Reconhecimento básico de padrões
Os classificadores baseados em expressões regulares e palavras-chave não levam em conta o contexto, as relações, o significado e a relevância para o negócio.
O BigID combina aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de entidades nomeadas (NER), metadados, classificadores personalizados, aprendizado profundo e classificação contextual para melhorar a precisão.
Cobertura de dados limitada
Muitas ferramentas classificam apenas fontes estruturadas ou repositórios restritos.
A BigID classifica dados estruturados, não estruturados, semiestruturados, em nuvem, SaaS, locais, arquivos, documentos, imagens e dados conectados por IA.
Contexto de ausência de relacionamento
Os dados são rotulados isoladamente, sem levar em consideração duplicação, similaridade, relação, linhagem ou risco.
O BigID utiliza análise baseada em grafos, classificação difusa, detecção de similaridade, metadados, linhagem e contexto de propriedade.
Classificadores Estáticos
Classificadores rígidos são difíceis de ajustar, expandir ou alinhar a tipos de dados específicos de cada negócio.
A BigID oferece classificadores prontos para uso e classificadores personalizados flexíveis para atender a regulamentações, políticas, termos comerciais e modelos de risco.
Visibilidade sem ação
Os resultados da classificação geralmente param em rótulos, relatórios ou painéis de controle.
O BigID integra classificação, remediação, rotulagem, redução de acesso, retenção, exclusão, redação, aplicação de políticas e fluxos de trabalho.
