adatok osztályozása

az adatok osztályozása az adatok kategóriákba rendezésének folyamata, amely megkönnyíti az adatok visszakeresését, rendezését és tárolását későbbi felhasználás céljából.

egy jól megtervezett adatosztályozási rendszer megkönnyíti az alapvető adatok megtalálását és visszakeresését. Ez különösen fontos lehet A kockázatkezelés, a jogi felfedezés és a megfelelés szempontjából. Az adatosztályozási politikákra vonatkozó írásbeli eljárásoknak és iránymutatásoknak meg kell határozniuk, hogy a szervezet milyen kategóriákat és kritériumokat fog használni az adatok osztályozásához, és meg kell határoznia a szervezeten belüli alkalmazottak szerepét és felelősségét az adatok kezelésével kapcsolatban. Az adatosztályozási rendszer létrehozása után foglalkozni kell az egyes kategóriákra vonatkozó megfelelő kezelési gyakorlatokat meghatározó biztonsági szabványokkal, valamint az adatok életciklusára vonatkozó követelményeket meghatározó tárolási szabványokkal.

az adatok osztályozásának célja

az adatok megtalálásának és visszakeresésének megkönnyítése mellett a gondosan megtervezett adatosztályozási rendszer megkönnyíti az alapvető adatok kezelését és nyomon követését is. Míg a következő attribútumok mindegyikének kombinációja elérhető, a legtöbb vállalkozás és adatszakértő egy adott célra összpontosít, amikor megközelíti az adatosztályozási projektet. A leggyakoribb célok a következők, de nem kizárólag:

• titoktartás. Az osztályozási rendszer, amely a titkosságot más attribútumok fölé értékeli, leginkább a biztonsági intézkedésekre összpontosít, beleértve a felhasználói engedélyeket és a titkosítást.
• az adatok integritása. Egy olyan rendszer, amely az adatok integritására összpontosít, több tárhelyet, felhasználói engedélyeket és megfelelő hozzáférési csatornákat igényel.
• az adatok rendelkezésre állása. Ha a biztonságot és az integritást nem kell tökéletesíteni, akkor a legegyszerűbb az adatok könnyebben hozzáférhetővé tétele a felhasználók számára.

az adatok besorolásának fontossága

az adatok besorolása egy módja annak, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy egy vállalat vagy szervezet megfelel-e a vállalati, helyi vagy szövetségi Adatkezelési irányelveknek, valamint az adatbiztonság javításának és maximalizálásának módja.

az adatok osztályozásának Általános lépései

leggyakrabban nem minden adatot kell osztályozni, és néhányat még jobban meg kell semmisíteni. Fontos, hogy először rangsoroljuk, hogy mely típusú adatoknak kell átmenniük a besorolási és átsorolási folyamatokon.

ezután az adattudósok és más szakemberek létrehoznak egy keretet az adatok rendszerezéséhez. Metaadatokat vagy más címkéket rendelnek az információkhoz, amelyek lehetővé teszik a gépek és a szoftverek számára, hogy azonnal különböző csoportokba és kategóriákba rendezzék őket. Fontos, hogy minden lépésben fenntartsuk, hogy minden adatosztályozási rendszer megfeleljen a vállalati irányelveknek, valamint az adatok kezelésével kapcsolatos helyi és szövetségi előírásoknak.

ezenkívül a vállalatoknak mindig figyelembe kell venniük azokat az etikai és adatvédelmi gyakorlatokat, amelyek a legjobban tükrözik szabványaikat, valamint az ügyfelek és ügyfelek elvárásait:

• Letapogatás. Ez a lépés magában foglalja a teljes adatbázis számbavételét és egy digitális játékterv elkészítését a szervezési folyamat kezelésére.
• azonosítás. A fájltípustól a karakteregységeken át az adatcsomagok méretéig bármi felhasználható az információk kereshető, rendezhető kategóriákba rendezésére.
• külön. Miután az adatokat egy rendszerrel kategorizálták, az adattudományi szakemberek végrehajtják, ezeket a kategóriákat el lehet választani, amikor a rendszert felhívják, hogy felhozza őket.

a Társaság adatosztályozási rendszereinek egyik védett kategóriájába tartozó információk jogosulatlan közzététele valószínűleg a protokoll megsértését jelenti, és egyes országokban akár súlyos bűncselekménynek is tekinthető. A megfelelő protokollok érvényesítése érdekében a védett adatokat először az érzékenységi kategóriájába kell sorolni.

az adatok osztályozása felhasználható a strukturált adatok további kategorizálására, de ez különösen fontos folyamat a strukturálatlan adatok maximális kihasználásához azáltal, hogy maximalizálja azok hasznosságát egy szervezet számára.

az adatok osztályozásának típusai

a számítógépes programozásban a fájlelemzés az információcsomagok kisebb alcsomagokra történő felosztásának módszere, megkönnyítve azok mozgatását, manipulálását, kategorizálását vagy rendezését. A különböző elemzési stílusok segítenek a rendszernek meghatározni, hogy milyen információ kerül bevitelre. Például a dátumokat nap, hónap vagy év szerint osztják fel, és a szavakat szóközökkel lehet elválasztani.

az adatok osztályozásán belül sokféle intervallum alkalmazható, beleértve, de nem kizárólagosan a következőket:

• kézi intervallumok. A kézi intervallumok használatával az ember átmegy a teljes adathalmazon, és belép az osztálytörésekbe, megfigyelve, hogy hol van a legtöbb értelme. Ez egy tökéletesen megfelelő rendszer kisebb adathalmazok számára, de nagyobb információgyűjtemények esetén problematikusnak bizonyulhat.
• meghatározott intervallumok. Meghatározott intervallumok meg kell adni a csomagban szereplő karakterek számát. Például az információk három egységenként kisebb csomagokra bonthatók.
• egyenlő intervallumok. Egyenlő intervallumok oszd meg a teljes adatkészletet meghatározott számú csoportra, egyenletesen elosztva az információmennyiséget ezeken a csoportokon.
• Kvantilis. A kvantilisek használata magában foglalja az osztálytípusonként megengedett adatértékek számának beállítását.
• természetes törések. A programok képesek meghatározni, hogy hol fordulnak elő az adatok nagy változásai, és ezeket a mutatókat használják annak meghatározására, hogy hol kell az adatokat felosztani.
• Geometriai intervallumok. Geometriai intervallumok esetén azonos számú egység megengedett osztálykategóriánként.
• szórási intervallumok. Ezeket az határozza meg, hogy a bejegyzés attribútumai mennyire különböznek a normától. Vannak beállított számértékek, amelyek megmutatják az egyes bejegyzések eltéréseit.
• egyéni tartományok. Az egyéni tartományokat a felhasználó hozhatja létre és állíthatja be, és bármikor módosíthatja.

az osztályozás az adatkezelés fontos része, amely kissé eltér az adatok jellemzésétől. Az osztályozás az információk és adatok rendezéséről szól, míg a kategorizálás magában foglalja azokat a tényleges rendszereket, amelyek ezeket az információkat és adatokat tárolják.

vannak bizonyos adatosztályozási standard kategóriák. Ezen szabványok mindegyikének lehetnek szövetségi és helyi törvényei arról, hogyan kell kezelni őket. Ezek beillesztik a következőket:

• nyilvános információk. Ezt a szabványt állami intézmények tartják fenn, és bizonyos törvények részeként nyilvánosságra hozhatók.
• Bizalmas Információk. Ennek jogi korlátozásai lehetnek a kezelés módjával kapcsolatban, vagy más következmények is lehetnek a kezelés módja körül.
• érzékeny információk. Ez az állami intézmények által tárolt vagy kezelt minden olyan információ, amely engedélyezési követelményeket és egyéb merev szabályokat tartalmaz a használatára vonatkozóan.
• személyes adatok. Általában az emberek személyes adatait törvény védi, és azokat a megfelelő használat érdekében bizonyos protokollok és szabályok szerint kell kezelni. Néha hiányosságok vannak az erkölcsi követelmények és a használatukra vonatkozó jelenlegi jogszabályi védelem között.

a reguláris kifejezés olyan egyenlet, amelyet egy adott kategóriába tartozó adatok gyors lekérésére használnak, megkönnyítve ezzel az adott paraméterekbe tartozó összes információ kategorizálását.

az adatok osztályozásában különböző eszközök használhatók, beleértve az adatbázisokat, az üzleti intelligencia szoftvereket és a szabványos Adatkezelési rendszereket. Néhány példa a vállalatok által az adatok osztályozására használt üzleti intelligencia szoftverekre: Google Data Studio, Databox, Visme és SAP Lumira.

az adatok osztályozásának előnyei

az adatok osztályozása segít a szervezeteknek megőrizni adataik titkosságát, könnyű hozzáférhetőségét és integritását. Segít csökkenteni annak veszélyét is, hogy a strukturálatlan érzékeny információk sebezhetővé váljanak a hackerek számára, és megtakarítja a vállalatokat a meredek adattárolási költségektől. A hatalmas mennyiségű szervezetlen adat tárolása drága, és felelősség is lehet.

GDPR (EU általános adatvédelmi rendelet)

az EU általános adatvédelmi rendelete (GDPR) olyan nemzetközi irányelvek összessége, amelyek segítenek a vállalatoknak és intézményeknek a bizalmas vagy érzékeny adatok gondos és tiszteletteljes kezelésében. Hét vezérelvből áll: méltányosság, korlátozott hatókör, minimális adatok, pontosság, tárolási korlátozások, jogok és integritás. Egyes országokban nagyon szigorú büntetések vannak azért, ha nem tartják be ezeket a szabványokat.

példák az adatok osztályozására

számos különböző Kategórialista alkalmazható a rendszerben lévő információkra. Ezeket a képesítési listákat adatosztályozási rendszereknek is nevezik. Az érzékenységi kategóriák osztályozásának egyik módja lehet olyan osztályok, mint a titkos, bizalmas, csak üzleti célú és nyilvános. Egy szervezet olyan rendszert is használhat, amely az információkat az általa lefúrt tulajdonságok típusa alapján osztályozza. Például az információtípusok olyan tartalmi információk lehetnek, amelyek bizonyos jellemzőket keresve kerülnek a fájlokba. A kontextusalapú osztályozás megvizsgálja az alkalmazásokat, a felhasználókat, a földrajzi helyet vagy az alkalmazással kapcsolatos alkotói információkat. A felhasználói osztályozás azon alapul, hogy a végfelhasználó mit szeretne létrehozni, szerkeszteni és áttekinteni.

Adatátsorolás

az adatosztályozási rendszerek lehető leghatékonyabbá tételét célzó folyamat fenntartásának részeként fontos, hogy a szervezet folyamatosan frissítse az osztályozási rendszert az értékek, tartományok és kimenetek átcsoportosításával, hogy hatékonyabban teljesítse a szervezet osztályozási céljait.

regressziós algoritmus vs.osztályozási algoritmus

mind a regressziós, mind az osztályozási algoritmusok standard Adatkezelési stílusok. Az adatok rendszerezésekor a regressziós és osztályozási algoritmusok közötti legnagyobb különbségek a várt kimenet típusába esnek. Minden olyan rendszer esetében, amely véges tartományon belül egyetlen potenciális eredményt hoz létre, az osztályozási algoritmusok ideálisak. Ha egy algoritmus eredményei folyamatosak, például Idő vagy hosszúság kimenete, akkor a regressziós algoritmus vagy a lineáris regressziós algoritmus használata hatékonyabb.