Quelles sont les classifications des données ?

Les approches de classification des données — qui incluent la catégorisation par type, propriétaire, réglementation, sensibilité et exigence de rétention — permettent aux organisations de concentrer leurs efforts de sécurité, de confidentialité et d'analyse sur leurs ensembles de données les plus importants. Il existe plusieurs méthodes pour classer les données, qui peuvent être divisées en deux grands groupes : automatisées et manuelles : • Automatisées : Les approches automatisées s'appuient sur une combinaison de contenu (mots-clés, phrases, recherches d'expressions régulières, etc.), de contexte (qui est l'utilisateur, quel est son rôle, où se trouve le fichier, où il est accédé, dans quel but les données ont été collectées, etc.) et d'environnement (taille du fichier, format, propriétaire, date de création, etc.) pour prendre des décisions de classification. o REMARQUE : Bien que de nombreux fournisseurs proposent des outils de classification des données automatisés qui peuvent classer plus de données avec plus de précision, tout en minimisant l'effort de l'utilisateur, ils ne sont pas précis à 100 %, surtout s'ils utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique ou d'intelligence artificielle pour lesquels les modèles nécessitent une formation continue. • Manuelles : La classification humaine peut être plus précise mais est généralement réservée aux données nouvellement créées et dépend entièrement de la compréhension par l'utilisateur des politiques de classification et de sa capacité à les appliquer correctement et de manière cohérente. o REMARQUE : Les initiatives de classification des données ont souvent échoué car elles dépendaient des efforts manuels d'utilisateurs insuffisamment formés.