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数据发现和管理

  • 分析人:Michael Hoeck
  • 收益评级:中等
  • 市场渗透率:目标受众的5%至20%
  • 成熟:青少年

定义:

数据发现和管理软件(DDM)发现、分析、索引、搜索、跟踪和报告多个非结构化和结构化数据源。DDM软件提取详细的元数据、内容和上下文信息,为推进数据管理计划提供可操作的指导和流程。这提高了法规遵从性、风险管理、存储管理和数据分析能力。以前称为文件分析,DDM反映了添加的数据源和功能。

为什么这很重要

DDM解决方案提高了组织在本地、混合和云基础架构中管理不断扩展的非结构化/结构化数据存储库的能力。它们提高了对不同和无组织信息源的可见性。它们允许IT团队建立合格的运营效率;合规团队提高对政策遵守和敏感信息的洞察力,包括个人数据(PD);以及安全团队,以提高对数据访问风险源的可见性。

业务影响

  • DDM解决方案通过定位、保护、消除和隔离敏感数据,以及识别访问权限问题,降低了业务风险。
  • 组织通过快速识别冗余、过时和琐碎(ROT)数据,获得可操作的见解,以优化存储效率。
  • 数据管理得到了改进,DDM解决方案将数据洞察纳入公司保留计划,并对有价值的业务数据进行分类和分类。
  • 降低业务风险和存储利用率可带来节约。

驱动力

  • 希望降低业务风险(包括数据泄露、数据泄露、PD和知识产权风险、审计和监管罚款)、识别敏感数据并实施有效的数据管理计划
  • DDM解决方案的访问自动化功能提高了组织根据非结构化和结构化数据的分类和分类来协调和监控正确数据访问的能力
  • 在没有组织的数据库存知识和对潜在敏感数据风险的意识的情况下,建立、完善和一致执行保留策略面临的挑战
  • 在利用内部部署、混合和云基础架构和应用程序的过程中,与非托管数据相关的不受控制的存储和许可成本已达到临界点
  • 与日益增多的法规遵从性和隐私法规(如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)和《加利福尼亚州隐私权法案》(CPRA))数量和复杂性相关的需求极大地增加了对DDM软件的兴趣和认识
  • 上下文丰富的数据的潜在价值是吸引数据和分析团队的兴趣

障碍

  • 对于DDM解决方案的广泛用例、功能和好处、资金和预算,可能需要跨多个部门(包括安全、合规、法律和IT团队)进行协作。
  • 使用DDM软件的成功结果可能会受到缺乏数据管理政策的支持或主要内部支持者(包括高管赞助)的共识的影响。
  • 需要建立面向行动的保留策略,以防御性地删除DDM软件识别的ROT数据。

用户建议

  • 使用DDM软件使IT、安全运营、法规遵从性和业务线(LOB)团队能够在分类、数据管理、存储管理和内容迁移方面做出更明智的决策。
  • 使用DDM软件可以更好地把握结构化和非结构化数据足迹的风险,包括数据驻留的位置和谁有权访问数据,并公开另一个丰富的数据集以推动业务决策。
  • 通过建立、更新和实施保留策略,使用从DDM软件收集的信息和补救措施,制定强有力的数据管理原则。
  • 识别存储在结构化数据库存储库中的未知数据的潜在风险,这些存储库通常与允许存储自由格式文本的应用程序相关。
  • 清理包含ROT数据的旧文件共享,这些数据可以被防御性地处置或重新定位,以优化数据基础结构。
  • 创建数据可视化地图,以更好地识别数据的价值和风险,包括数据所有者。

供应商示例

ActiveNav; BigID; Concentric AI; Congruity360; Ground Labs; Netwrix (Stealthbits); SailPoint; Securiti.ai; Spirion; Varonis

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