O Hyperscan reduz as varreduras de dados não estruturados em até 95% por meio de inteligência de aprendizado de máquina (ML) com patente pendente.
A BigID, líder em descoberta e inteligência de dados para privacidade, proteção e perspectiva, apresentou hoje a tecnologia Hyperscan, capaz de analisar grandes volumes de dados não estruturados em data centers ou na nuvem, em escala de petabytes. O Hyperscan da BigID utiliza aprendizado de máquina (ML) desenvolvido pela própria empresa para acelerar drasticamente a classificação, catalogação e correlação de dados sensíveis em sistemas de armazenamento de arquivos de alto volume, como O365, SharePoint, Box, Google Drive, S3, NetApp, EMC e HDFS, para fins de conformidade de dados, privacidade, remediação, governança de acesso, migração para a nuvem, minimização ou retenção de dados.
Organizações produzem e armazenam petabytes de documentos, como PDFs, planilhas, apresentações e formulários, anualmente. Compreender o que e a quem pertencem os dados contidos nesses diversos arquivos "não estruturados" sempre representou um desafio, exigindo grandes recursos computacionais para alcançar um desempenho que pode levar meses ou anos para a análise de volumes típicos de empresas. Isso cria problemas significativos para a conformidade, segurança e governança de dados, visto que os arquivos frequentemente contêm dados sensíveis sobre pessoas, propriedade intelectual, contas e muito mais. Por mais de uma década, a única inovação na análise de arquivos não estruturados se concentrou na otimização de analisadores de dados e na paralelização de analisadores. O BigID repensa completamente a forma como os dados não estruturados são analisados e processados, alcançando a primeira grandeza em ganhos de velocidade em uma geração.