As organizações de serviços financeiros enfrentam desafios específicos quando se trata de proteger seus dados confidenciais, pessoais e regulamentados: desde o tratamento de dados em camadas requisitos de conformidade para várias regulamentações para poder gerenciar proativamente seus dados para mitigar riscos e impulsionar os resultados comerciais.
De risco regulatório para KYC iniciativas e risco de AML para risco de dados do cliente, as organizações de serviços financeiros precisam ser capazes de gerenciar, priorizar e proteger seus dados mais confidenciais.
O primeiro passo? Encontre, classificar, inventariar e gerenciar todos os seus dados confidenciais, independentemente de onde estejam, de quem sejam ou o que sejam. É uma tarefa importante — e crucial para lidar com desafios comuns como dados isolados, falta de visibilidade e insights precisos, e equilíbrio entre sistemas legados e dados na nuvem.
Comece com uma abordagem forte centrada em dados com estas quatro etapas principais para proteger dados, alcançar a conformidade e reduzir riscos.
Descubra seus dados
O primeiro passo para proteger os dados da empresa é conheça seus dados: você só pode proteger o que pode ver. As organizações precisam ser capazes de descobrir, identificar e mapear automaticamente dados confidenciais em seus ambientes. independentemente de onde esteja armazenado: do local para a nuvem e o mainframe, do estruturado para o não estruturado, e obtenha visibilidade dos dados que você conhece — e dos dados que você não conhece.
Classifique seus dados
Classifique seus dados para direcionar políticas e sua aplicação com eficácia. Dados não estruturados, semiestruturados e estruturados na AWS – do S3 ao Kinesis ao EMR e em todos os lugares entre eles – devem ser classificados por sensibilidade, tipo e regulamentação para melhor gerenciamento, proteção e processamento de dados.
Classifique automaticamente todos os tipos de informações confidenciais com base no conteúdo e na estrutura dos dados – incluindo informações pessoais (PI), informações de identificação pessoal (PII), MNPI/NPI, dados de clientes, dados de identidade e dados confidenciais – sem se limitar a um classificador específico.
Identificar e gerenciar riscos
Para gerenciar e reduzir riscos adequadamente, as organizações precisam adotar uma abordagem centrada em dados.
Siga os princípios de privacidade desde o design, estabeleça visibilidade de 360º dos dados em risco, priorize dados vulneráveis e com privilégios excessivos e aplique políticas baseadas em sensibilidade e regulamentação para gerenciar esse risco.
Tome medidas para liberar o valor dos seus dados
Depois de ter uma única fonte de dados verdadeiros, tome medidas para proteger, minimizar, remediare reduzir riscos. Estabelecer fluxos de trabalho para dados retenção, remediação e redução de riscos, além de manter uma abordagem de ponta a ponta para tomar medidas em seus dados confidenciais e regulamentados.
Por onde começar
Use aprendizado de máquina e automação para obter valor mais rapidamente, classificar dados com mais precisão, identificar dados relacionados, descobrir dados obscuros e gerar insights profundos de dados para iniciativas bem-sucedidas de segurança, privacidade e governança.
Ao adotar uma abordagem focada na descoberta de dados e riscos, as organizações podem enfrentar os desafios da conformidade contínua, minimizar os riscos de segurança, abordar proativamente os programas de privacidade de dados e fortalecer as iniciativas de gerenciamento de dados. Veja como o BigID ajuda você a conhecer e proteger dados financeiros em nosso próximo webinar ao vivo com a AWS em 10 de novembro >> Clique aqui para se registrar.
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