Identificar dados sensíveis e regulamentados dentro de dados não estruturados sempre se mostrou desafiador: é difícil descobrir e classificar dados sensíveis com precisão em grande escala, e a varredura de dados não estruturados consome muitos recursos e demora para obter resultados. Os métodos tradicionais de varredura de dados corporativos podem levar meses ou anos: em média, 10 PB de dados não estruturados levam até 14 anos com um scanner, ou 280 dias com 100 scanners.
Isso cria problemas significativos para conformidade, segurança e governança de dados, uma vez que dados não estruturados (arquivos, e-mails, planilhas, apresentações etc.) geralmente contêm dados confidenciais, críticos e regulamentados sobre pessoas, propriedade intelectual, contas e muito mais.
Digitar Hyperscan da BigID: uma nova abordagem transformadora baseada em ML para escanear grandes volumes de dados não estruturados em busca de tempo mais rápido para valorização e insights de dados mais profundos.
Com o Hyperscan, o BigID repensa completamente como os dados não estruturados são escaneados: reduzindo significativamente o tempo de escaneamento dos sistemas de arquivos, economizando até 95% de tempo de escaneamento para as organizações e capacitando-as a melhor gerenciar, proteger e analisar seus dados em escala.
O Hyperscan identifica de forma inteligente onde dados confidenciais estão espalhados pelo cenário de dados de uma organização, permitindo que eles descubram e classifiquem seus dados confidenciais, pessoais e regulamentados de forma mais rápida e precisa, ao mesmo tempo em que reduzem drasticamente o tempo de verificação.
Como? O algoritmo de aprendizado de máquina com patente pendente descobre relações ocultas entre dados sensíveis em arquivos e metadados, identificando se um arquivo ou conjunto de dados contém dados sensíveis com base apenas em metadados. Ao identificar automaticamente pontos críticos de dados sensíveis, isso reduz significativamente o tempo total de varredura necessário para a descoberta.
Por que o Hyperscan?
- Escaneie dados não estruturados de forma inteligente
- Preveja se um arquivo ou conjunto de dados contém dados confidenciais, pessoais ou regulamentados
- Minimize falsos negativos (e falsos positivos)
- Reduza o tempo total de digitalização em 95%
- Recuperação configurável (falsos negativos) e precisão (falsos positivos)
O Hyperscan da BigID acelera drasticamente a classificação, catalogação e correlação de dados críticos e sensíveis em armazenamentos de arquivos de alto volume, como Escritório 365, Sharepoint, Caixa, GDrive, AWS S3, NetApp, EMC, HDFS para conformidade de dados, privacidade, remediação, governança de acesso, migração para a nuvem, minimizaçãoe retenção. Quer ver como o Hyperscan transforma a descoberta de dados em dados não estruturados? Entre em contato com nossa equipe de especialistas em ML para veja o Hyperscan em ação.
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