Com os dados crescendo exponencialmente e as fontes de dados espalhadas por diferentes fontes de dados, centros e nuvens, está mais difícil do que nunca reduzir proativamente os riscos, classificar e proteger dados críticos e sensíveis.
Uma das maiores fontes de risco advém da migração de dados sensíveis duplicados e redundantes entre múltiplas fontes e repositórios de dados. Pontos cegos nos 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 apresentar 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 ML e PNL para descobrir, identificar e minimizar dados duplicados e semelhantes.