Os dados mudaram a forma 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 digitalizar metadados na escala de que necessitam, e confiar em administradores de dados para manualmente rotular tudo é ineficiente e irrealista.
Uma maneira como as empresas podem enfrentar esse desafio? Etiquetagem e marcação automatizadas. É mais crítico do que nunca gerir o risco para as joias da coroa de todos os tipos – sejam dados regulamentados, propriedade intelectual, segredos e chaves, dados de fusões e aquisições e muito mais.
Embora rótulos e tags tenham finalidades diferentes, ambos são essenciais para gerenciar dados de maneira segura e organizada:
- Os rótulos são usados para significar a sensibilidade do conteúdo de um arquivo ou e-mail, enquanto 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 posteriores, como DLP ou criptografia para proteger dados.
- As tags, por outro lado, ajudam a tornar os dados mais pesquisáveis por administradores 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 marcação eram associadas a diferentes silos de compra e atendiam a propósitos ligeiramente diferentes em diferentes tipos de fontes de dados. Rótulos eram usados em dados não estruturados para fins de segurança, enquanto tags eram usadas em dados estruturados para facilitar a pesquisa. No entanto, a linha entre dados estruturados e não estruturados está desaparecendo, especialmente com o surgimento da computação em nuvem, tornando cada vez mais importante ter recursos de rotulagem e marcação.
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 compreender tanto o risco quanto o valor ao gerenciar dados. IA moderna, como grandes modelos de linguagem (LLMs) e ChatGPT, requer dados estruturados e não estruturados, além de conhecimento de risco e valor.
A capacidade do BigID de marcar ou rotular dados estruturados e não estruturados tornou-se cada vez mais importante à medida que as empresas adotar tecnologias de nuvem e adotar a nova IA. Essa capacidade de marcar 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 entre as responsabilidades de segurança e as organizações de dados se confundem, é essencial ter a capacidade de marcar ou rotular dados no nível do banco de dados ou arquivo. A capacidade do BigID de aplicar tags e rótulos em arquivos, objetos em seu catálogo e colunas, bem como no nível do banco de dados e, em breve, no nível de e-mail, o torna uma solução única e abrangente para rotulagem e marcação de dados.
O BigID também oferece estruturas de rotulagem nativas de AWS, GCP, Microsofte Floco de neve, facilitando a interoperabilidade com seus produtos de segurança e dados. Isso permite que as empresas se beneficiem dos recursos de etiquetagem e marcação do BigID enquanto utilizam seu provedor de nuvem ou plataforma de gerenciamento de dados preferidos.
A capacidade do BigID de oferecer suporte à etiquetagem e marcação em uma única plataforma é um diferencial importante: à medida que as empresas continuam a adotar tecnologias de nuvem e IA, a necessidade de recursos abrangentes de etiquetagem e marcação de dados só aumentará.
Com o BigID, os clientes podem:
- Classifique, rotule e marque automaticamente dados estruturados e não estruturados
- Desloque para a esquerda para escanear na criação por meio de APIs e SDKs – não há necessidade de escanear depois do fato
- Escale para bilhões de objetos com um único inventário de dados & catálogo (incorporando negócios, técnicas e operacionais metadados)
- Reduza o risco de dados com retenção, eliminação, e desduplicação
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