Les organisations de services financiers sont confrontées à des défis spécifiques lorsqu'il s'agit de sécuriser leurs données sensibles, personnelles et réglementées : de la gestion des données en couches exigences de conformité pour diverses réglementations afin de pouvoir gérer de manière proactive leurs données pour atténuer les risques et améliorer les résultats commerciaux.
De risque réglementaire à KYC En ce qui concerne les initiatives et les risques liés à la lutte contre le blanchiment d'argent et aux données clients, les organisations de services financiers doivent être en mesure de gérer, de hiérarchiser et de protéger leurs données les plus sensibles.
La première étape ? Trouver, classer, inventoriez et gérez toutes vos données sensibles, où qu'elles se trouvent, à qui elles appartiennent ou quelle qu'en soit la nature. C'est une tâche colossale, essentielle pour relever des défis courants tels que le cloisonnement des données, le manque de visibilité et d'informations précises, et l'équilibre entre les systèmes existants et les données cloud.
Commencez par une approche solide centrée sur les données avec ces quatre étapes clés pour protéger les données, atteindre la conformité et réduire les risques.
Découvrez vos données
La première étape pour protéger les données de l’entreprise est de connaissez vos données: Vous ne pouvez protéger que ce que vous voyez. Les organisations doivent pouvoir détecter, identifier et cartographier automatiquement les données sensibles dans leurs environnements. quel que soit l'endroit où il est stocké: du sur site au cloud en passant par le mainframe, du structuré au non structuré, et obtenez une visibilité sur les données que vous connaissez – et celles que vous ne connaissez pas.
Classez vos données
Classez vos données pour optimiser l'application des politiques. Données non structurées, semi-structurées et structurées sur AWS. de S3 à Kinesis en passant par EMR et partout entre les deux – devraient être classés par sensibilité, type et réglementation pour une meilleure gestion, protection et traitement des données.
Classez automatiquement tous les types d'informations sensibles en fonction du contenu et de la structure des données, y compris les informations personnelles (PI), les informations personnellement identifiables (PII), MNPI/NPI, données clients, données d’identité et données sensibles – sans être limité à un classificateur spécifique.
Identifier et gérer les risques
Afin de gérer et de réduire adéquatement les risques, les organisations doivent adopter une approche centrée sur les données.
Suivez les principes de confidentialité dès la conception, établissez une visibilité à 360º des données à risque, priorisez les données surprivilégiées et vulnérables et appliquez une politique basée sur la sensibilité et la réglementation pour gérer ce risque.
Agissez pour libérer la valeur de vos données
Une fois que vous disposez d’une source unique de vérité sur les données, prenez des mesures pour les protéger, les minimiser, remédieret réduire les risques. Établir des flux de travail pour les données rétention, la correction et la réduction des risques, et maintenez une approche de bout en bout pour agir sur vos données sensibles et réglementées.
Par où commencer
Utilisez l'apprentissage automatique et l'automatisation pour obtenir de la valeur plus rapidement, classer les données plus précisément, identifier les données associées, découvrir les données sombres et générer des informations approfondies sur les données pour des initiatives réussies en matière de sécurité, de confidentialité et de gouvernance.
En adoptant une approche axée sur la découverte des données et des risques, les organisations peuvent relever les défis de la conformité continue, minimiser les risques de sécurité, gérer proactivement les programmes de confidentialité des données et renforcer les initiatives de gestion des données. Découvrez comment BigID vous aide à connaître et à protéger vos données financières lors de notre prochain webinaire en direct avec AWS le 10 novembre >> Cliquez ici pour vous inscrire.
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