LISTEN NOW: Evolution of Data Controls in the Era of Generative AI
ViewAdote Ambientes de Streaming Multi-Cloud com Confiança
Os dados estão crescendo mais rápido do que nunca. Adicionando várias nuvens à mistura, vemos uma explosão no volume, tamanho e complexidade dos dados. As empresas dependem cada vez mais de dados para impulsionar o crescimento, as oportunidades e a receita dos negócios. No entanto, para fazer isso, eles precisam de insights em tempo real sobre os dados que fluem por meio de seu ambiente. Consequentemente, isso levou as empresas a alavancar plataformas de streaming como Confluent Kafka, Amazon Kinesis ou Google Pub/Sub. No entanto, gerenciar o fluxo seguro e a distribuição de dados em tais ambientes de streaming de alto volume é um desafio.
O Data Flow Intelligence & Governance da Securiti foi criado para reduzir os riscos de dados sensíveis e a expansão não intencional de dados em ambientes de streaming. O Securiti para streaming de dados utiliza inteligência de dados sensíveis e automação para permitir que as equipes estabeleçam segurança de dados, governança e controles de conformidade apropriados. Baixe nosso folheto Data Flow Intelligence & Governance para saber como a Securiti ajuda você a obter visibilidade e controle sobre dados sensíveis que fluem por meio de ambientes de streaming.
Aproveite AI/ML para descobrir e classificar dados sensíveis em suas plataformas de streaming.
Evite o acesso não autorizado monitorando e configurando controles de acesso a dados.
Evite vazamentos de dados não intencionais e exposição de dados sensíveis por meio de mascaramento dinâmico de dados.
Streaming de dados significa dados em trânsito. Envolve o fluxo contínuo de dados em tempo real. O streaming de dados é benéfico para empresas que exigem análise de dados em tempo real em trânsito. Esse tipo de dados normalmente é gerado pelos sistemas de ponto de venda (PoS), sensores e outros dispositivos transmitidos pela internet e pela intranet.
O streaming de dados envolve o fluxo de dados em tempo real assim que os dados são gerados. Para esse tipo de processamento, são utilizados ambientes de streaming dedicados, como Kafka, Confluence, etc. O processamento em lote, por outro lado, é normalmente usado para processar dados em repouso. Envolve o processamento em massa de dados quando são coletados e armazenados em um banco de dados ou data warehouse.
A prática multidisciplinar para aumentar o patrimônio de confiança de sua marca e cumprir os regulamentos de privacidade
Atender solicitações de titulares de dados de maneira rápida e eficiente
Gerencie e avalie seus fornecedores terceirizados com facilidade
Gerencie todo o ciclo de vida do consentimento com eficiência
Automatize a inteligência de dados confidenciais para potencializar as funções de privacidade e segurança
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