BigID

Nền tảng dữ liệu thông minh dành cho các doanh nghiệp sử dụng AI để tự động khám phá, phân loại và bảo vệ dữ liệu cá nhân và bí mật do các tổ chức nắm giữ. Nó quét chéo tất cả các nguồn dữ liệu được phân phối trên đám mây, tại chỗ, SaaS và kho dữ liệu để lập bản đồ dữ liệu và quản lý rủi ro phù hợp với các yêu cầu quy định như GDPR, CCPA và Đạo luật bảo vệ thông tin cá nhân sửa đổi. Nó ngày càng được giới thiệu là cơ sở hạ tầng cốt lõi của các bộ phận quản lý dữ liệu và bảo mật thông tin xử lý lượng lớn thông tin cá nhân trong các lĩnh vực như tài chính, y tế và truyền thông.

Các tính năng chính

Có bốn chức năng cốt lõi. Đầu tiên, phân loại dữ liệu tự động dựa trên học máy xác định PII, PHI, PCI, v.v. theo ngữ cảnh, giảm lượng tồn kho dữ liệu trên toàn công ty mà trước đây phải mất vài tuần đến vài ngày. Thứ hai, bằng cách sử dụng bản đồ dữ liệu và trực quan hóa dòng dõi, chúng tôi tạo ra một bảng điều khiển thống nhất hiển thị các đặc quyền về vị trí, luồng và quyền truy cập của dữ liệu. Thứ ba, việc tự động hóa các yêu cầu truy cập chủ thể dữ liệu (DSAR) sẽ rút ngắn đáng kể nỗ lực điều tra nhằm đáp ứng thời hạn phản hồi 30 ngày của GDPR. Thứ tư, kiểm soát rủi ro dựa trên chính sách sẽ tự động cảnh báo và chặn quyền truy cập vào dữ liệu có thể vi phạm quy định.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Giá cả không được tiết lộ và dựa trên ước tính riêng dựa trên sự kết hợp của số lượng nguồn dữ liệu, số lượng trình kết nối, định dạng triển khai (SaaS/tại chỗ) và mức hỗ trợ. Vì là tiền đề của doanh nghiệp nên việc đàm phán giá là điều cần thiết đối với các công ty có quy mô vừa trở xuống. Một trong những đối thủ cạnh tranh của nó là Cyera đang phát triển nhanh chóng (trị giá 6 tỷ USD), nhưng trong khi Cyera hướng đến nền tảng đám mây, BigID lại khác biệt bởi tính toàn diện của nó, bao gồm các hệ thống tại chỗ và kế thừa cũng như bộ phân loại có thể tùy chỉnh của nó. Dựa trên các thông số kỹ thuật đã công bố và các ví dụ triển khai, người ta ước tính rằng 160 giờ cần thiết mỗi tháng cho công việc kiểm kê dữ liệu thủ công sẽ giảm xuống còn khoảng 20 giờ mỗi tháng thông qua tự động hóa và chi phí nghiên cứu có thể giảm vài chục giờ cho mỗi DSAR.

Người dùng dự định

Thích hợp cho các bộ phận bảo mật thông tin, pháp lý và DPO của các công ty lớn với dữ liệu cá nhân được phân phối trên nhiều đám mây và tại chỗ cũng như các nhóm chuyên trách tuân thủ quy định. Mặt khác, đối với các công ty khởi nghiệp tập trung vào SaaS với ít nguồn dữ liệu hoặc doanh nghiệp vừa và nhỏ có ngân sách hàng năm hàng triệu yên Nhật, các dịch vụ dành riêng cho đám mây như Cyera và Varonis sẽ phù hợp hơn vì chúng có quá nhiều chức năng và được chỉ định quá mức.

Nền tảng trí tuệ dữ liệu AI. Tích hợp khám phá dữ liệu cá nhân + phân loại + tạo bản đồ dữ liệu + quản lý chính sách tuân thủ GDPR/Đạo luật bảo vệ thông tin cá nhân. Một nền tảng quản trị dữ liệu chính thức dành cho các tổ chức tài chính, y tế và công cộng lớn, các doanh nghiệp có giá hàng trăm nghìn đô la mỗi tháng. Danh mục cạnh tranh của OneTrust, một lựa chọn dành cho các tổ chức vừa và lớn hơn để hệ thống hóa "việc tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu".