Com o crescimento exponencial dos dados, as fontes de dados se espalham por diversas áreas, incluindo dados e múltiplas nuvens. Isso dificulta a redução proativa de riscos e a proteção de dados críticos e sensíveis. Uma das maiores fontes de risco advém da migração de dados sensíveis duplicados e redundantes entre múltiplas fontes e armazenamentos de dados. Pontos cegos em seus dados derivados podem criar riscos desnecessários de exposição de dados; paralisar iniciativas de migração para a nuvem, iniciativas de minimização de dados e processos de fusões e aquisições; e apresentar uma camada adicional de desafios de conformidade em todos os níveis. Junte-se à BigID e à (ISC)2 para uma discussão sobre esses riscos e como descobrir, identificar e minimizar dados duplicados e semelhantes. As áreas abordadas incluirão:
- Como identificar e marcar dados duplicados, semelhantes e redundantes
- Mapear migração de dados e identificar fontes de dados originais
- Melhores práticas para minimizar dados críticos em fontes de dados e remover dados duplicados
- Como aplicar técnicas de ML de última geração para reduzir riscos e aumentar a confiança em seus dados
- Crie um perfil de risco baseado em dados de suas fontes de dados