Os dados transformaram a maneira como o mundo faz negócios – e com o aumento do volume, da velocidade e da variedade de dados, surge uma necessidade crescente de repensar a segurança e a governança de dados. Os modelos tradicionais de governança estão falhando: As organizações simplesmente não conseguem analisar metadados na escala necessária.e contando com gestores de dados para manualmente Rotular tudo é ineficiente e irrealista.
Uma forma de as empresas enfrentarem esse desafio? Rotulagem e etiquetagem automatizadas. É mais crucial do que nunca gerenciar o risco de ativos valiosos de todos os tipos – sejam dados regulamentados, propriedade intelectual, segredos e chavesDados de fusões e aquisições e muito mais.
Embora rótulos e etiquetas tenham finalidades diferentes, ambos são essenciais para gerenciar dados de forma segura e organizada:
- Os rótulos são usados para significar a sensibilidade do conteúdo de um arquivo ou e-mail, enquanto as tags são usadas para associar termos comerciais amigáveis a dados técnicos estruturados em um banco de dados ou data warehouse.
- Os rótulos ajudam as organizações a quantificar o risco e são frequentemente usados em conjunto com tecnologias subsequentes, como... DLP ou criptografia para proteger os dados.
- As tags, por outro lado, ajudam a tornar os dados mais pesquisáveis por gestores de dados ou cientistas de dados e auxiliam os usuários de dados a localizar dados de alto valor para suas estratégias de BI, IA ou comercialização de dados.
Tradicionalmente, a rotulagem e a etiquetagem eram associadas a diferentes silos de compras e serviam a propósitos ligeiramente diferentes em diferentes tipos de fontes de dados. Os rótulos eram usados em dados não estruturados para fins de segurança, enquanto as etiquetas eram usadas em dados estruturados para facilitar a busca. No entanto, a linha divisória entre eles está cada vez mais tênue. dados estruturados e não estruturados está desaparecendo, especialmente com o crescimento da computação em nuvem, tornando cada vez mais importante ter recursos de rotulagem e etiquetagem.
Além disso, os conceitos de risco e valor em dados estão interligados. Normalmente, dados de alto valor também são dados de alto risco. Isso torna crucial a compreensão tanto do risco quanto do valor ao gerenciar dados. Inteligência artificial moderna, como grandes modelos de linguagem (LLMs) e ChatGPT, requer dados estruturados e não estruturados, além de conhecimento tanto de risco quanto de valor.
A capacidade do BigID de etiquetar ou rotular dados estruturados e não estruturados tornou-se cada vez mais importante à medida que as empresas adotar tecnologias em nuvem e adotar novas formas de IA. Essa capacidade de etiquetar e rotular todos os dados, em qualquer lugar, é fundamental para o sucesso. Iniciativas DSPM, estratégias de DSP, DLP+ e até mesmo catalogação de dados.
À medida que as linhas divisórias entre as responsabilidades de segurança e as organizações de dados se tornam cada vez mais tênues, torna-se essencial ter a capacidade de etiquetar ou rotular dados no nível do banco de dados ou do arquivo. A capacidade do BigID de aplicar etiquetas e rótulos a arquivos, objetos em seu catálogo e colunas, bem como no nível do banco de dados e, em breve, no nível do e-mail, o torna uma solução única e abrangente para etiquetagem e rotulagem de dados.
A BigID também oferece estruturas de rotulagem nativas da AWS, GCP, Microsoft, e Floco de neveIsso facilita a interoperabilidade com seus produtos de segurança e dados. Dessa forma, as empresas podem aproveitar os recursos de rotulagem e marcação do BigID enquanto utilizam seu provedor de nuvem ou plataforma de gerenciamento de dados preferido.
A capacidade da BigID de suportar rotulagem e etiquetagem em uma única plataforma é um diferencial fundamental: à medida que as empresas continuam a adotar tecnologias em nuvem e IA, a necessidade de recursos abrangentes de rotulagem e etiquetagem de dados só aumentará.
Com o BigID, os clientes podem:
- Classifique, rotule e marque automaticamente dados estruturados e não estruturados.
- Deslize para a esquerda para verificar na criação por meio de APIs e SDKs. – não há necessidade de digitalizar posteriormente
- Amplie para bilhões de objetos com um único inventário de dados & catálogo (incorporando aspectos comerciais, técnicos e operacionais) metadados)
- Reduza o risco de dados com retenção, eliminaçãoe desduplicação
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