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Classification des données
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Classification Automatisée

La classification automatique des données implique l’application d’une classification pour un fichier ou un message particulier par un ensemble prédéfini de règles. L’ensemble de règles peut être basé sur des résultats correspondants de mots clés ou d’expressions trouvés dans le contenu d’une liste donnée ou il peut être basé sur l’identification d’autres caractéristiques du fichier. Par exemple, l’élément provient de la base de données du client et il doit donc être protégé.

La classification automatique peut également étendre la couverture de classification à travers une variété de sources de données d’origine, y compris celles qui proviennent de l’extérieur du contrôle de l’utilisateur. Cette approche est utile lorsque les organisations ont des données générées par des processus ou des systèmes automatisés qui devraient être classés au moment de la création, sans intervention de l’utilisateur, par exemple des rapports qui sont produits par un système de planification des ressources de l’organisation.

Certaines organisations cherchent à combiner l’automatisation avec une approche axée sur l’utilisateur pour fournir un élément de soutien à l’utilisateur. Par exemple, l’application d’étiquettes par défaut basées groupe d’utilisateurs ou le département. Cette approche réduit le nombre de clics que l’utilisateur doit effectuer, mais impliquer l’utilisateur améliore considérablement la précision du processus de classification.

 

Classification Automatisée

La classification automatique ne peut pas comprendre le contexte d'un fichier ou d'un document et par conséquent est confrontée à des défis de précision. Les résultats incorrects ou les « faux positifs » réduisent la confiance de l'utilisateur dans le système et l'incapacité d'identifier les données sensibles ou les « faux négatifs » exposent l'organisation à des risques inutiles. Le défi est de configurer ces algorithmes pour fournir un taux d'erreur acceptable qui évite de frustrer les utilisateurs et assure que les politiques sont correctement appliquées. Lorsque cela n'est pas possible, les organisations déconfigurent leurs règles d'automatisation afin de réduire les niveaux d'erreur, clairement cela dilue l'efficacité des outils.

Mélanger l'utilisation de techniques automatisées avec la classification des données axée sur l'utilisateur peut apporter des avantages importants. Capturer les aperçus des utilisateurs dans le processus de classification des données est essentielle pour assurer que les décisions sont prises dans le bon contexte. Afin d'obtenir ce mélange de techniques adaptées à votre entreprise, votre solution de classification doit offrir une gamme intégrée d'approches que vous pouvez adapter à vos besoins précis et qui peut être facilement adaptée à l'évolution de vos besoins.

Boldon James Classifier360 est un système de classification d'entreprise

Avantages

  • S'adapte à vos affaires et vos besoins d'infrastructure
  • Reflète les différentes exigences de vos communautés d'utilisateurs
  • Soutient les utilisateurs dans leur prise de décision en ce qui concerne la classification
  • Simplifie le flux de travail pour les tâches de classification de routine
  • Équilibre la prise de décision basée sur la technologie avec l'aperçu de l'utilisateur
  • Respecte l'autorité du jugement des utilisateurs
  • Élargit la portée de la classification des données
  • Exploite les investissements dans des outils de découverte tels que la DLP

 

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