As iniciativas de Data Pipeline permitem que as empresas gerem e utilizem insights a partir de seus investimentos em Big Data. Ao transformar radicalmente a velocidade com que aplicativos e análises podem integrar novos dados, as organizações podem reagir com mais facilidade a novas oportunidades, tomar decisões e transformar processos de negócios essenciais.
A BigID foi pioneira na descoberta de dados pessoais em repouso e agora estamos expandindo esses recursos de descoberta e inteligência de dados para dados em movimento. A plataforma BigID agora Suporta fluxos de dados Para que as empresas possam monitorar dados sensíveis em trânsito em plataformas de streaming de dados, incluindo Kafka, Kafka Connect, AWS Kinesis e FTP. Descubra e classifique dados em trânsito, integre a correlação do consentimento do consumidor em plataformas de streaming de dados e estenda a visibilidade da privacidade a pipelines de alta velocidade.
O desafio dos pipelines de dados
Os recursos de streaming de dados de ferramentas como Apache Kafka, AWS Kinesis e Kafka Connect da Confluent permitem que as organizações utilizem os dados de aplicativos móveis existentes, dispositivos IoT, aplicativos de negócios, data lakes e outras fontes de eventos para obter insights rapidamente e acionar processos de negócios responsivos.
Enquanto isso, regulamentações globais de privacidade, como a CCPA e o GDPR, introduziram requisitos específicos para a proteção de novas categorias de informações pessoais, limitando, ao mesmo tempo, a forma como elas podem ser usadas, compartilhadas ou processadas. Para atender a essas regulamentações e abordar o processamento de dados de forma ética, é fundamental que as organizações integrem insights sobre privacidade em suas iniciativas de fluxo de dados.
As multas podem ter um impacto significativo, mas os clientes e consumidores irão procurar outras opções se perderem a confiança na marca de uma empresa devido a violações de privacidade.
Dada a velocidade, o volume e a complexidade dos dados que fluem pelos atuais pipelines de dados, é um enorme desafio para as empresas garantir que estão fazendo a coisa certa com os dados – tanto em relação à privacidade dos dados quanto à aplicação de princípios de privacidade desde a concepção, quando as equipes de desenvolvimento e análise criam aplicativos. Para isso, as organizações precisam ser capazes de:
– Identificar dados pessoais sensíveis em movimento (e em repouso)
– Compreenda como isso se originou,
– Correlacioná-lo com um conjunto de identidades para classificação de informações pessoais, e
– Controlar o uso em relação a fins que exigem consentimento está entre os desafios.
A situação é crítica.
Em primeiro lugar, perder o controle dos dados pessoais à medida que são transmitidos pela empresa – ou pior, usá-los de maneiras que violem a proteção da privacidade do consumidor – pode minar a confiança de maneiras que superam em muito o custo das multas regulatórias e das responsabilidades civis previstas em lei.
As empresas também podem perder sua vantagem competitiva porque o risco de infringir regulamentos ou de utilizar informações pessoais de maneiras não previstas é muito alto para aproveitar os fluxos de dados.
Num instante, quase tão rápido quanto os dados podem ser transmitidos, a confiança entre uma empresa e seus clientes pode ser irremediavelmente quebrada – mesmo que a intenção não tenha sido nefasta.
Você não precisa escolher entre privacidade e inovação.
Para ajudar as empresas a equilibrar o impulso para a inovação orientada por pipelines de dados com a necessidade de proteger informações pessoais sensíveis, a BigID lançou a primeira solução do setor para descoberta de pipelines de dados com foco na privacidade.
A plataforma BigID permite que as organizações monitorem transferências de dados sensíveis de informações pessoais (PI) e informações pessoais identificáveis (PII) em grande escala e controlem o consentimento do consumidor em fluxos de dados de alta velocidade, auxiliando-as na conformidade com as regulamentações globais de privacidade. Os insights da BigID podem ser segmentados até "conversas" específicas do fluxo de dados, permitindo o monitoramento granular das políticas. A descoberta é realizada por meio de APIs e pode ser implementada nos pontos de entrada e saída do data lake.
Os recursos exclusivos de dados em movimento do BigID agora incluem:
– A capacidade de analisar dados em movimento para soluções de streaming de dados, incluindo Kafka, Kafka Connect, AWS Kinesis e FTP, para visibilidade direta, insights e inteligência de dados.
– Do setor amplo apoio às fontes de dados O suporte abrange dados residentes no data center ou na nuvem, tanto em trânsito quanto em repouso. Inclui arquivos não estruturados, bancos de dados estruturados, data lakes, big data, data warehouses, mainframes, aplicações como SAP, aplicações SaaS como Salesforce e ambientes de nuvem, incluindo AWS, Azure e outros.
– População quase em tempo real do inventário de dados pessoais à medida que os dados são transmitidos para o pipeline de dados, proporcionando um rápido retorno do investimento, eliminando a necessidade de uma varredura completa dos dados em repouso.
– A capacidade de descobrir não apenas informações de identificação pessoal (PII), mas também informações pessoais contextuais (PI), conforme definido pela nova onda de regulamentações de privacidade.
– Classificação, catalogação e correlação crítica para vincular atributos de dados a uma pessoa — etapas essenciais para atender aos direitos de dados pessoais conforme definidos pela CCPA e pelo GDPR.
– A capacidade de correlacionar registros de acordos de consentimento e preferências com indivíduos e seus dados para fins de governança.
– Monitoramento e elaboração de relatórios para transferências de dados de terceiros e utilização de dados exógenos para aplicações e análises.
Privacidade tornada prática
Os novos recursos do BigID tornam os princípios de privacidade desde a concepção uma realidade prática para iniciativas de pipelines de dados, permitindo melhores relatórios e monitoramento para fins de conformidade. O departamento de privacidade pode trabalhar de forma mais produtiva com engenheiros, cientistas de dados e desenvolvedores de aplicativos para projetar e implementar novos aplicativos e serviços que aproveitem o big data com agilidade, tudo com a confiança de que as informações confidenciais serão protegidas.
A privacidade por design pode ser transformada de um conjunto de princípios abstratos em um conjunto bem estruturado e compreendido de processos de engenharia de privacidade. Em vez de depender do departamento de privacidade para sinalizar o potencial uso indevido de informações pessoais em iniciativas em andamento após o fato (ou depois que os programas de análise já estiverem implementados), as empresas podem incorporar insights de privacidade ao longo de todo o ciclo de vida do projeto.
Os insights de descoberta e classificação do BigID podem ser usados para documentar se os dados estão sendo usados de acordo com as políticas — e capacitar as equipes de privacidade, ciência de dados e engenharia a tomar medidas imediatas caso isso não esteja acontecendo. Dessa forma crucial, o BigID ajuda as organizações a darem um passo importante para eliminar silos e unificar a empresa, garantindo a privacidade e preservando a confiança.
Solicite uma demonstração personalizada Para saber mais sobre os recursos de descoberta de pipelines de dados do BigID.
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