klasifikace dat

BY admin
|

klasifikace dat je proces organizování dat do kategorií, které usnadňují načítání, třídění a ukládání pro budoucí použití.

dobře naplánovaný systém klasifikace dat usnadňuje vyhledávání a načítání základních dat. To může mít zvláštní význam pro řízení rizik, právní zjišťování a dodržování předpisů. Písemné postupy a pokyny pro zásady klasifikace údajů by měly definovat, jaké kategorie a kritéria organizace použije ke klasifikaci dat, a specifikovat role a odpovědnosti zaměstnanců v Organizaci týkající se správy dat. Jakmile je vytvořen systém klasifikace údajů, je třeba se zabývat bezpečnostními standardy, které specifikují vhodné postupy zacházení pro každou kategorii, a standardy ukládání, které definují požadavky na životní cyklus údajů.

účel klasifikace dat

pečlivě plánovaný systém klasifikace dat také usnadňuje manipulaci a sledování základních údajů. Zatímco některé kombinace všech těchto atributů může být dosaženo, většina podniků a data profesionálové zaměření na konkrétní cíl, když se blíží klasifikace dat projektu. Mezi nejčastější cíle patří, ale nejsou omezeny na následující:

  • důvěrnost. Klasifikační systém, který hodnotí důvěrnost nad ostatními atributy, se většinou zaměří na bezpečnostní opatření, včetně uživatelských oprávnění a šifrování.
  • integrita dat. Systém, který se zaměřuje na integritu dat, bude vyžadovat více úložiště, uživatelská oprávnění a správné kanály přístupu.
  • dostupnost dat. Pokud není třeba zdokonalovat bezpečnost a integritu, je nejjednodušší zpřístupnit data uživatelům snadněji.

Význam klasifikace dat

klasifikace Dat je způsob, jak být jisti, že společnost nebo organizace, je v souladu s společnosti, místní nebo federální pokyny pro zpracování dat a způsob, jak zlepšit a maximalizovat bezpečnost údajů.

běžné kroky klasifikace dat

nejčastěji není třeba klasifikovat všechna data a některá jsou ještě lépe zničena. Je důležité začít upřednostněním, které typy dat musí projít klasifikačními a reklasifikačními procesy.

dále vědci v oblasti dat a další odborníci vytvářejí rámec pro organizaci dat. K informacím přiřazují metadata nebo jiné značky, které umožňují strojům a softwaru okamžitě je třídit do různých skupin a kategorií. Je důležité udržovat v každém kroku, aby všechny systémy klasifikace dat dodržovaly zásady společnosti, jakož i místní a federální předpisy týkající se nakládání s daty.

kromě toho, společnosti, je třeba vždy zvážit etické a zásady ochrany osobních údajů, které nejlépe odpovídají jejich standardy a očekávání klientů a zákazníků:

  • Skenovat. Tento krok zahrnuje zhodnocení celé databáze a vytvoření digitálního herního plánu pro řešení organizačního procesu.
  • identifikovat. Cokoli od typu souboru přes znakové jednotky až po velikost paketů dat může být použito k třídění informací do prohledávatelných kategorií.
  • samostatné. Jakmile jsou data roztříděna do systému, který implementuje data science professional, mohou být odděleny těmito kategoriemi, kdykoli je systém vyzván, aby je vyvedl.

Neoprávněnému zveřejnění informací, které spadá do jedné z kategorií chráněných společnosti údaje klasifikační systémy, je pravděpodobné, porušení protokolu, a v některých zemích, může být dokonce považován za vážný trestný čin. Aby bylo možné prosadit správné protokoly, musí být chráněná data nejprve roztříděna do kategorie citlivosti.

klasifikace dat může být použita k další kategorizaci strukturovaných dat, ale je to obzvláště důležitý proces pro co nejlepší využití nestrukturovaných dat maximalizací jejich užitečnosti pro organizaci.

Typy klasifikace dat

V počítačové programování, soubor parsování je metoda rozdělení paketů informací na menší sub-paketů, což je snadnější se pohybovat, manipulovat a kategorizovat či třídit. Různé styly parsování pomáhají systému určit, jaký druh informací je vstup. Například, data jsou rozdělena podle dne, měsíc nebo rok, a slova mohou být oddělena mezerami.

v rámci klasifikace dat existuje mnoho druhů intervalů, které lze použít, mimo jiné včetně následujících:

  • manuální intervaly. Použití ručních intervalů zahrnuje člověka, který prochází celou sadou dat a zadává přestávky ve třídě pozorováním, kde mají největší smysl. Jedná se o dokonale jemný systém pro menší datové sady, ale může se ukázat jako problematický pro větší sbírky informací.
  • definované intervaly. Definované intervaly určují počet znaků, které mají být zahrnuty do paketu. Například informace mohou být rozděleny do menších paketů každé tři jednotky.
  • stejné intervaly. Stejné intervaly rozdělují celou datovou sadu na určitý počet skupin a rovnoměrně rozdělují množství informací mezi tyto skupiny.
  • kvantily. Použití kvantilů zahrnuje nastavení počtu datových hodnot povolených pro typ třídy.
  • přírodní přestávky. Programy jsou schopny určit, kde se vyskytují velké změny v datech samy o sobě, a použít tyto ukazatele jako způsob určení, kde data rozdělit.
  • geometrické intervaly. Pro geometrické intervaly je povolen stejný počet jednotek pro kategorii třídy.
  • intervaly směrodatných odchylek. Ty jsou určeny tím, do jaké míry se Atributy položky liší od normy. Jsou nastaveny číselné hodnoty pro zobrazení odchylek každé položky.
  • vlastní rozsahy. Vlastní rozsahy mohou být vytvořeny a nastaveny uživatelem a kdykoli změněny.

klasifikace je důležitou součástí správy dat, která se mírně liší od charakterizace dat. Klasifikace je o třídění informací a dat, zatímco kategorizace zahrnuje skutečné systémy, které drží tyto informace a data.

existují určité standardní kategorie klasifikace dat. Každá z těchto norem může mít federální a místní zákony o tom, jak je třeba s nimi zacházet. Obsahují následující:

  • veřejné informace. Tato norma je udržována státními institucemi a podléhá Zveřejnění Jako součást určitých zákonů.
  • důvěrné informace. To může mít právní omezení ohledně způsobu, jakým se s ním zachází, nebo mohou existovat další důsledky ohledně způsobu, jakým se s ním zachází.
  • citlivé informace. To jsou veškeré informace uloženy nebo zpracovány státních institucí, které zahrnují požadavky na povolení a jiná pevná pravidla jeho použití.
  • osobní údaje. Obecně platí, že osobní údaje lidí jsou považovány za chráněné zákonem a je třeba s nimi zacházet podle určitých protokolů a pravidel pro správné použití. Někdy existují mezery mezi morálními požadavky a současnou legislativní ochranou jejich použití.

regulární výraz je rovnice používá k rychle vytáhnout všechna data, která se hodí určité kategorie, což usnadňuje kategorizaci všech informací, které spadá do těchto konkrétních parametrů.

při klasifikaci dat lze použít různé nástroje, včetně databází, softwaru business intelligence a standardních systémů pro správu dat. Mezi příklady softwaru business intelligence používaného společnostmi pro klasifikaci dat patří Google Data Studio, Databox, Visme a SAP Lumira.

Výhody klasifikace dat

Pomocí klasifikace dat pomáhá organizacím udržovat důvěrnost, dostupnost a integritu jejich dat. Pomáhá také snížit nebezpečí, že se nestrukturované citlivé informace stanou zranitelnými vůči hackerům,a šetří společnosti před strmými náklady na ukládání dat. Ukládání obrovského množství neorganizovaných dat je drahé a může být také odpovědností.

obecného nařízení o ochraně údajů (EU Obecné Nařízení o Ochraně Údajů)

EU Obecné Nařízení o Ochraně Údajů (obecného nařízení o ochraně údajů) je soubor mezinárodních směrnic vytvořen s cílem pomoci firem a institucí zpracovat důvěrné nebo citlivé údaje pečlivě a s úctou. Skládá se ze sedmi hlavních zásad: spravedlnost, omezený rozsah, minimalizovaná data, přesnost, omezení ukládání, práva a integrita. V některých zemích existují velmi přísné sankce za nedodržení těchto norem.

příklady klasifikace dat

na informace v systému lze použít řadu různých seznamů kategorií. Tyto seznamy kvalifikací jsou také známé jako schémata klasifikace dat. Jedním ze způsobů, jak klasifikovat Kategorie citlivosti, mohou být třídy jako tajné, důvěrné, pouze pro obchodní použití a veřejné. Organizace může také použít systém, který klasifikuje informací, jak na základě typu vlastnosti, to vrtáky do. Například typy informací mohou být informace o obsahu, které jdou do souborů a hledají určité vlastnosti. Kontextová klasifikace zkoumá aplikace, uživatele, geografickou polohu nebo informace o tvůrci aplikace. Klasifikace uživatelů je založena na tom, co se koncový uživatel rozhodne vytvořit, upravit a zkontrolovat.

Data reklasifikace

Jako součást udržování proces aby údaje klasifikační systémy jako efektivní, jak je to možné, je to důležité pro organizaci, aby neustále aktualizovat systém klasifikace změnou přiřazení hodnoty, rozsahy a výstupů efektivněji splňovat organizace, klasifikace cílů.

regresní algoritmus vs. klasifikační algoritmus

regresní i klasifikační algoritmy jsou standardní styly správy dat. Pokud jde o organizaci dat, největší rozdíly mezi regresními a klasifikačními algoritmy spadají do typu očekávaného výstupu. Pro všechny systémy, které vytvoří jednu sadu potenciálních výsledků v konečném rozsahu, jsou klasifikační algoritmy ideální. Pokud jsou výsledky algoritmu spojité, například výstup času nebo délky, je použití regresního algoritmu nebo lineárního regresního algoritmu efektivnější.