Hyperscan Cuts Unstructured Data Scans By Up To 95% Through Patent-pending ML Intelligence
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.
Organizations produce and store petabytes of documents like PDFs, spreadsheets, presentations, and forms – yearly. Understanding what and whose data is inside these diverse “unstructured” files has always proved challenging, requiring large compute resources to achieve performance that can take months or years for scanning typical enterprise volumes. This creates significant issues for data compliance, security and governance since files often contain sensitive data about people, IP, accounts and more. For over a decade the only innovation in scanning unstructured files was around optimizing data parsers and parallelizing scanners. BigID completely rethinks how unstructured data is scanned and processed achieving the first order of magnitude speed enhancements in a generation.