Centro de soluciones: descubrimiento y clasificación de datos y agentes de IA.

Descubrimiento y clasificación de sus datos, y de los agentes de IA que acceden a ellos.

La solución empresarial más completa para encontrar, clasificar y categorizar datos confidenciales: cientos de conectores en el centro de datos, la nube, SaaS y el código, sin agentes desde el primer día, con una profundidad de escaneo configurable por origen en lugar de una única configuración de escaneo completo. Aquí se descubren dos cosas, no una: los datos, leídos y clasificados en más de 2000 categorías, y los modelos y agentes que acceden a esos datos, autorizados o no, considerados activos por derecho propio. Cada control posterior y cada herramienta que se alimenta hereda los aciertos y errores de ambos.

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Forrester Wave, segundo trimestre de 2026

Un líder

Máxima puntuación posible en 11 criterios para la detección y clasificación de datos sensibles.

Desafío de clasificación de Intuit

Clasificado #1

96,51 TP3T de precisión y exhaustividad ponderadas en un conjunto de datos de 40.000 registros, frente a otros 19 proveedores.

Lo que se descubre

Agentes de datos e inteligencia artificial

Datos confidenciales procedentes de cientos de fuentes, así como los modelos y agentes que acceden a ellos, todo en un único inventario.

En qué punto se encuentra ahora la categoría.

Las decisiones de acceso, las políticas DLP y las medidas de seguridad de IA se ejecutan en la etiqueta

Antes, el descubrimiento y la clasificación eran tareas que se realizaban antes de comenzar con la seguridad. Ahora, las decisiones de acceso, las políticas de DLP, las reglas de retención y todos los sistemas de control de IA se basan directamente en esas etiquetas, lo que significa que la precisión, la profundidad y la actualidad de la clasificación determinan el nivel de exigencia para todo lo que sucede después. Tres factores determinan si ese nivel de exigencia es suficiente.

Profundidad que elijas

Metadatos, muestra o escaneo completo, Se establece por fuente y por política, por lo que el costo del escaneo deja de determinar con qué frecuencia se revisa el patrimonio.

Precisión que usted puede auditar

Hallazgos revisados, refinados y certificados. dentro del producto, por los propietarios de los datos que pueden distinguir un falso positivo de uno real.

Dos cosas que encontrar, no una.

Los datos y la IA que los procesa. Se descubre que un agente es un activo, con la identidad bajo la que opera y los datos a su alcance; los datos en sí son leídos y clasificados.

Vea lo que BigID puede hacer

Observa cómo funciona.

Descripción general de la plataforma BigID

Conectar una fuente, ver qué clasificación encontró en ella y actuar en función de ese hallazgo en el mismo lugar donde se produjo.

Visión general

En este centro

Empieza aquí

Cinco preguntas, y dónde BigID responde a cada una.

¿Tenemos que escanearlo todo para aprender algo? El preescaneo basado únicamente en metadatos crea un mapa del sitio antes de leer cualquier contenido; el muestreo inteligente ofrece una primera evaluación en cuestión de horas, y los escaneos completos se realizan donde el muestreo indica que vale la pena ejecutarlos. Descubrimiento en profundidad → ¿Podemos confiar en lo que nos dice el clasificador? Más de 2000 categorías preentrenadas, categorización LLM, supervisión automatizada que verifica su propio trabajo, revisión y perfeccionamiento integrados en el producto, y validación delegada por los propietarios de los datos. IA de identificación de datos → ¿Encontrará tanto a nuestros agentes de IA como a nuestras fuentes de datos? Cientos de conectores en centros de datos, la nube, SaaS y código, sin agentes desde el primer día, además del descubrimiento de los propios modelos y agentes, autorizados y no autorizados, y los datos a los que cada uno puede acceder. Cobertura y conectividad → ¿Qué ocurre cuando el escaneo alcanza un petabyte o cuando la plataforma limita su velocidad? La primera categoría en escalabilidad lateral, escáneres efímeros que se activan y desactivan según la carga de trabajo, escaneo sin conexión basado en instantáneas y optimización en la nube diseñada para evitar las limitaciones de rendimiento en plataformas como M365. Escala y velocidad de escaneo → ¿Quién se encargará de esto una vez que el equipo del proyecto se retire? Programaciones, periodos de inactividad, exclusiones, análisis basados en cambios y activadores de eventos, todo bajo el control total de la API y el MCP, incluido el control de análisis y la generación de informes desde Claude, Copilot, Gemini y GPT. Operacionalización e informes →

Un modelo de escaneo, cuatro profundidades, configurado por fuente.

La mayoría de las decisiones de escaneo son, en realidad, decisiones presupuestarias: el único ajuste posible es un escaneo completo de todo el contenido, por lo que, en el mejor de los casos, se ejecuta trimestralmente y el inventario queda obsoleto la semana siguiente. BigID separa la profundidad de la cobertura, de modo que el sistema se puede mapear de forma continua y el costoso nivel de detalle se aplica donde el muestreo indica que corresponde.

El escaneo completo es la única configuración., Así que la propiedad se revisa una vez al trimestre y a cada hallazgo se le responde con "eso era cierto en marzo".

Una plataforma SaaS limita la velocidad del escáner, y un trabajo que inicialmente se calculaba en horas se extiende a lo largo de días mientras que el plazo para el escaneo se va cerrando.

El clasificador acierta la mayoría de las veces., y nadie puede decir qué hallazgos se encuentran en la otra parte, por lo que los resultados se debaten en lugar de ponerse en práctica.

Se incluyen dos tipos de activos, y la cobertura y la profundidad se configuran por separado para cada uno. BigID se conecta a cientos de fuentes de datos sin necesidad de desplegar agentes, encuentra los modelos y agentes que acceden a ellas y, a continuación, decide, para cada fuente, hasta dónde llegar: solo metadatos para mapear el conjunto de activos, muestreo para una lectura rápida del contenido de una fuente, muestreo configurable cuando se requiere mayor detalle y escaneos completos sin límite en datos estructurados y no estructurados cuando sea necesario. Una evaluación útil se inserta en dos filas, lo que permite que el inventario se mantenga actualizado en lugar de reconstruirse trimestralmente.

Capacidades

Qué tan profundo es el escaneo, qué tan preciso es y cuánto cuesta mantenerse actualizado

Seis grupos, en el orden en que se ejecuta el trabajo: decidir con qué profundidad buscar, identificar qué hay, acceder a todas las fuentes donde reside, mantenerlo a escala de petabytes, ejecutarlo sin un equipo de proyecto e informar sobre ello donde el resto de la empresa ya trabaja.

Descubrimiento en profundidad

El primer DSPM, DLP, DAG o DAM que trata la profundidad de escaneo como una configuración en lugar de una compensación fija. Mapea el entorno solo a partir de metadatos, realiza un muestreo para una lectura rápida y luego dedica todo el tiempo de escaneo donde el muestreo indica que vale la pena.

Solo se realiza un pre-escaneo de metadatos, único en la categoría, por lo que el patrimonio se puede mapear antes de leer cualquier contenido.
Muestreo inteligente para una evaluación rápida de lo que realmente contiene una fuente.
Muestreo personalizable, de modo que el detalle del escaneo se configura por fuente y por política.
Escaneos completos de alta velocidad en datos estructurados y no estructurados, sin límites de volumen ni frecuencia.

IA de identificación de datos

La precisión es un aspecto que nadie audita hasta que ya se ha tomado una decisión sobre el acceso a los datos. Este grupo se dedica a etiquetar correctamente los datos, demostrar su veracidad y brindar a los responsables de los mismos una forma de corregirlos.

Más de 2000 categorías de datos sensibles preentrenadas y ajustadas
Detección de categorización y taxonomía basada en LLM
Clasificación LLM basada en indicaciones: defina lo que busca en lenguaje natural.
Lógica para encontrar combinaciones de atributos de datos en datos estructurados y no estructurados.
Revisión y refinamiento de la categoría, de forma nativa en el producto, para las personas propietarias de la taxonomía.
Entrenamiento personalizado del modelo dentro del producto
Traiga su propia IA, de modo que la clasificación se ejecute en un modelo que ya haya aprobado.
Supervisión de agentes, por lo que la clasificación verifica su propio trabajo.
Clasificado en el puesto #1 por precisión en el desafío de clasificación de 20 proveedores de Intuit, con una precisión y exhaustividad ponderadas de 96,5%.
Flujo de trabajo delegado para la certificación y validación de hallazgos, una primicia entre DSPM, DLP y DAM.

Cobertura en datos e IA

Ofrece una cobertura más amplia que cualquier otra solución de descubrimiento y clasificación, y ninguna se basa en agentes. Aquí se encuentran dos tipos de activos: los almacenes de datos y los modelos y agentes que acceden a ellos. Forrester le otorgó a BigID una calificación de 5 sobre 5 en cobertura de fuentes de datos tanto en la nube como en las instalaciones.

Cientos de conectores que abarcan el centro de datos, la nube, SaaS y el código.
100% funciona sin agentes desde el primer día, sin necesidad de implementar ni mantener nada en las fuentes.
Aprovisionamiento automático de fuentes de datos con un solo clic.
Una plataforma para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Datos en reposo y datos en movimiento, bajo la misma clasificación.
No se requieren conocimientos previos del esquema.
Cientos de formatos de archivo, incluidos los formatos CAD especializados que utilizan industrias como la de semiconductores
Descubre los modelos y agentes, tanto autorizados como no autorizados, y sigue monitoreándolos a medida que cambian.
Vea a qué datos puede acceder cada modelo o agente, a través de la identidad con la que se ejecuta.
Clasifique también los datos dentro del sistema de IA: canalizaciones RAG, almacenes de vectores y avisos, según las mismas categorías.
Configuración sencilla para la nube y la nube híbrida, de modo que una prueba de concepto se convierte en producción en cuestión de días.

Escala y velocidad de escaneo

Las cargas de trabajo de petabytes y las plataformas SaaS con recursos limitados provocan fallos en el escaneo de distintas maneras, y en ambos casos se manifiesta como una ventana de escaneo que no se cierra. El escalado horizontal, las instantáneas y los reescaneos justo a tiempo son las herramientas que mantienen la ventana abierta.

Escala de petabytes, con la primera escala lateral de la categoría para escáneres para las cargas de trabajo más grandes.
Telemetría de velocidad y rendimiento completa mientras se ejecuta un escaneo, no después de que falle.
Optimización inteligente de la nube y SaaS que funciona sorteando la limitación de la plataforma, incluyendo M365.
Compatibilidad avanzada con instantáneas para escaneo seguro sin conexión.
Escáneres de nube efímeros que se activan y desactivan según la carga de trabajo.
Escaneo justo a tiempo de los datos nuevos y modificados, de modo que un cambio no desencadena un reescaneo completo.
Se puede implementar como un SDK integrable ultrarrápido dentro de aplicaciones personalizadas y flujos de datos.

Operacionalización del escaneo

El descubrimiento deja de ser un proyecto en el momento en que los escaneos se ejecutan según un cronograma que nadie tiene que defender. La frecuencia, la profundidad, los períodos de inactividad y los activadores son configurables, y todo ello es accesible mediante API, MCP y los asistentes que sus equipos ya utilizan.

Configure la frecuencia, la profundidad de detalle, los periodos de exclusión, las exclusiones, los escaneos basados en cambios y los activadores de eventos.
Supervisión y elaboración de informes completos por parte de los agentes en todo el sistema de escaneo.
Cobertura de API y MCP 100% para control avanzado
Control y generación de informes de escaneo nativos desde dentro de Claude, Copilot, Gemini y GPT.

Informes y auditoría

El inventario solo resulta útil donde se toman las decisiones, lo cual rara vez ocurre dentro de la consola de seguridad. Los informes se envían al almacén, a la herramienta de inteligencia empresarial y al asistente, con los mismos datos que generó el escaneo.

Paneles de control personalizables integrados en el producto
Informes personalizados de AskBigID desde el interior de Claude, Copilot y GPT.
ETL en S3, BigQuery, Snowflake y Databricks
Informes de clientes a través de Power BI, Looker y Tableau.

Dónde se corre

Cientos de conectores, cientos de formatos de archivo y la IA llegando a todo ello

La misma clasificación se aplica a todas las familias de datos que se describen a continuación, por lo que un hallazgo en una tabla de almacén y un hallazgo en un recurso compartido de archivos describen la sensibilidad de la misma manera. Las dos últimas familias son diferentes en su naturaleza: los recursos de IA que acceden a esos datos se encuentran e inventarian junto con ellos. No se instala nada en las fuentes mismas.

Nube y SaaS

Microsoft 365, Google Workspace, Box y Dropbox, con optimización en la nube diseñada para plataformas que limitan el ancho de banda.

Almacenamiento de objetos y lagos

Amazon S3, Azure Blob y Google Cloud Storage, hasta el nivel de bucket y prefijo.

Almacenes y bases de datos

Snowflake, Databricks y BigQuery, además de bases de datos relacionales y NoSQL locales y gestionadas, sin necesidad de conocimientos previos del esquema.

Recursos compartidos de archivos y centro de datos

SMB, NFS, CIFS y NetApp, incluidos los entornos de mainframe y los recursos compartidos heredados que nadie posee.

Modelos y agentes de IA

Tanto los autorizados como los que operan en la sombra fueron descubiertos como activos con los datos a su alcance, además de las canalizaciones RAG, los almacenes de vectores y las indicaciones que los respaldaban.

Pipelines, código y aplicaciones personalizadas

Datos en movimiento, repositorios de código y el SDK integrable para la clasificación dentro de sus propias aplicaciones.

Validación de terceros

Líder en The Forrester Wave para el descubrimiento y la clasificación de datos confidenciales.

El informe Forrester Wave™, segundo trimestre de 2026

“BigID está diseñado para ofrecer rendimiento y escalabilidad a nivel de petabytes.”

The Forrester Wave™: Soluciones para la detección y clasificación de datos sensibles, segundo trimestre de 2026

Nombrada líder, una de las tres entre los diez proveedores evaluados.
Se destacan sus fortalezas en el descubrimiento a través de fuentes en la nube y locales, incluidos los entornos de mainframe, y por una combinación de técnicas de clasificación, enriquecimiento y ajuste que abarca casos de uso desde el cumplimiento y la gobernanza de la información hasta la seguridad y gobernanza de la IA.

Puntuación más alta posible, oferta actual

5/5Cobertura de fuentes de datos en la nube
5/5Cobertura de fuentes de datos locales
5/5Enriquecimiento para la clasificación
5/5Soporte de idiomas
5/5Ajuste para mejorar la precisión
5/5Integraciones
5/5Compromisos de seguridad desde el diseño

Máxima puntuación posible, estrategia

5/5Innovación
5/5Hoja de ruta
5/5Ecosistema de socios
5/5Adopción

Lea el informe Forrester Wave →

El desafío de clasificación de Intuit

Intuit sometió a 20 proveedores de Estados Unidos e Israel a un desafío de clasificación cara a cara.
El conjunto de prueba fue un conjunto de datos sintéticos de más de 40.000 registros, la mitad para entrenamiento y la otra mitad para evaluación.
La puntuación se basó en la precisión y la exhaustividad en todos los tipos de datos, además de una evaluación global entre etiquetas, realizada por el propio equipo de seguridad de Intuit.
BigID ganó, con una precisión y exhaustividad ponderadas de 96,51 TP3T.

“La tecnología de BigID demostró una capacidad impresionante para clasificar datos a gran escala con precisión.”

Gleb Keselman, Director de Ingeniería de Software de Seguridad, Intuit

Lee cómo se desarrolló el desafío →

Y en palabras de un cliente

“BigID me proporciona una mayor visibilidad de los datos confidenciales, ayuda a priorizar las medidas de seguridad, reduce la superficie de ataque, refuerza el cumplimiento normativo y aumenta la eficiencia operativa en general, un pilar estratégico de nuestra transformación de ciberseguridad basada en la IA.”

CISO, empresa global de atención médica

Lea cómo Fiserv lo gestiona como un único plano de control →

Antes de examinarlo

Lo que los equipos preguntan antes de empezar

¿Tenemos que escanear un petabyte completo para empezar?

No, y el modelo de implementación asume que no lo hará. El preescaneo de metadatos mapea el sitio sin leer el contenido; el muestreo inteligente ofrece una primera evaluación del contenido de cada fuente, y los escaneos completos se centran en lo que el muestreo ha señalado. La profundidad se configura por fuente, de modo que el inventario se mantiene actualizado en lugar de reconstruirse trimestralmente.

¿Cómo sabemos que la clasificación es correcta?

Dos pruebas externas y un flujo de trabajo interno. Forrester otorgó a BigID una calificación de 5 sobre 5 en optimización para mejorar la precisión y en enriquecimiento para la clasificación. Intuit comparó 20 proveedores con un desafío de 40 000 registros y BigID ganó con una precisión y exhaustividad ponderadas de 96,51 TP3T. Dentro del producto, la supervisión de agentes permite que la clasificación verifique su propio trabajo, y los resultados se envían a los propietarios de los datos, quienes pueden distinguir un falso positivo de uno real.

¿Esto afecta a nuestros agentes de IA o solo a los datos con los que interactúan?

Ambas cosas, y son dos trabajos diferentes. Los modelos y agentes se identifican como activos, autorizados y no autorizados, con la identidad que cada uno maneja y los datos a su alcance, y se monitorean a medida que cambian. Los datos se leen y clasifican dentro de las canalizaciones RAG, los almacenes de vectores y las solicitudes, así como en los almacenes subyacentes. Un único inventario contiene ambos, lo que permite que un mecanismo de control de IA y una política de datos describan el mismo objeto.

Llévalo más lejos

Qué leer cuando la clasificación es lo que está retrasando todo lo demás.

Informe de analistas / Comience aquí

The Forrester Wave™: Soluciones para la detección y clasificación de datos sensibles, segundo trimestre de 2026

Diez proveedores fueron evaluados según 25 criterios, y BigID fue nombrado líder, obteniendo la máxima puntuación en once de ellos. Los criterios de evaluación por sí solos constituyen una lista de preselección útil para su propia empresa.

Obtén el informe →

Punto de referencia Cómo BigID ganó el desafío de clasificación de Intuit 20 proveedores, un conjunto de datos de 40.000 registros y una precisión y exhaustividad ponderadas de 96,5%. Lee el artículo → Historia de un cliente Fiserv: un plano único de inteligencia de datos y control de políticas Cómo Fiserv gestiona la inteligencia de datos y el control de políticas desde un único lugar. Lee la historia → Evaluación gratuita Descubra sus datos y el riesgo de la IA. Una evaluación nativa en la nube y sin agentes que identifica dónde residen los datos confidenciales y los riesgos de la IA, y cómo solucionarlos. Inícialo →

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