Com o crescimento exponencial dos dados e a dispersão das fontes de dados em diferentes locais, centros e nuvens, tornou-se mais difícil do que nunca reduzir proativamente os riscos, classificar e proteger dados críticos e sensíveis.
Uma das maiores fontes de risco provém da migração de dados sensíveis duplicados e redundantes entre múltiplas fontes e repositórios 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, além de representar uma camada adicional de desafios de conformidade em todos os níveis.
Junte-se a Michael Long, da BigID, para explorar esses riscos e como aplicar aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para descobrir, identificar e minimizar dados duplicados e semelhantes.