¿Qué son los datos ROT y por qué son importantes?
Los datos ROT son redundantes, obsoletos y triviales, y su eliminación reduce tanto los costes como los riesgos. Los archivos duplicados, los archivos que nadie ha tocado en años y el contenido trivial aumentan el costo de almacenamiento, amplían la superficie de ataque y alimentan la IA con material obsoleto. BigID los encuentra junto con datos que no cumplen con las normas, como datos con consentimiento vencido o datos que se conservan más allá de su período de retención, y los procesa a través de un flujo de trabajo de disposición. El programa más amplio está cubierto por minimización de datos no estructurados.
¿Cómo encuentra BigID los datos redundantes y obsoletos en recursos compartidos de archivos, bases de datos y lagos de datos?
Calcula la duplicación por sí mismo, de la misma manera en todas las fuentes, en lugar de depender de las banderas propias de cada plataforma. La detección abarca duplicados exactos y casi duplicados mediante análisis de clústeres de datos similares y derivados, datos obsoletos por fecha de creación, última modificación o último acceso, datos archivados, datos con consentimiento caducado, datos sujetos a regulaciones específicas y sus propias reglas personalizadas, en sistemas de archivos, bases de datos, lagos de datos y almacenamiento en la nube.
¿Cómo mantiene BigID actualizadas sus políticas de retención de datos a medida que cambian las regulaciones?
Mediante una biblioteca de políticas de regulación predefinidas y actualizaciones automatizadas de los administradores de archivos. La integración incorpora más de 300.000 reglas de retención en más de 220 países, y las definiciones de normativas personalizadas, junto con un generador de consultas diseñado para usuarios empresariales, cubren los requisitos específicos de su organización, por lo que mantener las políticas actualizadas no depende de la resolución de un ticket de ingeniería.
¿Cómo evita BigID que una eliminación permanente provoque fallos en procesos posteriores?
La comprobación de integridad referencial se ejecuta dentro del propio flujo de trabajo de eliminación, antes de que se elimine nada. Antes de ejecutar una eliminación completa, se comprueban los datos estructurados, de modo que las filas de las que aún depende otra tabla permanecen intactas. Si no se puede garantizar la seguridad de la eliminación, se opta por la eliminación lógica: se archiva en almacenamiento en frío en lugar de eliminarla definitivamente.
¿Qué ocurre con los datos que están bajo retención legal?
La retención legal se comprueba en la misma pasada, antes de que la disposición afecte a los datos. Se ejecuta como parte del mismo paso de control que la integridad referencial, por lo que una retención en un custodio no significa pausar la disposición para todos los demás en el lote.
¿Se enteran las personas cuyos datos se investigan?
Sí, en el momento en que se mueve. En cuanto los datos marcados se trasladan al entorno aislado, se deja un marcador de estado y un revisor con permisos aprobados por RBAC debe dar fe de ello antes de que se elimine cualquier dato. El caso se puede gestionar a través de ServiceNow o Jira como cualquier otro ticket.
¿Se pueden recuperar los datos que se movieron o archivaron?
Sí, la restauración forma parte del flujo de trabajo. Cuando se elimina una retención o un revisor revierte una decisión, los datos que se movieron al entorno aislado o se archivaron vuelven a su estado original. La eliminación definitiva se reserva para los datos que se han revisado, cuyas retenciones legales y comprobaciones de dependencias se han completado, por lo que estos pasos se realizan primero.
¿Cómo reduce la gestión del ciclo de vida de los datos la superficie de ataque y el riesgo de la IA?
Al eliminar los datos que nadie necesita, y con ellos los datos a los que podría acceder un atacante o un sistema de IA. Menos datos obsoletos y duplicados significa menos que extraer, menos que exponer a través de un copiloto o agente, y menos contenido desactualizado en el que basar un modelo de IA. Funciona en conjunto descubrimiento y clasificación de datos, que encuentra lo que es sensible y lo más amplio Resiliencia de datos e IA programa.
¿Cómo respalda esto nuestras obligaciones en materia de privacidad y normativas?
Hace cumplir los requisitos de retención y minimización que establecen la CCPA, el RGPD y normativas similares. Las políticas provienen de la biblioteca de regulaciones, cada acción se registra en el flujo de trabajo y la misma evidencia respalda las auditorías. Se combina con privacidad y cumplimiento para el programa en general.
¿Con qué rapidez podemos ver cuánta ROT (enfermedades degenerativas) estamos acumulando?
Una evaluación gratuita de riesgos de datos le permitirá determinar el nivel de riesgo basándose en sus datos reales antes de comprometerse con un programa. La evaluación no requiere agentes y es nativa de la nube, por lo que no es necesario implementar nada en las fuentes, y muestra qué elementos se pueden desechar y cuáles se pueden archivar o eliminar de forma segura primero.
