BigID

Что такое BigID?

BigID — это мощная платформа для интеллектуального управления данными, предназначенная для повышения видимости данных и контроля в различных средах данных. Поскольку организации сталкиваются с нарастающим давлением регуляторов и угрозами безопасности, BigID позволяет бизнесу открывать, классифицировать и управлять своими данными более эффективно. Автоматизируя ключевые процессы, BigID значительно снижает риски, связанные с конфиденциальностью данных и соблюдением требований, обеспечивая при этом операционную эффективность и способствуя культуре ответственности в организациях.

Какие особенности у BigID?

BigID объединяет несколько функций в одной унифицированной платформе, обеспечивая комплексные возможности управления данными. Ключевые функции включают:

• Обнаружение данных: Инструменты мирового уровня для точного обнаружения и классификации чувствительных данных в различных средах, будь то в облаке, на месте или в гибридных настройках.

• Управление безопасностью данных (DSPM): Предлагает уникальный подход к мониторингу и управлению рисками безопасности данных, включая идентификацию скрытых данных и высокорисковых поверхностей данных.

• Управление конфиденциальностью данных (DPM): Автоматизирует операции по защите конфиденциальности в соответствии с такими регламентами, как GDPR и CCPA, обеспечивая соблюдение требований при минимизации ручной работы.

• Автоматизированная маркировка: Автоматически маркирует данные в соответствии с их чувствительностью и требованиями регуляторов, позволяя организациям применять политики без постоянного надзора.

• Интеллект доступа: Отслеживает и контролирует внутренний и внешний доступ в зависимости от чувствительности данных, повышая безопасность и снижая угрозы со стороны инсайдеров.

• Автоматизация операций по защите конфиденциальности: Использует данные для эффективного и продуктивного выполнения требований по соблюдению норм.

• Исправление данных: Выявляет и решает потенциальные проблемы с безопасностью данных проактивно, обеспечивая соблюдение стандартов безопасности и защиты данных.

Какие характеристики у BigID?

BigID обладает несколькими ключевыми характеристиками, которые отличают его от конкурентов:

• Масштабируемость: Разработан для работы с петабайтными объемами данных без ухудшения производительности.

• Продвинутое машинное обучение: Использует передовые методы машинного обучения, включая настраиваемые NLP-классификаторы и графовые технологии, для повышения точности и глубины понимания данных.

• Облачная архитектура: Полностью развертываемый в нескольких средах, будь то облачные сервисы или локальные решения, и бесшовно интегрируется в существующие инфраструктуры.

• Модульная расширяемость: Позволяет организациям выбирать конкретные приложения для своих нужд в области конфиденциальности, безопасности и управления, обеспечивая гибкость и настройку.

• Открытая экосистема: Интегрируется с широким спектром технологических партнеров, повышая возможность управления данными в различных приложениях и системах.

Какие случаи использования BigID?

BigID применяется в различных сценариях для решения критических бизнес-задач:

• Соблюдение требований: Организации могут использовать BigID для оптимизации процессов соблюдения норм, таких как GDPR, CCPA и отраслевые требования, эффективно снижая риск штрафов за несоблюдение.

• Миграции в облако: В процессе миграции данных BigID обеспечивает безопасную передачу правильных данных, снижая риски, связанные с неправильным управлением данными или их потерей.

• Управление угрозами со стороны инсайдеров: Путем мониторинга доступа к чувствительным данным BigID помогает организациям сократить риски со стороны инсайдеров и улучшить общую безопасность.

• Интеграция с GenAI: Поскольку организации все чаще принимают генеративный ИИ, BigID помогает управлять и аудировать используемые данные, способствуя ответственным практикам ИИ.

• Минимизация данных: BigID позволяет организациям автоматически удалять нерелевантные, избыточные или устаревшие данные, поддерживая упорядоченность данных и снижая операционные затраты.

Как использовать BigID?

Чтобы начать работу с BigID, выполните следующие простые шаги:

1. Настройка: Разверните BigID в желаемой среде — в облаке, на месте или в гибридной настройке.

2. Сканирование данных: Используйте возможности платформы для сканирования, чтобы получить начальный обзор вашего ландшафта данных.

3. Классификация данных: Используйте автоматизированную классификацию для маркирования чувствительных данных в соответствии с политиками вашей организации.

4. Контроль доступа: Установите роли и привилегии для управления доступом к конкретным данным в зависимости от их чувствительности и необходимости.

5. Мониторинг соблюдения норм: Регулярно контролируйте соблюдение требований и используйте автоматизацию для выполнения обязательств по защите конфиденциальности данных.

6. Аудит и отчетность: Используйте функции отчетности BigID для аудита использования данных и обеспечения соответствия нормативным требованиям.

Часто задаваемые вопросы о BigID:

В: Чем BigID отличается от других инструментов обнаружения данных?
О: BigID объединяет передовое машинное обучение, комплексное покрытие данных по всем средам и модульную расширяемость, чтобы предложить уникально интегрированный подход к видимости и контролю данных, что отличает его на рынке.

В: Как BigID поддерживает соблюдение требований по защите конфиденциальности данных?
О: BigID автоматизирует обнаружение и классификацию данных, чтобы помочь организациям легко идентифицировать чувствительные данные, одновременно облегчая соблюдение требований таких регуляторов, как GDPR и CCPA благодаря своим функциям управления конфиденциальностью.

В: Можно ли развернуть BigID в гибридной среде?
О: Да, BigID разработан для работы в облачной среде и может эффективно разворачиваться в гибридных условиях, обеспечивая полную видимость и контроль за данными, где бы они ни находились.

В: С какими типами данных может работать BigID?
О: BigID может управлять различными типами данных, включая неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные в разных средах, таких как облачные сервисы, локальные центры данных и SaaS-приложения.