Khám phá và phân loại dữ liệu là quá trình xác định và phân loại dữ liệu trong một tổ chức. Điều này có thể được thực hiện thủ công hoặc thông qua các phương tiện tự động và thường được thực hiện để hiểu rõ hơn về tập dữ liệu, cải thiện bảo mật hoặc hỗ trợ các sáng kiến ​​tuân thủ. Việc khám phá và phân loại dữ liệu có thể là một nỗ lực phức tạp và tốn thời gian, đặc biệt là đối với các tổ chức lớn với các tập dữ liệu đa dạng. Tuy nhiên, lợi ích của việc quản lý và bảo mật dữ liệu được cải thiện thường được coi là lớn hơn chi phí.

Các công cụ khám phá dữ liệu có thể giúp các tổ chức nhanh chóng xác định và phân loại dữ liệu nhạy cảm. Các công cụ này sử dụng các thuật toán để quét qua các tập dữ liệu và xác định các mẫu có thể được sử dụng để xác định danh mục của dữ liệu. Các sơ đồ phân loại sau đó có thể được áp dụng cho các mẫu đã xác định này để tạo ra phân loại dữ liệu.

Phương pháp phân loại và khám phá dữ liệu

Có một số cách tiếp cận khác nhau để khám phá và phân loại dữ liệu, và phương pháp thích hợp nhất sẽ khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu và nguồn lực của tổ chức. Một số phương pháp phổ biến bao gồm xem xét thủ công, từ khóa hoặc cụm từ tìm kiếm, khai thác dữ liệu và học máy.

Xem xét thủ công là một cách tiếp cận cơ bản nhưng hiệu quả để xác định và phân loại dữ liệu. Nhân viên có thể kiểm tra thủ công các tệp và cơ sở dữ liệu để xác định các tập dữ liệu có liên quan, sau đó có thể phân loại và gắn nhãn cho phù hợp. Cách tiếp cận này thường được sử dụng kết hợp với các phương pháp khác, chẳng hạn như từ khóa hoặc cụm từ tìm kiếm, để cải thiện độ chính xác.

Từ khóa hoặc cụm từ tìm kiếm có thể xác định tập dữ liệu chứa thông tin cụ thể hoặc thuộc một danh mục nhất định. Ví dụ: một công ty có thể sử dụng các từ khóa như “địa chỉ khách hàng” hoặc “số an sinh xã hội” để tìm tất cả các tập dữ liệu có chứa thông tin này. Cách tiếp cận này hữu ích để nhanh chóng xác định các tập dữ liệu lớn có thể cần kiểm tra thêm.

Tại sao nó lại quan trọng?

Việc khám phá và phân loại dữ liệu rất quan trọng vì nó cho phép bạn tổ chức dữ liệu của mình theo cách giúp bạn dễ dàng tìm kiếm và sử dụng. Bằng cách sắp xếp dữ liệu của mình, bạn có thể đảm bảo rằng thông tin bạn cần dễ dàng tìm kiếm và truy cập. Điều này có thể giúp cải thiện năng suất và hiệu quả của bạn. Việc khám phá và phân loại dữ liệu cũng có thể giúp bảo vệ dữ liệu của bạn khỏi bị truy cập hoặc sử dụng trái phép. Bằng cách phân loại dữ liệu của mình, bạn có thể đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có quyền truy cập vào thông tin họ cần.

Làm thế nào có thể phát hiện và phân loại dữ liệu bằng cách sử dụng thuật toán học máy?

Có một số cách để khám phá và phân loại dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán học máy. Một cách là sử dụng các thuật toán lựa chọn đối tượng địa lý để xác định các đối tượng địa lý có liên quan trong dữ liệu của bạn. Một cách khác là sử dụng thuật toán phân cụm để nhóm các mục tương tự lại với nhau. Bạn cũng có thể sử dụng các thuật toán phân loại để gán nhãn cho dữ liệu của mình. Sau đó, những nhãn này có thể được sử dụng để giúp bạn tìm và truy cập thông tin bạn cần.

Một số lợi ích của việc khám phá và phân loại dữ liệu là gì?

Một số lợi ích của việc khám phá và phân loại dữ liệu bao gồm:

- cải thiện năng suất và hiệu quả
- tổ chức dữ liệu tốt hơn
- bảo vệ dữ liệu khỏi bị truy cập hoặc sử dụng trái phép.

Làm thế nào bạn có thể bắt đầu với việc khám phá và phân loại dữ liệu trong tổ chức của riêng bạn?

Có một số cách khác nhau để bạn có thể bắt đầu với việc khám phá và phân loại dữ liệu trong tổ chức của mình. Một cách là sử dụng các công cụ và kỹ thuật hiện có. Một cách khác là phát triển các công cụ và kỹ thuật của riêng bạn. Bạn cũng có thể thuê một công ty chuyên khám phá và phân loại dữ liệu. Cho dù bạn chọn cách tiếp cận nào, điều quan trọng là đảm bảo rằng bạn có kế hoạch về cách bạn sẽ sử dụng việc khám phá và phân loại dữ liệu trong tổ chức của mình.

Một số thách thức liên quan đến việc khám phá và phân loại dữ liệu là gì và có thể vượt qua chúng như thế nào?

Có một vài thách thức liên quan đến việc khám phá và phân loại dữ liệu. Một thách thức là rất khó để xác định tất cả các tính năng liên quan trong dữ liệu của bạn. Một thách thức khác là có thể khó gắn nhãn chính xác dữ liệu của bạn. Bạn có thể vượt qua những thách thức này bằng cách sử dụng các thuật toán và kỹ thuật thích hợp, đồng thời đảm bảo rằng bạn có kế hoạch rõ ràng về cách bạn sẽ sử dụng tính năng khám phá và phân loại dữ liệu trong tổ chức của mình. Việc thuê một công ty cũng có thể giảm thiểu những vấn đề như vậy.

Làm thế nào để Khám phá và Phân loại Dữ liệu được Liên kết với Tuân thủ Dữ liệu?

Việc khám phá và phân loại dữ liệu được liên kết với việc tuân thủ dữ liệu theo một số cách khác nhau. Một cách là việc khám phá và phân loại dữ liệu có thể giúp bạn đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có quyền truy cập vào thông tin họ cần. Một cách khác là việc phát hiện và phân loại dữ liệu có thể giúp bạn bảo vệ dữ liệu của mình khỏi bị truy cập hoặc sử dụng trái phép. Cuối cùng, việc khám phá và phân loại dữ liệu có thể giúp bạn đáp ứng các nghĩa vụ pháp lý và quy định của mình.

Kết luận

Dữ liệu của bạn là một trong những tài sản quan trọng nhất của bạn. Điều quan trọng là phải hiểu cách phát hiện và phân loại dữ liệu có thể giúp bạn tổ chức và bảo vệ dữ liệu của mình. Bằng cách sử dụng các thuật toán và kỹ thuật thích hợp, bạn có thể đảm bảo rằng dữ liệu của mình dễ tìm và dễ sử dụng. Việc thuê một công ty như Ketch có thể giúp bạn vượt qua bất kỳ thách thức nào mà bạn có thể gặp phải khi triển khai việc khám phá và phân loại dữ liệu trong tổ chức của mình.

Nguồn: Plato Data Intelligence: PlatoData.io