BigIDとは何ですか？
BigIDは、すべてのデータ環境におけるデータの可視性と制御を強化するために設計された堅牢なデータインテリジェンスプラットフォームです。組織は、増大する規制の圧力とセキュリティリスクに直面する中、BigIDは企業がデータをより効果的に発見、分類、および管理することを可能にします。主要なプロセスを自動化することにより、BigIDはデータプライバシーとコンプライアンスに関連するリスクを大幅に削減し、一方で業務の効率を高め、組織内での責任の文化を促進します。
BigIDの特徴は何ですか？
BigIDは、包括的なデータ管理機能を確保するために、複数の機能を統合したプラットフォームです。主な機能は以下の通りです。
-
データ発見: クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境など、さまざまな環境にわたって正確に敏感なデータを発見し分類するための業界最高のツール。
-
データセキュリティポスチャー管理（DSPM）: ダークデータやハイリスクなデータ表面の特定を含む、データセキュリティリスクの監視と管理に対するユニークなアプローチを提供。
-
データプライバシー管理（DPM）: GDPRやCCPAなどの規制に沿ったプライバシー操作を自動化し、組織がコンプライアンスを維持しながら手作業の負担を軽減。
-
自動ラベリング: データを敏感性や規制要件に基づいて自動的にラベル付けし、ポリシーを常時監視することなく強制できるようにします。
-
アクセスインテリジェンス: データの感度に基づいて内部および外部のアクセスをマッピングおよび監視し、セキュリティを強化し、内部の脅威を減少させます。
-
プライバシー操作の自動化: データ駆動型のインサイトを活用して、コンプライアンス要件を効率的かつ効果的に満たします。
-
データ修復: 潜在的なデータセキュリティ問題を特定し、プロアクティブに対処することで、データの衛生状態と保護を維持します。
BigIDの特性は何ですか？
BigIDには、競合他社と差別化するいくつかの重要な特性があります。
-
スケーラビリティ: ペタバイト規模のデータ環境を扱うために設計されており、パフォーマンスを低下させることなく機能します。
-
高度な機械学習: カスタマイズ可能なNLP分類器やグラフ技術など、最先端の機械学習技術を駆使して、データ理解の精度と深さを向上。
-
クラウドネイティブアーキテクチャ: クラウドまたはオンプレミスの様々な環境に完全にデプロイ可能で、既存のインフラストラクチャとシームレスに統合。
-
モジュラー拡張性: 組織がプライバシー、セキュリティ、ガバナンスのニーズに合わせて特定のアプリケーションを選択できるため、フレキシビリティとカスタマイズ性を保証。
-
オープンエコシステム: 幅広いテクノロジーパートナーと統合し、さまざまなアプリケーションやシステムにわたるデータ管理能力を強化。
BigIDの使用例は何ですか？
BigIDは、重要なビジネス課題に対処するためのさまざまなシナリオで適用されます。
-
データコンプライアンス: 組織は、BigIDを利用してGDPR、CCPA、および業界特有の要件に合わせたコンプライアンスプロセスを簡素化し、非コンプライアンスによるペナルティリスクを効果的に削減できます。
-
クラウド移行: データ移行プロセス中に、BigIDは正確なデータをセキュアに移転することを保証し、データの誤管理や損失に関連するリスクを軽減します。
-
内部脅威管理: 敏感なデータへのアクセスを監視することで、BigIDは組織が内部のリスクを低下させ、全体的なセキュリティ対策を強化するのを助けます。
-
GenAI統合: 組織が生成AIを採用するにつれ、BigIDは使用されるデータの管理と監査を支援し、責任あるAIの実践を促進します。
-
データ最小化: BigIDは、組織が不要、冗長、または古くなったデータを自動的に削除することを可能にし、スリムなデータ環境を維持し運用コストを削減します。
BigIDの使い方は？
BigIDを開始するには、以下の簡単な手順に従ってください。
-
セットアップ: 希望する環境（クラウド、オンプレミス、またはハイブリッドセットアップ）にBigIDをデプロイします。
-
データスキャン: プラットフォームのスキャン機能を使用して、データの全体像を把握します。
-
データ分類: 自動分類機能を活用して、敏感なデータにラベルを付けていきます。
-
アクセス制御: データの敏感性と必要性に基づいて、特定のデータに対する権限と役割を設定します。
-
コンプライアンス監視: 定期的にコンプライアンス要件を監視し、データプライバシー義務を果たすために自動化機能を活用します。
-
監査と報告: BigIDの報告機能を活用してデータ使用を監査し、規制要件との整合性を確保します。
