A maioria das organizações pensa que está "fazendo" descoberta e classificação de dados. A dura verdade: a maioria não está fazendo isso bem o suficiente para ter importância. Regras de expressões regulares, pesquisas e amostragens malfeitas não são suficientes. Falsos positivos afogam equipes. Tipos de dados críticos passam despercebidos. Dados sensíveis se escondem em arquivos não estruturados, repositórios de código, registros de bate-papo e conjuntos de treinamento de IA — fora do alcance de ferramentas legadas.
Junte-se à BigID para uma análise ao vivo e sem filtros sobre por que nem todas as descobertas são criadas da mesma forma. Analisaremos as armadilhas das abordagens genéricas e mostraremos como a descoberta de última geração realmente funciona:
- Precisão que importa: Vá além da correspondência de padrões para uma classificação com reconhecimento de identidade e tecnologia de IA que elimina falsos positivos.
- Cobertura sem compromisso: Descubra todos os seus dados — estruturados, não estruturados, SaaS, na nuvem, no local e até mesmo conjuntos de treinamento de IA — não apenas uma amostra conveniente.
- Contexto com resultados: Classifique os dados com significado: não apenas “o que é”, mas “de quem é”, “onde está” e “o que fazer com ele”.
- Contínuo, não único: Rastreie dados ao longo de seu ciclo de vida, sinalize mudanças de sensibilidade e automatize a correção em tempo real.
Se você está cansado da descoberta genérica do tipo "marque a caixa", esta sessão mostrará como elevar o nível — e por que a diferença entre a descoberta "boa o suficiente" e "precisa, contextual e escalável" pode fazer ou quebrar sua estratégia de segurança, privacidade e IA.