Otomatik veri sınıflandırması, önceden tanımlanmış bir kural kümesi ile belirli bir dosya veya mesaj için bir sınıflandırmanın uygulanmasını içerir. Kural seti, belirli bir listeyle içerikte bulunan anahtar kelimeleri veya ifadeleri eşleştirmeye veya dosyanın diğer bazı özelliklerini tanımlamaya dayalı olabilir, örneğin, müşteri bilgi veri deposundan geldiğinden korunması gerekir.

Otomatik sınıflandırma, sınıflandırma kapsamını, kullanıcı kontrolü dışından gelenler de dahil olmak üzere çeşitli kaynak veri kaynaklarına genişletebilir. Bu yaklaşım, kuruluşların otomatik süreçler veya kullanıcı müdahalesi olmadan oluşturma noktasında sınıflandırılması gereken sistemler tarafından üretilen verilere sahip olduğu durumlarda yararlıdır - örneğin, bir ERP sistemi tarafından üretilen raporlar.

Bazı kuruluşlar, kullanıcıya bir destek unsuru sağlamak için otomasyonu kullanıcı odaklı bir yaklaşımla birleştirmeyi düşünmektedir. Örneğin, kullanıcı grubuna veya departmana göre varsayılan etiketleri uygulama. Bu yaklaşım, kullanıcının gerçekleştirmesi gereken tıklama sayısını azaltır, ancak kullanıcıyı dahil ederek sınıflandırma sürecinin doğruluğunu büyük ölçüde artırır.

Otomatik sınıflandırma, bir dosyanın veya belgenin bağlamını anlayamaz ve sonuç olarak zorluklarla doğru bir şekilde karşı karşıya kalır. Yanlış eşleşmeler veya "yanlış pozitifler", kullanıcının sisteme olan güvenini azaltır ve hassas verileri veya "yanlış negatifleri" tanımlayamama, kuruluşu gereksiz riske maruz bırakır. Buradaki zorluk, bu algoritmaları, sinir bozucu kullanıcıları önleyen ve politikaların yeterince uygulanmasını sağlayan kabul edilebilir bir hata oranı sağlayacak şekilde ayarlamaktır. Bunun mümkün olmadığı durumlarda, kuruluşlar, hata düzeylerini azaltmak için otomasyon kurallarını çoğu kez değiştirirler, bu açıkça araçların etkinliğini azaltır.

Otomatik tekniklerin kullanımının kullanıcı odaklı veri sınıflandırmasıyla harmanlanması önemli faydalar sağlayabilir. Veri sınıflandırma sürecinde kullanıcı içgörüsünü yakalamak, kararların doğru bağlamda alınmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bu teknik karışımını işletmeniz için doğru bir şekilde elde etmek için, sınıflandırma çözümünüzün, tam ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde uyarlayabileceğiniz ve ihtiyaçlarınız geliştikçe kolayca uyarlanabilen entegre bir yaklaşım yelpazesi sunması gerekir.

Boldon James Sınıflandırıcı, işinize en uygun şekilde kullanıcı merkezli ve otomatik sınıflandırma tekniklerindeki en iyi uygulamaları bir araya getiren bir Kurumsal Sınıflandırma Sistemidir.

FAYDALARI

-İşletme ve altyapı ihtiyaçlarınıza uyum sağlar

-Kullanıcı topluluklarınızın farklı gereksinimlerini yansıtır

-Kullanıcıları sınıflandırma karar vermelerinde destekler

-Rutin sınıflandırma görevleri için iş akışını kolaylaştırır

-Kullanıcı içgörüsü ile teknoloji tabanlı karar vermeyi dengeler

-Kullanıcı yargılarının yetkisine saygı duyar

-Veri sınıflandırma erişimini genişletir

-DLP gibi keşif araçlarına yapılan yatırımdan yararlanır
 

Otomatik Veri Sınıflandırma Artıları ve Eksileri

Veri sınıflandırma araçları söz konusu olduğunda, vermeniz gereken en büyük kararlardan biri, otomatik veri sınıflandırmayı tercih edip etmemek veya kullanıcılarınızın verileri hassasiyete göre etiketlemesini zorunlu kılmaktır. Bu zor bir karardır ve bu gönderide otomatik sınıflandırmayla ilgili artıları ve eksileri değerlendireceğiz.

Birçok işletme sahibi için, otomatikleştirilmiş rotaya girip girmemeye karar vermek zordur. Bir yandan, kullanıcılarına her zaman doğru veya tutarlı kararlar vermeleri konusunda güvenmedikleri için etiketlemeyi kullanıcılarına bırakmak istemeyenler vardır. Bununla birlikte, otomatik bir aracın, onu yaratan kişi gibi bir belgenin içeriğini anlayamayacağına dair geçerli bir endişe de vardır. Gerçek şu ki, otomatikleştirilmiş yaklaşımı kullanmanın hem avantajları hem de dezavantajları vardır. İlk olarak, veri sınıflandırma araçlarının otomatik olarak uygulanması, yanlışlıkla veri ihlallerinin en büyük nedenlerinden biri olan insan hatası olasılığını azaltabilir. Ayrıca verimlilik seviyelerini önemli ölçüde artırabilir. Otomatik araçlar, hızlı bir yatırım getirisi sunar, çünkü manuel belge işleme için gereken çalışma saatleri azalır, manuel sıralama ve düzenleme ve olası belge kaybı önemli ölçüde azalır. Bununla birlikte, işletmeler bu rotadan geçerken verileri üzerinde daha az kontrol sahibi olduklarını hissedebilirler. Aynı şekilde, verilerle ilgili etiketlemesi zor bir sorun olduğunda, otomatik bir aracın bunu etkili bir şekilde yapma kapasitesi olmayabilir. Bu gibi durumlarda, belgeleri el ile incelemek daha iyi olabilir. Peki en iyi çözüm nedir?

Boldon James, kullanıcı merkezli ve otomatikleştirilmiş veri sınıflandırmasının bir karışımı olan mükemmel ürünü yarattı. İkisi arasında seçim yapmanıza gerek yok: hepsine sahip olabilirsiniz.


Daha fazla: https://www.boldonjames.com/data-classification/automated-classification/