Central de soluções: descoberta e classificação para agentes de dados e IA
Descoberta e classificação dos seus dados e dos agentes de IA que os acessam.
A solução empresarial mais completa para encontrar, classificar e categorizar dados sensíveis: centenas de conectores em data centers, nuvem, SaaS e código, sem necessidade de agentes desde o primeiro dia, com profundidade de varredura definida por fonte, em vez de uma única configuração de varredura completa. Aqui, duas coisas são descobertas, não apenas uma: os dados, lidos e classificados em mais de 2.000 categorias, e os modelos e agentes que acessam esses dados, autorizados ou não, considerados ativos por si só. Todos os controles subsequentes e todas as ferramentas que você alimenta herdam o que ambos acertam ou erram.
Pontuação máxima possível em 11 critérios para descoberta e classificação de dados sensíveis.
Desafio de classificação da Intuit
Classificado em #1
Precisão e recall ponderados de 96,5% em um conjunto de dados de 40.000 registros, comparado a 19 outros fornecedores.
O que é descoberto
Agentes de dados e IA
Dados sensíveis provenientes de centenas de fontes, bem como os modelos e agentes que os acessam, tudo em um único inventário.
Onde a categoria se encontra agora
As decisões de acesso, as políticas de DLP e as salvaguardas de IA são todas executadas com base no rótulo.
Antigamente, a descoberta e a classificação eram tarefas concluídas antes do início do trabalho de segurança. Agora, as decisões de acesso, as políticas de DLP, as regras de retenção e todas as salvaguardas de IA são executadas diretamente com base nesses rótulos. Isso significa que a precisão, a profundidade e a atualização da classificação definem o limite máximo para tudo o que vem depois. Três fatores determinam se esse limite máximo é suficiente.
Profundidade que você escolher
Metadados, amostra ou digitalização completa, Definido por fonte e por política, para que o custo da verificação deixe de determinar a frequência com que o patrimônio é analisado.
Precisão que você pode auditar
Resultados revisados, aprimorados e atestados. dentro do produto, pelos proprietários dos dados que conseguem distinguir um falso positivo de um verdadeiro.
Duas coisas para encontrar, não uma.
Os dados e a IA que os acessa. Um agente é descoberto como um ativo, com a identidade sob a qual opera e os dados ao seu alcance; os próprios dados são lidos e classificados.
Veja o que o BigID pode fazer
Veja como funciona
Visão geral da plataforma BigID
Conectar uma fonte, verificar o que a classificação encontrou nela e agir com base nessa descoberta no mesmo local onde foi produzida.
Visão geral
Neste centro
Comece aqui
Cinco perguntas, e onde a BigID responde a cada uma delas.
Um modelo de varredura, quatro profundidades, configurado por fonte.
A maioria das decisões de escaneamento são, na verdade, decisões de orçamento: um escaneamento completo de todo o conteúdo é a única configuração possível, portanto, ele é executado trimestralmente, na melhor das hipóteses, e o inventário fica desatualizado na semana seguinte. O BigID separa a profundidade da cobertura, permitindo que o ambiente seja mapeado continuamente e que os detalhes mais caros sejam direcionados para onde a amostragem indica que devem ser utilizados.
A única configuração disponível é uma digitalização completa., Assim, o patrimônio é inspecionado trimestralmente e cada constatação é respondida com "isso era verdade em março".
Uma plataforma SaaS limita a velocidade do scanner, e um trabalho inicialmente planejado em horas acaba se estendendo por dias, enquanto a janela de digitalização se fecha atrás dele.
O classificador está correto na maioria das vezes., E ninguém consegue dizer quais descobertas estão na outra parte, então os resultados são debatidos em vez de serem colocados em prática.
Dois tipos de ativos são inseridos, e a cobertura e a profundidade são configurações separadas para ambos. O BigID se conecta a centenas de fontes de dados sem a necessidade de implantar agentes e encontra os modelos e agentes que as acessam. Em seguida, decide, para cada fonte, o nível de detalhamento da análise: apenas metadados para mapear o ambiente, amostragem para uma leitura rápida do conteúdo de uma fonte, amostragem configurável quando mais detalhes justificam o tempo investido e varreduras completas e ilimitadas em dados estruturados e não estruturados, quando necessário. Uma avaliação útil resulta em duas linhas de dados inseridas, o que permite que o inventário permaneça atualizado em vez de ser reconstruído trimestralmente.Capacidades
Quão abrangente é a análise, qual a sua precisão e qual o custo para mantê-la atualizada?
Seis grupos, na ordem em que o trabalho é executado: decidem a profundidade da investigação, identificam o que está lá, alcançam todas as fontes onde se encontra, realizam a análise em escala de petabytes, executam o processo sem uma equipe de projeto e relatam os resultados onde o restante da empresa já trabalha.
Descoberta em profundidade
O primeiro DSPM, DLP, DAG ou DAM a tratar a profundidade de varredura como uma configuração, em vez de uma compensação fixa. Mapeie o ambiente apenas com base em metadados, faça amostragem para uma leitura rápida e, em seguida, utilize todo o tempo de varredura onde a amostragem indicar que vale a pena.
Pré-digitalização apenas de metadados, exclusiva da categoria, permitindo o mapeamento do acervo antes da leitura de qualquer conteúdo.
Amostragem inteligente para uma avaliação rápida do conteúdo real de uma fonte.
Amostragem personalizável, permitindo configurar os detalhes da varredura por fonte e por política.
Varreduras completas de alta velocidade em dados estruturados e não estruturados, sem limites de volume ou frequência.
IA de identificação de dados
A precisão é a dependência que ninguém audita até que uma decisão de acesso já tenha sido tomada. Este grupo tem como objetivo garantir que o rótulo esteja correto, comprová-lo e fornecer aos proprietários dos dados uma maneira de corrigi-lo.
Mais de 2.000 categorias de dados sensíveis pré-treinadas e otimizadas.
Categorização baseada em LLM e detecção de taxonomia
Classificação de LLM baseada em prompts: defina o que você está procurando em linguagem natural.
Lógica para encontrar combinações de atributos de dados em dados estruturados e não estruturados.
Revisão e refinamento da categoria, nativamente no produto, para as pessoas que detêm a taxonomia.
Treinamento de modelo personalizado dentro do produto
Traga sua própria IA, para que a classificação seja executada em um modelo que você já aprovou.
Supervisão agentiva, de modo que a classificação verifique seu próprio trabalho.
Classificado em #1 em precisão no desafio de classificação de 20 fornecedores da Intuit, com precisão e recall ponderados de 96,5%.
Fluxo de trabalho delegado para atestação e validação de resultados, uma novidade entre DSPM, DLP e DAM.
Cobertura em dados e IA
Com uma cobertura mais ampla do que qualquer outra solução de descoberta e classificação, e sem depender de agentes, o BigID oferece dois tipos de recursos: os repositórios de dados e os modelos e agentes que os acessam. A Forrester classificou o BigID com nota máxima (5 de 5) tanto na cobertura de fontes de dados em nuvem quanto em infraestruturas locais.
Centenas de conectores abrangendo data center, nuvem, SaaS e código.
O 100% dispensa agentes desde o primeiro dia, sem necessidade de implantação ou manutenção nas próprias fontes.
Provisionamento automático de fonte de dados com um clique
Uma plataforma para dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Dados em repouso e dados em movimento, sob a mesma classificação.
Não é necessário conhecimento prévio do esquema.
Centenas de formatos de arquivo, incluindo os formatos CAD especializados usados por indústrias como a de semicondutores, são compatíveis.
Descubra os modelos e os próprios agentes, autorizados e não autorizados, e continue monitorando-os à medida que mudam.
Veja a que dados cada modelo ou agente pode acessar, através da identidade sob a qual ele é executado.
Classifique também os dados dentro da infraestrutura de IA: pipelines RAG, armazenamentos vetoriais e prompts, de acordo com as mesmas categorias.
Configuração simples para nuvem e nuvem híbrida, permitindo que uma prova de conceito se transforme em produção em poucos dias.
Escala e velocidade de digitalização
Cargas de trabalho de petabytes e plataformas SaaS com limitação de recursos interrompem a varredura de maneiras diferentes, e ambas se manifestam como uma janela de varredura que não fecha. Escalabilidade horizontal, snapshots e novas varreduras just-in-time são o que mantêm a janela aberta.
Escala de petabytes, com escala lateral inédita para scanners, ideal para as maiores cargas de trabalho.
Telemetria completa de velocidade e desempenho durante a execução de uma varredura, não após a falha.
Otimização inteligente de nuvem e SaaS que contorna a limitação de plataforma, incluindo o M365.
Suporte avançado para captura de instantâneos para digitalização offline segura.
Scanners de nuvem efêmeros que são ativados e desativados conforme a carga de trabalho.
Análise sob demanda de dados novos e modificados, de modo que uma alteração não desencadeie uma nova análise completa.
Implementável como um SDK incorporável ultrarrápido em aplicações personalizadas e pipelines de dados.
Operacionalização da digitalização
A descoberta deixa de ser um projeto no momento em que as varreduras são executadas em um cronograma que ninguém precisa defender. Frequência, profundidade, janelas de inatividade e gatilhos são todos configuráveis e acessíveis por API, MCP e pelos assistentes que suas equipes já utilizam.
Configure a frequência, a profundidade dos detalhes, os períodos de inatividade, as exclusões, as verificações baseadas em alterações e os gatilhos de eventos.
Supervisão e reporte completos e assertivos em toda a infraestrutura de digitalização.
Cobertura API e MCP 100% para controle avançado
Controle e geração de relatórios de varredura nativos a partir do Claude, Copilot, Gemini e GPT.
Relatórios e auditoria
O inventário só é útil onde as decisões são tomadas, o que raramente acontece dentro do console de segurança. Os relatórios são enviados para o data warehouse, a ferramenta de BI e o assistente, com base nos mesmos dados gerados pela varredura.
Painéis personalizáveis dentro do produto
Relatórios personalizados da AskBigID, vindos de dentro da Claude, Copilot e GPT.
ETL para S3, BigQuery, Snowflake e Databricks
Relatórios de clientes por meio do Power BI, Looker e Tableau.
Onde ele corre
Centenas de conectores, centenas de formatos de arquivo e a IA alcançando tudo isso.
A mesma classificação se aplica a todas as famílias de dados abaixo, portanto, uma descoberta em uma tabela de data warehouse e uma descoberta em um compartilhamento de arquivos descrevem a sensibilidade da mesma maneira. As duas últimas famílias são diferentes em essência: os recursos de IA que acessam esses dados são encontrados e inventariados juntamente com eles. Nada é instalado nas próprias fontes.
Nuvem e SaaS
Microsoft 365, Google Workspace, Box e Dropbox, com otimização na nuvem desenvolvida para plataformas que limitam a velocidade de transferência.
Armazenamento de objetos e lagos
Amazon S3, Azure Blob e Google Cloud Storage, até o nível de bucket e prefixo.
Armazéns e bases de dados
Snowflake, Databricks e BigQuery, além de bancos de dados relacionais e NoSQL, tanto locais quanto gerenciados, sem necessidade de conhecimento prévio de esquema.
Compartilhamento de arquivos e data center
SMB, NFS, CIFS e NetApp, incluindo ambientes mainframe e os compartilhamentos legados que ninguém possui.
Modelos e agentes de IA
Tanto os autorizados quanto os clandestinos foram descobertos como ativos com os dados ao seu alcance, além dos canais RAG, repositórios de vetores e instruções por trás deles.
Pipelines, código e aplicativos personalizados
Dados em movimento, repositórios de código e o SDK incorporável para classificação dentro de seus próprios aplicativos.
Validação por terceiros
Líder no relatório The Forrester Wave™ para descoberta e classificação de dados sensíveis.
The Forrester Wave™, 2º trimestre de 2026
“O BigID foi projetado para alto desempenho e escalabilidade de petabytes.”
The Forrester Wave™: Soluções de Descoberta e Classificação de Dados Sensíveis, 2º trimestre de 2026
Nomeada Líder, uma das três entre os dez fornecedores avaliados.
Reconhecida por sua capacidade de descoberta em fontes na nuvem e locais, incluindo ambientes mainframe, e por sua combinação de técnicas de classificação, enriquecimento e otimização que abrangem casos de uso que vão desde conformidade e governança da informação até segurança e governança de IA.
Pontuação máxima possível, oferta atual
5/5Cobertura da fonte de dados em nuvem
5/5Cobertura de fontes de dados locais
5/5Enriquecimento para classificação
5/5Suporte linguístico
5/5Ajustes para melhorar a precisão
5/5Integrações
5/5Compromissos de segurança desde a concepção
Estratégia para obter a pontuação mais alta possível
A Intuit submeteu 20 fornecedores dos EUA e de Israel a um desafio de classificação direta.
O conjunto de teste era um conjunto de dados sintéticos com mais de 40.000 registros, metade para treinamento e metade para avaliação.
A pontuação consistiu em precisão e revocação em todos os tipos de dados, além de uma avaliação global entre rótulos, realizada pela própria equipe de segurança da Intuit.
A BigID venceu, com precisão e recall ponderados de 96,5%.
“A tecnologia da BigID demonstrou capacidades impressionantes na classificação precisa de dados em grande escala.”
Gleb Keselman, Diretor de Engenharia de Software de Segurança da Intuit
“O BigID me proporciona maior visibilidade de dados sensíveis, ajuda a priorizar as proteções de segurança, reduz a superfície de ataque, fortalece a conformidade e aumenta a eficiência operacional em geral, sendo um pilar estratégico da nossa Transformação de Cibersegurança com foco em IA.”
Precisamos fazer uma varredura completa de um petabyte para começar?
Não, e o modelo de implantação pressupõe que você não fará isso. A pré-análise baseada apenas em metadados mapeia o acervo sem ler o conteúdo; a amostragem inteligente fornece uma avaliação inicial do que cada fonte contém; e as varreduras completas direcionam o foco para o que a amostragem sinalizou. A profundidade é definida por fonte, permitindo que o inventário permaneça atualizado em vez de ser reconstruído trimestralmente.
Como podemos ter certeza de que a classificação está correta?
Dois testes externos e um fluxo de trabalho interno. A Forrester atribuiu ao BigID a nota máxima de 5 em 5 em otimização para melhorar a precisão e em enriquecimento para classificação. A Intuit realizou um teste comparativo com 20 fornecedores em um desafio com 40.000 registros, e o BigID venceu com 96,51 TP3T de precisão e recall ponderados. Internamente, o produto utiliza supervisão ética para que a classificação verifique seu próprio trabalho, e os resultados são enviados aos proprietários dos dados, que podem distinguir um falso positivo de um verdadeiro.
Isso detecta nossos agentes de IA ou apenas os dados que eles acessam?
Ambos, e são dois trabalhos diferentes. Os modelos e agentes são descobertos como ativos, autorizados e não autorizados, com a identidade sob a qual cada um opera e os dados ao seu alcance, sendo então monitorados conforme se alteram. Os dados são lidos e classificados, tanto dentro de pipelines RAG, repositórios de vetores e prompts, quanto nos repositórios subjacentes. Um único inventário contém ambos, o que permite que uma proteção de IA e uma política de dados descrevam o mesmo objeto.
Leve isso adiante
O que ler quando a classificação é o que está impedindo o andamento de todo o resto.
Indique-nos a fonte que você nunca conseguiu analisar.
Uma avaliação específica dos seus dados reais fornece informações mais detalhadas do que uma demonstração com dados de amostra, abrangendo formatos, volumes, plataformas e agentes de IA que estavam fora do seu alcance.
