Avec une croissance exponentielle des données et des sources de données réparties sur des sources de données, des centres et des clouds disparates, il est plus difficile que jamais de réduire de manière proactive les risques, de classer et de protéger les données critiques et sensibles.
L'une des principales sources de risque provient de la migration de données sensibles dupliquées et redondantes entre plusieurs sources et entrepôts de données. Les angles morts dans vos données dérivées peuvent engendrer des risques d'exposition inutiles, freiner les initiatives de migration vers le cloud, les initiatives de minimisation des données et les processus de fusions-acquisitions, et engendrer des défis supplémentaires en matière de conformité à tous les niveaux.
Rejoignez Michael Long de BigID pour explorer ces risques et comment appliquer le ML et le NLP pour découvrir, identifier et minimiser les données en double et similaires.