L'IA et le ML peuvent répondre aux défis sous-jacents en matière de conformité, de classification et d'analyse des données, et révolutionner la sécurité, la confidentialité et la gestion des données. BigID exploite le ML et l'IA sur l'ensemble de sa plateforme, accélérant ainsi la précision, l'analyse et la rentabilité avec un minimum de ressources humaines, moins d'erreurs et une plus grande capacité d'action.
En intégrant les capacités ML à la découverte, classification, et l'intelligence des données, les clients peuvent obtenir des résultats plus précis et des informations plus approfondies que les techniques traditionnelles.
Comment ? Du traitement du langage naturel (NLP) à la technologie graphique en passant par les classificateurs personnalisables, ces fonctionnalités ML uniques facilitent plus que jamais l'acquisition d'une compréhension approfondie de vos données, l'élimination du bruit et la mise en œuvre de stratégies précises et évolutives pour la sécurité, la confidentialité et la gouvernance des données.
PNL
BigID exploite des méthodes de traitement automatique du langage naturel (TALN) comme la reconnaissance d'entités de noms (NER) et le deep learning pour ajouter des classificateurs basés sur le ML afin d'identifier, de catégoriser, de contextualiser, d'étiqueter et de classifier automatiquement les données. Grâce à ces classificateurs, les clients peuvent aller au-delà des expressions régulières et de la correspondance de motifs, et identifier facilement et automatiquement les données qui sont les plus importantes pour eux : y compris noms, géolocalisations, propriété intellectuelle, identifiants clients, et bien plus encore, tout en découvrant des données obscures et des données qu'ils ne connaissent pas.
Les fonctionnalités personnalisables de PNL réduisent les coûts, le temps et les ressources nécessaires à la classification et à la gestion des données, améliorant ainsi la précision, réduisant le bruit et permettant aux clients de gagner du temps et de l'argent tout en accélérant l'obtention d'informations. capacités PNL ajouter et dériver automatiquement la sensibilité au contexte des données elles-mêmes via un réseau neuronal, pour pouvoir mieux comprendre et appliquer une classification granulaire et précise.
Les modèles NLP de BigID peuvent également s'adapter et réagir automatiquement à des données inédites, en fonction d'une analyse précédente. Cela signifie que la classification avancée peut automatiquement reconnaître les données sous forme de noms, d'identifiants ou d'un type spécifique de données en fonction du contexte.
Grâce à ces modèles, les organisations peuvent obtenir des résultats précis à grande échelle, personnalisés en fonction de leurs défis en matière de données, avec des fonctionnalités qui incluent :
- Ajuster les classificateurs NLP existants pour des environnements de données spécifiques
- Créer des classificateurs supplémentaires pour les nouveaux types d'entités
- Étendre la couverture du classificateur NLP à des langues supplémentaires.
Score de confiance
BigID s'appuie sur un apprentissage automatique breveté pour appliquer des scores de confiance à tous les ensembles de données, accélérant ainsi la précision et la prise de décision (sûre) lors du remplissage et de l'établissement d'un inventaire ou d'une cartographie des données. Ces scores de confiance valident et vérifient l'exactitude des résultats.
Réglage breveté du classificateur
Le réglage des classificateurs de BigID permet une interaction humaine pour ajuster les modèles de ML en temps réel, sans codage, afin d'améliorer la précision de la classification des données. Le réglage des classificateurs combine l'interaction humaine et le ML pour ajuster ou guider les moteurs automatisés et ainsi accroître leur précision. BigID offre une interface intuitive et conviviale pour interagir avec les classificateurs automatisés et accepter ou rejeter des classificateurs pour des objets de données spécifiques, sans codage complexe.
Grâce au réglage du classificateur de BigID, les organisations peuvent :
- Accroître la confiance dans les données pour les initiatives de confidentialité, de sécurité et de gouvernance
- Ajuster les modèles d'IA pour adapter le travail à l'ensemble de l'environnement de données
- Fournissez des résultats extrêmement précis et rapides pour un avantage commercial
Technologie graphique
Technologie graphique pilotée par ML Permet aux clients d'identifier automatiquement les données liées entre elles : qu'il s'agisse d'un ensemble de données lié à une identité unique ou d'un ensemble de données toutes liées ou référençant la même chose. Ceci est essentiel pour créer des graphes d'identité et d'entités à diverses fins commerciales, de l'automatisation du respect des droits sur les données à la génération d'une vue d'ensemble client, en passant par l'automatisation de la traçabilité des données.
La technologie graphique de BigID corrèle et cartographie de manière unique les données liées, déduites et interconnectées entre différentes sources, en utilisant des modèles d'apprentissage automatique brevetés pour classer ces données selon leurs correspondances avec des ensembles de données connexes. Ce type d'application d'apprentissage automatique permet également d'enrichir les données en identifiant automatiquement des éléments supplémentaires non directement liés, créant ainsi une valeur ajoutée à l'inventaire de données et un contexte supplémentaire.
Cela signifie que les clients peuvent distinguer des données apparemment génériques – comme une adresse IP ou une géolocalisation – et comprendre automatiquement à qui elles se rapportent ; ou même relier une référence de produit à des plans de projet stockés dans une autre source de données. Grâce à cette technologie, les clients peuvent facilement comprendre quelles données ils possèdent, à qui elles appartiennent et ce qu'elles signifient.
Analyse en grappes
L'analyse de cluster différenciée de BigID facilite le profilage précis et évolutif des données. Cette technique brevetée de machine learning permet aux clients d'identifier automatiquement les données dupliquées, similaires et redondantes.
L'analyse de cluster est un algorithme unique qui regroupe automatiquement des fichiers ou des données similaires en fonction de leur contenu. Les clients peuvent facilement visualiser les données similaires et connexes, et même identifier le fichier d'origine. Développé pour être efficace et évolutif, il permet de mapper facilement des fichiers similaires. Les clients peuvent ainsi réduire facilement les données redondantes, triviales et obsolètes (ROT), réduire leur surface d'attaque grâce à la minimisation des données et accélérer les migrations vers le cloud grâce à une meilleure compréhension de leurs données.
Classificateurs de documents
Classez automatiquement des documents entiers par type : les classificateurs de documents BigID, basés sur le Machine Learning, identifient facilement un type de document, des contrats aux états financiers, en passant par les formulaires de santé, etc. Les clients peuvent utiliser des classificateurs de documents prêts à l'emploi ou créer facilement les leurs.
Apprentissage supervisé
BigID utilise une méthode innovante permettant aux clients d'examiner et d'affiner les résultats. Cela permet aux utilisateurs non techniques d'examiner les résultats et d'évaluer simplement la précision de la classification, ce qui permet de réadapter automatiquement l'identification et la classification en fonction des données des experts, pour des résultats encore plus cohérents.
Découverte prédictive
L'identification des données sensibles et réglementées au sein de données non structurées a toujours été un défi : il est difficile de les découvrir et de les classer avec précision à grande échelle, et leur analyse est à la fois gourmande en ressources et lente à produire des résultats. Les méthodes traditionnelles d'analyse des données d'entreprise peuvent prendre des mois, voire des années : en moyenne, 10 Po de données non structurées prennent jusqu'à 14 ans avec un seul scanner, ou 280 jours avec 100 scanners.
BigID's Technologie Hyperscan est une approche transformatrice basée sur le ML pour analyser de grands volumes de données non structurées pour une valorisation plus rapide et une analyse plus approfondie des données.
Hyperscan identifie intelligemment où se trouvent les données sensibles dans le paysage de données d'un client, lui permettant de découvrir et de classer ses données sensibles, personnelles et réglementées plus rapidement et plus précisément, tout en réduisant considérablement le temps d'analyse.
L'algorithme breveté d'apprentissage automatique découvre les relations cachées entre les données sensibles des fichiers et les métadonnées, identifiant ainsi si un fichier ou un ensemble de données contient des données sensibles en se basant uniquement sur les métadonnées. L'identification automatique des zones sensibles réduit considérablement le temps d'analyse nécessaire à la découverte.
Intelligence des données pilotée par ML
L'utilisation intensive du ML et de l'IA par BigID sur l'ensemble de la plateforme affine la découverte de données, automatise les actions et facilite l'obtention d'informations granulaires et exploitables sur tous les types de données, où qu'elles se trouvent.
Grâce aux capacités ML de BigID, les clients peuvent prendre de meilleures décisions avec leurs données, atteindre la conformité, s'adapter à l'évolution du paysage de la confidentialité et de la protection des données et, en fin de compte, repenser la façon dont ils gèrent leurs données.
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