Equilibre as tomadas de decisão
com base na tecnologia e na perspectiva do usuário

A classificação automática de dados de um arquivo ou mensagem envolve a aplicação de um conjunto de regras pré-definidas, que podem ser baseadas em palavras-chave ou expressões encontradas no seu conteúdo, em uma determinada lista ou a partir da identificação de alguma outra característica, como, por exemplo, se o arquivo veio do armazenamento de dados de informações do cliente, ou ele se precisa ser protegido.

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

A classificação automática pode não conseguir "entender" o contexto de um arquivo ou documento e, como resultado, irá enfrentar desafios relacionados à precisão. Correspondências incorretas ou "falsos positivos" reduzem a confiança do usuário no sistema e as falhas de identificação de dados confidenciais, ou "falsos negativos", poderão expor a organização a riscos desnecessários. O desafio aqui é ajustar esses algoritmos para fornecerem um índice de erro “aceitável”, que evite a frustração dos 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 de automação com a 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 em sua empresa, a sua solução de classificação necessita oferecer uma variedade integrada de abordagens que possam ser adaptadas para que atenda às suas necessidades adequadamente e que permita ser facilmente adaptada à medida que suas necessidades evoluem.

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 e sob a perspectiva do usuário
  • Respeita os julgamentos e autoridades dos usuários
  • Amplia o alcance da classificação de dados
  • Aproveita o investimento em ferramentas Discovery, como DLP

Folheto: Apresentação Corporativa

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