La mayoría de las organizaciones creen que están "haciendo" descubrimiento y clasificación de datos. La dura realidad: la mayoría no lo hacen lo suficientemente bien como para ser relevante. Las reglas de expresiones regulares, las encuestas y los muestreos deficientes no son suficientes. Los falsos positivos saturan a los equipos. Los tipos de datos críticos pasan desapercibidos. Los datos confidenciales se ocultan en archivos no estructurados, repositorios de código, registros de chat y conjuntos de entrenamiento de IA, fuera del alcance de las herramientas tradicionales.
Únase a BigID para una mirada en vivo y sin filtros sobre por qué no todos los descubrimientos son iguales. Analizaremos las dificultades de los enfoques genéricos y mostraremos cómo es realmente el descubrimiento de próxima generación:
- La precisión que importa: Vaya más allá de la comparación de patrones hacia una clasificación basada en la identidad y potenciada por IA que reduce drásticamente los falsos positivos.
- Cobertura sin concesiones: Descubra todos sus datos (estructurados, no estructurados, SaaS, en la nube, locales, incluso conjuntos de entrenamiento de IA), no solo una muestra conveniente.
- Contexto con resultados: Clasifique los datos con significado: no sólo “qué son”, sino “de quién son”, “dónde se encuentran” y “qué hacer con ellos”.
- Continuo, no de una sola vez: Realice un seguimiento de los datos a lo largo de su ciclo de vida, marque los cambios de sensibilidad y automatice la remediación en tiempo real.
Si está cansado del descubrimiento genérico de "marcar casillas", esta sesión le mostrará cómo elevar el nivel y por qué la diferencia entre un descubrimiento "suficientemente bueno" y "preciso, contextual y escalable" puede determinar el éxito o el fracaso de su estrategia de seguridad, privacidad e IA.