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Classificação Automática

A classificação automática de dados envolve a aplicação de uma classificação para um arquivo ou mensagem específico por um conjunto de regras pré-definido. O conjunto de regras pode basear-se em palavras-chave ou expressões encontradas no conteúdo com uma determinada lista, ou identificar alguma outra característica do arquivo, por exemplo, ele veio do armazenamento de dados de informações do cliente e precisa ser protegido.

A classificação automática pode também ampliar a cobertura de classificação em uma variedade de fontes de dados de origem, incluindo aqueles que se originam fora do controle do usuário. Esta abordagem é muito útil quando as organizações têm dados gerados por processos ou sistemas automáticos, que devem ser classificados no momento da criação, sem intervenção do usuário – por exemplo, relatórios produzidos por um sistema ERP. Algumas organizações procuram combinar automação com uma abordagem conduzida pelo usuário para fornecer um elemento de suporte ao usuário. Por exemplo, aplicando identificações padrão com base em um grupo de usuários ou departamento. Esta abordagem reduz o número de cliques necessários para executar a operação, mas o envolvimento do usuário melhora a precisão do processo de classificação.

Classificação Automática

A classificação automática não consegue "entender" o contexto de um arquivo ou documento e, como resultado, enfrenta desafios com precisão. Correspondências incorretas ou "falsos positivos" reduzem a confiança do usuário no sistema e falhas na identificação de dados confidenciais, ou "falsos negativos", expõem a organização a riscos desnecessários. O desafio é ajustar esses algoritmos para fornecer um índice de erro aceitável, que evite a frustração de usuários e garanta que as políticas sejam adequadamente aplicadas. Quando isso não é possível, muitas vezes as organizações desativam suas regras de automação para reduzir os níveis de erro, o que claramente reduz a eficácia das ferramentas.

Combinar o uso de técnicas automatizadas com uma classificação de dados conduzida pelo usuário pode oferecer benefícios significativos. Capturar a percepção do usuário no processo de classificação de dados é fundamental para garantir que decisões sejam tomadas no contexto correto. Para obter esta combinação de técnicas para sua empresa, a sua solução de classificação precisa oferecer uma variedade integrada de abordagens que você possa adaptar para atender às suas necessidades precisas e que possa ser facilmente adaptada à medida que suas necessidades evoluem.

Benefícios

Benefícios

  • Adapta-se às necessidades da sua empresa e infraestrutura
  • Reflete as diferentes exigências das comunidades de usuários
  • Apoia os usuários na tomada de decisão para a classificação
  • Agiliza o fluxo de trabalho para tarefas de classificação rotineiras
  • Equilibra as tomadas de decisão com base na tecnologia sob a perspectiva do usuário
  • Respeita a autoridade dos julgamentos dos usuários
  • Amplia o alcance da classificação de dados
  • Aproveita o investimento em ferramentas Discovery, como DLP

 

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