Kinesis

Comment BigID livre Découverte et classification des données Amazon Kinesis

BigID se connecte de manière sécurisée aux flux de données Amazon Kinesis pour analyser les charges utiles des messages à mesure qu'elles transitent par les pipelines de traitement en temps réel.

BigID analyse les enregistrements en flux continu pour identifier les données sensibles grâce à la reconnaissance de formes, la classification par apprentissage automatique et l'analyse contextuelle.

Les résultats de cette analyse enrichissent les processus de gouvernance en offrant une visibilité sur les risques liés aux données en flux continu, permettant ainsi aux organisations de détecter l'exposition des données sensibles en temps réel tout en maintenant des performances de traitement à haut débit.

Cette architecture permet la découverte et la classification évolutives des données sensibles Amazon Kinesis dans des environnements de streaming.

Le Avantage BigID pour Amazon Kinesis

Découverte des données sensibles dans les pipelines de streaming

Les flux Kinesis contiennent souvent des données opérationnelles et transactionnelles circulant entre les applications et les plateformes analytiques.

BigID identifie les données sensibles transitant par les flux Kinesis, notamment :

Données de transaction client
Identifiants personnels et informations de contact
Données financières et de paiement
artefacts d'authentification et d'identification
Données analytiques comportementales et d'utilisation
Informations opérationnelles confidentielles

L'inspection basée sur le contenu garantit une détection précise dans l'ensemble des enregistrements en flux continu.

Étendre la gouvernance des données aux données en mouvement

Les outils traditionnels de gouvernance des données se concentrent uniquement sur les données au repos.

BigID étend la visibilité sur les environnements de streaming en temps réel, permettant aux organisations de :

Identifier les attributs sensibles dans les flux d'événements
Détecter les données personnelles entrant dans les pipelines d'analyse
Surveillez les flux de données en continu pour détecter toute exposition aux données réglementées.
Appliquer les politiques de gouvernance aux architectures de streaming

Les organisations bénéficient d'une supervision unifiée de leurs données, qu'elles soient statiques ou en transit.

Activer les architectures de diffusion respectueuses de la vie privée

Les pipelines de streaming traitent de plus en plus de données personnelles dans les systèmes d'analyse, d'entraînement de l'IA et de personnalisation.

BigID soutient la gouvernance de la confidentialité en permettant aux équipes de :

Identifier les données personnelles réglementées dans les événements de streaming
Corréler les données en flux continu avec les profils d'identité
Valider la cohérence du consentement dans les différents processus
assurer la conformité à la protection de la vie privée tout au long des flux de travail d'ingestion de données

La surveillance de la protection de la vie privée s'étend aux architectures modernes axées sur les événements.

Maintenir les performances sur les flux à haut volume

Les environnements de streaming nécessitent un traitement à faible latence.

BigID prend en charge l'analyse évolutive grâce à :

stratégies d'échantillonnage configurables
numérisation distribuée sur des flux à haut volume
Intégration légère basée sur une API
inspection en flux parallèle

Les organisations bénéficient d'une visibilité accrue sur leurs données sensibles sans perturber les performances de diffusion en continu.

Avantages techniques de BigID pour Amazon Kinesis

Inspection des données en continu

Analyse les flux de données en continu pour identifier les données sensibles circulant dans les pipelines en temps réel.

Classification basée sur les modèles et l'apprentissage automatique

Détecte les catégories de données personnelles, financières et réglementées à l'aide de modèles de classification d'apprentissage automatique.

Visibilité de la gouvernance du streaming

Identifie les attributs sensibles au sein des flux d'événements afin de faciliter la gouvernance et le contrôle de la conformité.

Intelligence des données unifiée

Relie les informations issues de la découverte en continu aux flux de travail de gouvernance, de confidentialité et de sécurité de l'entreprise.

FAQ sur la découverte et la classification des données Amazon Kinesis

BigID prend-il en charge la découverte de données pour les flux Amazon Kinesis ?

Oui. BigID analyse les enregistrements en flux continu transitant par les pipelines Kinesis afin d'identifier les informations sensibles et réglementées au sein des flux d'événements.

Quels types de données sensibles BigID peut-il détecter dans les flux Kinesis ?

BigID détecte les données personnelles, les informations financières, les éléments d'authentification, les attributs d'analyse comportementale et les catégories de données sensibles définies sur mesure.

BigID peut-il surveiller les données qui alimentent les pipelines d'analyse ?

Oui. BigID permet aux organisations d'identifier les attributs sensibles qui intègrent les plateformes d'analyse, les pipelines d'apprentissage automatique et les lacs de données via l'ingestion en flux continu.

BigID a-t-il un impact sur les performances de streaming ?

BigID prend en charge des méthodes d'échantillonnage configurables et de traitement évolutives pour s'adapter aux environnements de streaming à haut débit.

Comment BigID contribue-t-il à la conformité dans les environnements de streaming ?

BigID offre une visibilité sur les données personnelles réglementées circulant via des architectures de streaming, soutenant ainsi la gouvernance de la confidentialité et le contrôle de la conformité.

Apporter Visibilité des données sensibles aux pipelines de streaming

Amazon Kinesis permet le traitement des données en temps réel. BigID garantit que les données sensibles transitant par ces pipelines restent visibles, gouvernées et conformes aux politiques de sécurité et de confidentialité de l'entreprise.

Planifiez une démonstration de découverte de données en continu