, privacidad, remediación, gobernanza de acceso, migración a la nube, minimización o retención de datos.
Las organizaciones producen y almacenan petabytes de documentos, como archivos PDF, hojas de cálculo, presentaciones y formularios, anualmente. Comprender qué datos y de quién se encuentran dentro de estos diversos archivos "no estructurados" siempre ha sido un desafío, ya que requiere grandes recursos informáticos para lograr un rendimiento que puede tardar meses o años en escanear volúmenes empresariales típicos. Esto genera problemas importantes para el cumplimiento normativo, la seguridad y la gobernanza de los datos, ya que los archivos suelen contener datos confidenciales sobre personas, IP, cuentas y más. Durante más de una década, la única innovación en el escaneo de archivos no estructurados se centró en la optimización de analizadores de datos y la paralelización de escáneres. BigID replantea por completo cómo se escanean y procesan los datos no estructurados, logrando mejoras de velocidad de primer orden de magnitud en una generación.