Les données ont transformé la façon dont les entreprises opèrent dans le monde. L'augmentation du volume, de la vitesse et de la diversité des données rend de plus en plus nécessaire de repenser leur sécurité et leur gouvernance. Les modèles de gouvernance traditionnels sont en échec : les organisations ne peuvent tout simplement pas numériser les métadonnées à l'échelle dont elles ont besoin, et en s'appuyant sur des gestionnaires de données pour manuellement Étiqueter tout est inefficace et irréaliste.
Une façon pour les entreprises de relever ce défi ? Étiquetage et marquage automatisés. Il est plus crucial que jamais de gérer les risques liés aux joyaux de la couronne de tous types, qu’il s’agisse de données réglementées, de propriété intellectuelle, secrets et clés, données sur les fusions et acquisitions, et plus encore.
Bien que les étiquettes et les tags servent à des fins différentes, ils sont tous deux essentiels pour gérer les données de manière sécurisée et organisée :
- Les étiquettes sont utilisées pour signifier la sensibilité du contenu d'un fichier ou d'un e-mail, tandis que les balises sont utilisées pour associer des termes commerciaux conviviaux à des données techniques structurées dans une base de données ou un entrepôt de données.
- Les étiquettes aident les organisations à quantifier les risques et sont souvent utilisées en tandem avec des technologies en aval telles que DLP ou cryptage pour sécuriser les données.
- Les balises, en revanche, contribuent à rendre les données plus faciles à rechercher par les gestionnaires de données ou les scientifiques des données, et aident les utilisateurs de données à localiser des données de grande valeur pour leurs stratégies de BI, d'IA ou de commercialisation de données.
Traditionnellement, l'étiquetage et le marquage étaient associés à différents silos d'achat et servaient des objectifs légèrement différents selon les types de sources de données. Les étiquettes étaient utilisées sur les données non structurées pour des raisons de sécurité, tandis que les balises sur les données structurées facilitaient la recherche. Cependant, la frontière entre les données structurées et non structurées est en train de disparaître, en particulier avec l'essor du cloud computing, ce qui rend de plus en plus important de disposer de capacités d'étiquetage et de marquage.
De plus, les notions de risque et de valeur des données sont étroitement liées. Généralement, les données à forte valeur ajoutée sont également à haut risque. Il est donc crucial de bien comprendre ces deux notions lors de la gestion des données. L'IA moderne, comme les grands modèles de langage (LLM) et ChatGPT, nécessite des données structurées et non structurées, ainsi qu'une connaissance du risque et de la valeur.
La capacité de BigID à étiqueter ou à étiqueter des données structurées et non structurées est devenue de plus en plus importante à mesure que les entreprises adopter les technologies cloud et adopter une nouvelle IA. Cette capacité à étiqueter et à étiqueter toutes les données, partout, est essentielle à la réussite Initiatives du DSPM, stratégies DSP, DLP+ et même catalogage de données.
Alors que les responsabilités en matière de données entre les organisations de sécurité et celles des données s'estompent, il est essentiel de pouvoir étiqueter les données au niveau de la base de données ou des fichiers. La capacité de BigID à appliquer des étiquettes et des tags aux fichiers, aux objets de leur catalogue et aux colonnes, ainsi qu'au niveau de la base de données et bientôt des e-mails, en fait une solution unique et complète pour l'étiquetage et le marquage des données.
BigID propose également des frameworks d'étiquetage natifs de AWS, PCG, Microsoftet Flocon de neige, facilitant ainsi l'interopérabilité avec leurs produits de sécurité et de données. Les entreprises peuvent ainsi bénéficier des fonctionnalités d'étiquetage et de marquage de BigID tout en utilisant leur fournisseur cloud ou leur plateforme de gestion de données préféré.
La capacité de BigID à prendre en charge à la fois l'étiquetage et le marquage sur une seule plateforme est un facteur de différenciation clé : à mesure que les entreprises continuent d'adopter les technologies cloud et l'IA, le besoin de capacités complètes d'étiquetage et de marquage des données ne fera qu'augmenter.
Avec BigID, les clients peuvent :
- Classer, étiqueter et marquer automatiquement les données non structurées et structurées
- Décalage vers la gauche pour analyser à la création via les API et les SDK – pas besoin de scanner après coup
- Échelle vers des milliards d'objets avec un seul inventaire des données & catalogue (intégrant les aspects commerciaux, techniques et opérationnels) métadonnées)
- Réduisez les risques liés aux données avec rétention, suppression, et la déduplication
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