Hyperscan Cuts Unstructured Data Scans By Up To 95% Through Patent-pending ML Intelligence
BigID, leader de la découverte et de l'intelligence de données pour la confidentialité, la protection et la visibilité, présente aujourd'hui la technologie Hyperscan, qui permet d'analyser de grands volumes de données de fichiers non structurés, à l'échelle du pétaoctet, dans les datacenters ou le cloud. Hyperscan de BigID s'appuie sur le ML développé par BigID pour accélérer considérablement la classification, le catalogage et la corrélation des données sensibles dans les entrepôts de fichiers volumineux tels qu'O365, Sharepoint, Box, GDrive, S3, NetApp, EMC et HDFS, à des fins de conformité des données, de confidentialité, de correction, de gouvernance des accès, de migration vers le cloud, de minimisation ou de conservation.
Organizations produce and store petabytes of documents like PDFs, spreadsheets, presentations, and forms – yearly. Understanding what and whose data is inside these diverse “unstructured” files has always proved challenging, requiring large compute resources to achieve performance that can take months or years for scanning typical enterprise volumes. This creates significant issues for data compliance, security and governance since files often contain sensitive data about people, IP, accounts and more. For over a decade the only innovation in scanning unstructured files was around optimizing data parsers and parallelizing scanners. BigID completely rethinks how unstructured data is scanned and processed achieving the first order of magnitude speed enhancements in a generation.