Интеллектуальные данные обладаю ключевым значением для цифровой трансформации

Различные организации занимаются сбором, обработкой, хранением и обменом информации о своих клиентах. Тоже касается и поставщиков с сотрудниками. Зачастую вся эта информация носит конфиденциальный либо личный характер. Такая информация в организации либо защищена, либо находится в доступе для всех. Если личные данные будут украдены, это может навредить, смутить, испортить бизнес или нарушить права сотрудника.

Если понимать, откуда берутся данные, каким образом и в какие места они перемещаются во время хранения, то можно назвать эту систему родословной данных. Хранилище состоит из записей входящей информации, систем и процессов, изменяющих группы разных данных, к которым имеют доступ аналитики.

Такая система значительно упрощает работу аналитикам, так как можно запросто находить ошибки и погрешности. Раньше руководителю, чтобы проверить какую-либо информацию о своих сотрудниках, нужно было собственноручно копаться в данных и тратить на это много времени. Каждый источник информации находился отдельно, что усложняло поиски. В итоге результаты не приносили стопроцентные плоды.

Но время не стоит на месте, поэтому можно отметить чувствительные изменения. Благодаря цифровой трансформации, двузначным темпам роста данных и повышение ошибок стали толчком для появления обновленных правил (GDPR, PII, PI, MNPI, PHI, ePHI и SPI). Так как большая часть правил имеют пересечение друг с другом, появляются определенного рода сложности с их соблюдением. Ещё одно изменение – это аналитика критического уровня, ИИ и машинное обучение для цифровой трансформации. Увы, но большинство инициативных решений оказываются неудачными. Причиной неудач становится непродуманная работа, выходящая за установленные нормы. Работники команды BI, данных и аналитики работают на износ, что пагубно действует на результат.

Информационные данные размещаются по разным ячейкам (основная, облачная и пограничная). Согласно оценке аналитиков, большую часть времени инженеры по обработке и анализу данных отдают на процессы переговоров, чтобы получить доступ к определенным хранилищам данных, чтобы можно было их копировать, очистить, провести нормализацию и многое другое. Более того, им приходится убивать время, загружая, устанавливая, настраивая и интегрируя инструменты для разработок. При этом они должны быть аккуратными, чтобы не нарушать безопасность и соответствовать требованиям и правительственным правилам.

Несмотря на то, что материальные затраты здесь минимальные, сам бизнес при такой схеме обработке данных начинает страдать. Получается так, что замедляется время для понимания и повышается уровень недоверия к данным. В процессе обработки есть риск, что инструменты, имеющие открытый исходных код, не интегрируются либо перестают работать и приходится заново проводить процедуру запуска.

Чем могут помочь HPE Ezmeral Data Fabric и BigID

HPE Ezmeral Data Fabric отвечает за объединение разных типов и форматов данных в ядре, нескольких облаках и периферии в одной логической точке. Благодаря встроенному пространству имен, можно получить доступ к данным. Посредством мультимодальной базы данных можно писать в одном АЙПИ, а проводить чтение через другой. Автоматизированная политика позволяет следить за безопасностью, гео-защитой, местоположением и размещением данных. HPE осуществляет курирование и поддержку экосистемы всем известных инструментов, имеющих открытый исходный код, которые чаще всего выбирают инженеры и ученые.

BigID отвечает за то, что на структуру данных накладывается система обнаружения информации. Он может объединить обнаружение ML с базовой каталогизацией, классификацией, кластерным анализом и корреляцией, сделав всё это одним решением. Таким образом, клиенты могут осуществлять разработку и внедрение автоматизированных действий по обеспечению секретности, повышению безопасности и обеспечению соответствия правилам. Команды данных получают наилучшую картину о том, как происходят данные.

Если не использовать BigID, а действовать по старой школе, то работникам приходится тратить довольно много времени, чтобы вручную провести все проверки данных. В итоге, организация несет много затрат, чтобы хранить данные. Более того, эти данные подвержены рискам рассекречивания, что несет за собой лишние проблемы с сотрудниками и законом. Согласно отчету Forrester Total Economic Impact Report, инвестиции в BigID гарантируют максимально быстрое сканирование и обнаружение, а также сокращение старых инструментов для обеспечения секретности личной информации, гарантию безопасности, ликвидацию утечки и многое другое.