Data Discovery para proteger dados sensíveis na nuvem

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A migração de dados para a nuvem gerou um grande desafio para as organizações protegerem os dados sensíveis de seus consumidores, clientes e parceiros. Nesse sentido, a primeira etapa para proteger dados confidenciais na nuvem se faz pela descoberta de dados sensíveis.

Neste artigo você vai descobrir os principais tipos de migração de dados na nuvem, suas vantagens, riscos de segurança e privacidade da migração de dados na nuvem e como o Deep Data Discovery (ou descoberta profunda de dados) ajuda a proteger todos os dados confidenciais.

Tipos de armazenamento em nuvem

Entenda a seguir os tipos de armazenamentos e backups na nuvem.

Migrando um data warehouse para a nuvem

Um data warehouse é uma grande coleção de dados de uma organização inteira. Ele armazena informações de vários bancos de dados e é otimizado para agregação e recuperação de grandes conjuntos de dados. As organizações estão optando por migrar seu data warehouse de máquinas locais para a nuvem cada vez mais. A migração para a nuvem reduz custos, desenvolve a capacidade de dimensionar rapidamente, melhora os controles de segurança e recursos de governança aprimorados, como User Identity and Access Management (IAM) e análises.

Migrando um data lake para a nuvem

Migrando um data lake para a nuvem

O data lake é um repositório que permite que as organizações armazenem todos os seus dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. Com um data lake, as organizações conseguem armazenar dados sem precisar primeiro estruturar essas informações. Um data lake pode armazenar dados não estruturados de dispositivos IoT, sites, aplicativos móveis, mídias sociais e aplicativos corporativos.

Mover o data lake para a nuvem tem vantagens semelhantes à migração de um data warehouse para a nuvem. Uma vantagem exclusiva de ter o data lake na nuvem é poder executar diferentes tipos de análise, desde painéis e visualizações até processamento de big data, análise em tempo real e aprendizado de máquina para orientar melhores decisões.

Compartilhamento de arquivos e colaboração para a nuvem

A colaboração na nuvem traz muitos benefícios para a empresa que o compartilhamento tradicional de arquivos não consegue transmitir. Além da segurança aprimorada durante a transferência de dados, a colaboração na nuvem também facilita a edição e a transferência de arquivos, além de oferecer resposta em tempo real e melhorar o brainstorming.

A migração de dados para a nuvem potencializa o desempenho, a escalabilidade e os benefícios de custo. Embora a nuvem traga várias vantagens, a migração de dados para a nuvem requer planejamento e preparação, tendo em mente todos os requisitos de privacidade de dados.

Muitas leis de privacidade, como a LGPD, CCPA e o GDPR, impuseram requisitos rígidos de compartilhamento de dados às organizações. Esses requisitos visam proteger as organizações de possíveis riscos de privacidade e segurança que possam surgir após a conclusão do processo de migração para a nuvem e proteger os dados pessoais dos consumidores. Vamos explorar alguns dos principais tipos de risco.

Riscos de privacidade na nuvem

De acordo com estimativas de mercado, o mercado global de computação em nuvem deve crescer a um CAGR de 18%, atingindo um valor de US$ 623,3 bilhões até 2023. Os principais regulamentos de privacidade possuem diretrizes específicas sobre compartilhamento de dados e transferências de dados entre fronteiras. As organizações são obrigadas a avaliar a postura de segurança de um fornecedor terceirizado antes de transferir qualquer dado pessoal e aproveitar os acordos contratuais para proteger os dados pessoais transferidos.

Riscos de segurança na nuvem

Riscos de segurança na nuvem

A transferência de dados da infraestrutura legada para o armazenamento em nuvem tende a vir com uma infinidade de preocupações de segurança. Essas preocupações podem variar de ameaças internas em que a autorização de acesso é abusada a erros acidentais de funcionários, ataques externos na forma de malware, configuração incorreta nos servidores e problemas do lado do provedor de nuvem. Qualquer um deles pode levar a violações de conformidade que podem resultar em multas e penalidades pesadas. Um estudo recente de caso da IBM X-Force IRIS mostrou que os aplicativos baseados em nuvem são extremamente propensos a ataques cibernéticos e os cibercriminosos exploram aplicativos em nuvem mais do que qualquer outra plataforma. Outro estudo da IBM apontou que 21% dos dados armazenados na nuvem são dados confidenciais do consumidor, o que pode ser prejudicial em caso de violação no sistema.

Problemas de não mitigar os riscos de segurança e privacidade do armazenamento na nuvem

Os controles de segurança frouxos tornam as organizações vulneráveis ​​a violações de dados. As violações de dados podem prejudicar gravemente a reputação de uma organização, acabar com a confiança do cliente e expô-los a graves penalidades legais dos reguladores. Em algumas jurisdições, os indivíduos afetados também podem entrar com ações civis contra a organização.

Por que o Deep Data Discovery é essencial?

Deep Data Discovery Securiti

Durante o exercício de descoberta profunda de dados, a organização precisa garantir que etapas específicas sejam executadas. Uma boa solução de descoberta de dados que pode ajudar a sua empresa é:

  • Detectar ativos de dados sombra e nativos nos principais provedores de serviços de nuvem e os extrai em um catálogo de ativos.
  • Classificação de elementos de dados confidenciais em sistemas de dados estruturados e não estruturados multinuvem e autogerenciados.
  • Visualização da distribuição de elementos de dados confidenciais.
  • Sincronizar qualquer catálogo de dados de terceiros para preencher metadados.
  • Mapa de relacionamento entre os dados pessoais descobertos e seus proprietários.
  • Cumprimento de DSRs, notificações de violação e relatório de consentimento.
  • Detecte a postura de segurança e configurações incorretas.
  • Avalie os riscos de segurança de dados.
  • Identifique hotspots de risco de dados em seu ambiente.

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