La plupart des organisations pensent maîtriser la découverte et la classification des données. La dure réalité : la plupart ne le font pas suffisamment bien pour être efficaces. Les règles d'expression régulière, les enquêtes et les échantillonnages approximatifs ne suffisent pas. Les faux positifs submergent les équipes. Les types de données critiques passent inaperçus. Les données sensibles se cachent dans des fichiers non structurés, des dépôts de code, des journaux de discussion et des ensembles d'entraînement d'IA, hors de portée des outils traditionnels.
Rejoignez BigID pour un aperçu en direct et sans filtre des raisons pour lesquelles toutes les découvertes ne se valent pas. Nous analyserons les pièges des approches génériques et montrerons à quoi ressemble réellement la découverte nouvelle génération :
- La précision qui compte : Allez au-delà de la recherche de modèles pour une classification basée sur l'identité et l'IA qui réduit les faux positifs.
- Une couverture sans compromis : Découvrez toutes vos données — structurées, non structurées, SaaS, cloud, sur site, même les ensembles de formation d'IA — et pas seulement un échantillon pratique.
- Contexte avec résultats : Classez les données avec du sens : pas seulement « ce que c'est », mais « à qui elles appartiennent », « où elles se trouvent » et « que faire avec ».
- Continu, pas une seule fois : Suivez les données tout au long de leur cycle de vie, signalez les changements de sensibilité et automatisez la correction en temps réel.
Si vous en avez assez des découvertes génériques de type « cocher la case », cette session vous montrera comment placer la barre plus haut et pourquoi la différence entre une découverte « assez bonne » et « précise, contextuelle et évolutive » peut faire ou défaire votre stratégie de sécurité, de confidentialité et d'IA.