Поскольку организации ускоряют внедрение ИИ, наборы данных подключаются к моделям, агентам и аналитическим конвейерам на основе их метаданных и происхождения. Но насущные вопросы часто остаются без ответа: что является конфиденциальным и у кого есть к этому доступ?
Успешные инициативы в области ИИ зависят от надежных данных, которые команды могут находить, понимать и безопасно использовать. Вот почему Varonis теперь интегрируется с Collibra, чтобы передавать непрерывно обновляемый контекст конфиденциальных данных непосредственно в каталог данных Collibra.
Collibra обеспечивает единое управление данными и ИИ, в то время как Varonis идентифицирует конфиденциальную и регулируемую информацию во всей информационной среде. Вместе эта интеграция помогает организациям принимать более обоснованные решения о том, какие данные использовать для аналитики, науки о данных, а также разработки ИИ и агентов.
Добавление контекста конфиденциальных данных в Collibra
Collibra помогает организациям обнаруживать данные, понимать их смысл и происхождение, устанавливать права владения и политики, а также связывать надежные наборы данных с бизнес-сценариями и сценариями использования ИИ.
Интеграция с Varonis обогащает активы каталога Collibra аналитическими данными классификации, которые выявляют конфиденциальные и регулируемые данные. Пользователи могут просматривать этот контекст конфиденциальности наряду с метаданными, данными о владельцах, происхождении, политиках и другой информацией управления, доступной в Collibra.
Благодаря этому дополнительному контексту потребители данных, группы по управлению и группы безопасности получают более полное представление об оцениваемой информации, что упрощает управление конфиденциальными данными, соблюдение нормативов и поддержание конфиденциальности.
Идентификация конфиденциальных и регулируемых данных
Varonis выводит классификацию информации — такой как персональные данные, защищенная медицинская информация, финансовая информация, учетные данные, секреты и регулируемые данные — в рабочие процессы управления Collibra.
Классификация на базе ИИ от Varonis объединяет понимание контента с бизнес-контекстом, аналитикой прав доступа, данными об активности и объяснимым обоснованием для определения того, чем являются данные, почему они важны, к кому они относятся и какой риск они создают. Эти аналитические данные могут поддерживать безопасность, управление, анализ рисков воздействия, обнаружение угроз и автоматическое исправление на всей платформе Varonis.
Принятие более обоснованных решений о данных и ИИ
Пользователи данных — от аналитиков до специалистов по работе с данными и инженеров по ИИ — могут видеть конфиденциальные данные непосредственно в Collibra и использовать этот контекст для принятия более обоснованных решений о том, какие данные безопасно и уместно использовать.
Например, команды могут более эффективно оценивать:
- Какие наборы данных должны быть доступны маркетинговым командам для анализа кампаний.
Какие наборы данных должны быть доступны маркетинговым командам для анализа кампаний.
- Подходят ли клиентские данные для обучения или обоснования клиентского ИИ-приложения.
Подходят ли клиентские данные для обучения или обоснования клиентского ИИ-приложения.
- Где специалисты по работе с данными могут найти управляемые данные для аналитики и разработки моделей.
Где специалисты по работе с данными могут найти управляемые данные для аналитики и разработки моделей.
- Как регулируемая или конфиденциальная информация связана с внутренними политиками и требованиями соответствия.
Как регулируемая или конфиденциальная информация связана с внутренними политиками и требованиями соответствия.
Создание надежного ИИ на основе управляемых данных
ИИ может быть надежным только тогда, когда организации понимают данные, которые лежат в его основе. Связывание классификации Varonis с управлением Collibra помогает командам находить подходящие данные, выявлять конфиденциальную информацию и принимать обоснованные решения до того, как эти данные будут использованы для аналитики или ИИ.
С помощью Varonis и Collibra организации могут объединить контекст безопасности и управления, чтобы ускорить инициативы в области данных и ИИ без потери видимости или контроля.
Нолан Некоэчеа (Nolan Necoechea) — стратег по продуктовому маркетингу в Varonis. Он работает с новаторами в области данных и ИИ уже более десяти лет.
