Các công ty bảo hiểm đã đầu tư rất nhiều vào giải pháp bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu để có thể quản lý, bảo vệ và sử dụng một cách hợp lý. Nhằm giảm thiểu các tổn thất và bảo vệ những dữ liệu của mình như một tài sản. Tuy nhiên, do không có một công cụ phát hiện và phân loại dữ liệu nhạy cảm đủ tốt và hoàn toàn tự động, các doanh nghiệp luôn lo ngại rằng dữ liệu không đầy đủ, chính xác. Điều này không chỉ làm giảm hiệu quả công cụ đang sử dụng còn dễ khiến cho dữ liệu dễ bị tổn thương khi có tác động từ bên ngoài.
Bối cảnh của ngành bảo hiểm
Các công ty bảo hiểm có nhu cầu đặc biệt trong vấn đề đòi hỏi khả năng phát hiện và phân loại dữ liệu một cách mạnh mẽ.
- Đồng bộ dữ liệu: Việc sáp nhập, cập nhật liên tục thông tin mới dẫn đến các tập dữ liệu khác nhau kết một với nhau trong một cấu trúc công ty không có sự thống nhất và không phải là duy nhất. Việc định vị tất cả thông tin nhận dạng cá nhân (PII) trên tất các kho dữ liệu và phân loại chính xác dữ liệu được phát hiện là điều bắt buộc đối với việc đồng nhất dữ liệu
- Khám phá dữ liệu phi cấu trúc: PII có thể tồn tại như một tài sản của doanh nghiệp dưới dạng dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Để quản trị được các dữ liệu này phụ thuộc vào khả năng xác định, gắn thẻ và bảo vệ tất cả các dữ liệu ở bất cứ hình thức nào. Điều này có thể đặc biệt khó khăn trong trường hợp PII phi cấu trục được thu thập và ghi lại một cách không chính thức.
- Phân đoạn dữ liệu: Các doanh nghiệp bảo hiểm lớn có thể có nhiều công ty con hoạt động dưới một hệ thống duy nhất. Phân khúc là điều cần thiết cho quyền riêng tư, bảo mật và tuân thủ. Vì vậy các công ty bảo hiểm cần phát hiện và phân loại dữ liệu một cách chính xác với bối cảnh kinh doanh rõ ràng để đảm bảo dữ liệu nhạy cảm không nằm trên mạng hoặc trong kho lưu trữ không thuộc sở hữu của công ty con.
Thách thức đối với các công ty bảo hiểm
Để quản lý, bảo vệ và tận dụng hợp lý danh mục tài sản, dữ liệu khách hàng, dữ liệu nhạy cảm của doanh nghiệp thì các tổ chức bảo hiểm đã phải đầu tư đáng kể vào một số giải pháp bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Tuy nhiên, nếu không có công cụ phân loại và phát hiện dữ liệu nhạy cảm hoàn toàn tự động để thúc đẩy hiệu suất tối ưu của các giải pháp khác nhau này, khách hàng rất lo ngại rằng dữ liệu không đầy đủ và không chính xác không chỉ làm giảm hiệu quả của các công cụ họ đang sử dụng mà còn làm giảm sự tồn tại của dữ liệu tối ( dark data) có thể khiến doanh nghiệp dễ bị tổn thương.
Hiệu quả và độ chính xác của giải pháp là điểm khó khăn nhất. Các quy trình tính biểu thức và hoạt động phân loại thủ công được sử dụng bởi các công nghệ hiện tại đã hạn chế khả năng khám phá đối với các kho lưu trữ. Và khả năng tối thiểu để thêm bối cảnh kinh doanh vào dữ liệu được phát hiện đã khiến nhân viên của công ty phải thực hiện một khối lượng công việc lớn, tốn thời gian và tẻ nhạt.
Ngoài khả năng phát hiện và phân loại tự động, việc tích hợp với Microsoft 365 E5 cũng như một số giải pháp tuân thủ và bảo mật khác mà các doanh nghiệp đầu tư là cần thiết. Không công ty nào muốn ném tiền của mình mà không đem lại lợi ích, vì vậy các công ty có lý do chính đáng khi lo ngại các giải pháp hiện tại của họ nhận được không được như mong đợi.
Lợi ích khi doanh nghiệp áp dụng SecurDPS của Comforte
Việc tìm kiếm liên tục và toàn diện của SecurDPS đối với các dữ liệu nhạy cảm không xác định trong các kho lưu trữ . Nâng cao niềm tin của khách hàng, kiểm soát và giảm thiểu các rủi ro về dữ liệu.
Tính năng tự động hóa: Việc phát hiện và phân loại dữ liệu SecurDPS giúp giải phóng tài nguyên của khách hàng để thực hiện các hoạt động dữ liệu có giá trị cao hơn. Nhờ đó họ có thể tập trung vào tăng trưởng thay vì kiểm soát các quy định.
Khả năng phát hiện liên tục đảm bảo áp dụng các chính sách bảo mật, quản trị và quyền riêng tư dữ liệu toàn cầu trên dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc nằm ở bất kỳ đâu trên hệ thống mạng công ty.
