Por que o Contexto de Dados é importante: permitindo o uso seguro de dados + IA

Imagine que você recebe três informações aparentemente não relacionadas:

1. Um banco de dados de clientes contém informações de cartão de crédito.
2. A equipe de ciência de dados opera em Cingapura.
3. Os desenvolvedores foram encarregados de experimentar com IA generativa.

Individualmente, esses fatos não significam muito. Mas e se você descobrisse que o banco de dados de clientes, que inclui informações de cartão de crédito, não é criptografado? Além disso, esse banco de dados contém dados de residentes da UE, que podem ser acessados ​​pela equipe de ciência de dados em Cingapura. Para complicar as coisas, essa mesma equipe está usando esses dados confidenciais em um aplicativo de IA generativa para derivar inferências.

De repente, essas informações isoladas contam uma história muito diferente — uma que levanta preocupações significativas. Agora você percebe que dados confidenciais não estão apenas desprotegidos, mas também estão sendo usados ​​de uma forma que viola as leis de transferência de dados entre fronteiras e os regulamentos do GDPR. Esse é o poder do contexto de dados — ele transforma fatos aleatórios em insights acionáveis ​​que impulsionam decisões críticas para proteger e garantir a privacidade de seus dados.

O desafio de encontrar contexto de dados

Obter contexto significativo em torno de seus dados não é uma tarefa fácil. As informações que você precisa para tomar decisões informadas sobre segurança de dados, privacidade e conformidade geralmente estão espalhadas em centenas de ferramentas diferentes e bloqueadas nas mentes de vários membros da equipe. Integrar essas ferramentas e alinhar essas equipes é um desafio assustador, mas a falta de contexto pode ter consequências catastróficas para sua organização.

A necessidade de velocidade

No mundo acelerado de hoje, a rapidez com que você responde a um incidente de segurança de dados pode ser crucial. Órgãos reguladores exigem cada vez mais que as empresas divulguem incidentes materiais de segurança cibernética. Determinar se um incidente é “material” envolve reunir informações extensas: Dados confidenciais foram expostos? Quantos dados são expostos? De quem são os dados? Quais leis foram violadas? A escala da violação de dados é significativa o suficiente para causar danos materiais à empresa, aos acionistas ou aos indivíduos afetados?

Coletar e correlacionar todas essas informações, especialmente quando estão dispersas em várias ferramentas e manuais, pode consumir muito tempo e impedir sua capacidade de responder efetivamente a uma violação.

Resolvendo problemas complexos de dados

Identificar a presença de dados sensíveis é valioso, mas é apenas o primeiro passo para resolver problemas do mundo real. As organizações de hoje enfrentam desafios que vão desde impedir transferências de dados entre fronteiras até garantir que dados sensíveis não sejam mal utilizados em aplicativos de IA generativa em violação a contratos de clientes, políticas da empresa e leis regulatórias. Abordar esses problemas requer coletar e integrar insights de várias fontes — uma tarefa que está longe de ser simples.

O problema das equipes de dados em silos

Na maioria das organizações, várias partes interessadas são responsáveis ​​pelos dados: segurança de dados, privacidade, governança e até mesmo equipes de usuários de dados, entre outros. Cada equipe analisa os dados por suas próprias lentes, criando uma visão fragmentada do cenário de dados. Alinhar essas equipes em uma fonte comum de verdade é essencial, mas raramente é a realidade. Essa falta de alinhamento pode levar a práticas inconsistentes de tratamento de dados, corroendo a confiança do cliente e aumentando o risco de violações de dados.

O poder dos dados contextuais + inteligência de IA: o gráfico de comando de dados da Securiti

É aí que entra o gráfico de comando de dados da Securiti — um gráfico de conhecimento exclusivo que fornece inteligência contextual completa sobre todos os seus dados e ativos de IA em ambientes híbridos e multinuvem. Pense nisso como uma “pesquisa do Google” para seus dados e IA. Ele permite que você faça qualquer pergunta sobre seus dados + ativos de IA, correlacionando metadados de várias perspectivas, incluindo segurança de dados, privacidade, governança, conformidade e usuários de dados.

Com este gráfico de conhecimento, você pode derivar insights granulares até o nível de um arquivo, tabela ou coluna, permitindo que você resolva problemas complexos de dados. Por exemplo, no cenário mencionado anteriormente, um único clique no modelo de IA revelaria as diferentes fontes de dados, os tipos de dados confidenciais que eles contêm, quais usuários têm acesso a esses dados e quais direitos eles têm por meio do aplicativo de IA generativa. Você também pode visualizar quaisquer problemas de segurança e privacidade e os controles em vigor para garantir a conformidade — tudo em uma visão abrangente.

Com o Data Command Graph, você pode responder a qualquer pergunta sobre seus ativos Data+AI e seus relacionamentos de metadados multidimensionais em segundos usando consultas de linguagem natural. Ele permite que você alinhe equipes multifuncionais em torno de uma única fonte de verdade para Data+AI, garantindo consistência e precisão em toda a sua organização. Além disso, você pode compartilhar esses dados e contexto de IA perfeitamente com ferramentas de terceiros por meio de uma API unificada.

Reunindo tudo

Entender o contexto dos seus dados e ativos de IA não é mais opcional — é essencial para a segurança, garantir a privacidade, manter a conformidade e, mais importante, desbloquear todo o potencial da IA Generativa. Pronto para assumir o controle? Solicite uma demonstração do Securiti clicando no botão abaixo.