A inteligência artificial (IA) pode aumentar a produtividade das empresas em 1.5%, aumentando O S&P 500 lucra 30% nos próximos 10 anos. O rápido sucesso das tecnologias generativas de IA, como o ChatGPT, é um excelente exemplo de como as empresas podem moldar a sua sorte aproveitando o poder dos dados que detêm. Os insights dos dados permitem que empresas de todos os setores gerem novas oportunidades de receita, melhorem as experiências dos clientes e impulsionem a eficiência dos processos.
Com as organizações antecipando estes ganhos, a recolha de dados em todo o mundo disparou, com a IDC prevendo 175 zetabytes de dados em todo o mundo até 2025. Esta explosão de dados criou novos desafios de controlo de dados para as empresas. Com quase 60% de dados corporativos na nuvem e 80% das organizações adoção Numa estratégia multinuvem, as empresas devem gerir cuidadosamente os seus dados, especialmente dados sensíveis e pessoais, dispersos por vários fornecedores de nuvem, sistemas de dados e aplicações SaaS.
Para que as organizações aproveitem com segurança o poder dos dados, elas devem ser capazes de protegê-los contra ameaças, honrar os direitos individuais de privacidade, governar o uso de dados de forma responsável e cumprir os diversos requisitos regulatórios em todo o mundo.
Para cumprir essas obrigações de dados em evolução, as organizações devem capacitar suas respectivas equipes de segurança de dados, privacidade, governança e conformidade com inteligência compartilhada sobre dados confidenciais e automatizar as tarefas necessárias para colaborar e impor controles de dados. Uma estrutura de controles unificados de dados (UDC) ajuda as organizações a atingir esse objetivo, permitindo-lhes liberar o valor de seus dados sem sacrificar a agilidade ou o controle.
Estabelecendo uma estrutura unificada de controles de dados
Existem vários componentes críticos para implementar uma arquitetura de controles de dados unificados bem-sucedida. Em última análise, uma organização só pode proteger os seus dados se conseguir localizar os seus ativos de dados, especialmente os ativos de dados ocultos desconhecidos pelas equipas de TI. A descoberta e classificação de dados são extremamente importantes, especialmente a classificação de dados que podem ser considerados confidenciais de acordo com as políticas internas da empresa ou regulamentos de conformidade, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) e várias outras leis.
Como parte da fase de classificação, os dados devem ser enriquecidos com metadados insights que as equipes de segurança, privacidade e governança precisam. Esta fase também é uma oportunidade para mapear processos de dados e revisar a linhagem para entender como os dados são usados em toda a empresa. Investir antecipadamente para construir essa inteligência fundamental em torno de dados confidenciais pode ajudar a simplificar vários controles de segurança, privacidade e governança de dados em toda a empresa.
As equipes de governança de dados podem criar catálogos de dados automaticamente com conjuntos de dados descobertos e insights de metadados. Um catálogo abrangente pode então permitir que analistas de dados e cientistas encontrem rapidamente os dados de que precisam e determinem se eles são adequados para seu uso.
A equipe de privacidade de dados pode sincronizar as alterações do processo com políticas de privacidade de dados internas e externas. Isso garante transparência com os clientes e alinhamento com as equipes internas de usuários de dados. Ao coletar ou usar dados pessoais, as equipes podem identificar requisitos regulatórios e rastrear proprietários individuais desses dados pessoais em todo o cenário de dados. Esses insights de dados pessoais podem automatizar diversas operações de privacidade, desde o gerenciamento do consentimento de dados até o respeito aos direitos dos titulares.
Do ponto de vista da segurança, as organizações podem priorizar a correção de riscos de postura de segurança, como configurações incorretas do sistema e acesso não autorizado a dados, com base em insights de confidencialidade dos dados. Os controles de acesso baseados em funções podem ser ajustados e os elementos de dados confidenciais podem ser mascarados para garantir o acesso menos privilegiado e a conformidade com os requisitos de transferência de dados transfronteiriços. O gerenciamento do risco de violação de dados também se torna mais fácil quando as organizações podem avaliar o impacto financeiro e automatizar as etapas de resposta à violação antes e depois de um incidente.
Benefícios de adotar uma estrutura unificada de controles de dados
Uma arquitetura UDC eficaz garante que todas as equipes, nas funções de segurança de dados, privacidade, governança e conformidade, operem a partir de uma fonte comum de dados e automatizem atividades para garantir um acesso mais rápido e seguro aos dados para atividades de geração de valor.
Além da agilidade dos dados, ao classificar e analisar os dados apenas uma vez entre as equipes, as organizações podem agilizar as operações e obter consistência de resultados para reduzir o custo geral da governança de dados e o risco de conformidade com leis e regulamentos.
Maximizando a utilização de dados com controle
A obrigação de dados mais crítica de uma organização é garantir que seus dados sejam acessíveis e utilizáveis pelas equipes de negócios. Com organizações utilização apenas 32% dos dados disponíveis para informar as decisões, a vantagem potencial de uma melhor utilização dos dados através da implementação de uma estrutura CDU é enorme. Como resultado, a adoção de uma estratégia UDC para gerenciar ambientes multinuvem complexos, mas modernos e de hiperescala, é uma forma eficaz de cumprir as obrigações de dados e está rapidamente se tornando o padrão para a construção de uma cultura centrada em dados em todas as empresas.
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- Fonte: https://www.dataversity.net/unlock-the-power-of-data-with-unified-data-controls/
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