classificazione dei dati

Classificazione dei dati è il processo di organizzazione dei dati in categorie che lo rendono facile da recuperare, ordinare e memorizzare per un uso futuro.

Un sistema di classificazione dei dati ben pianificato rende i dati essenziali facili da trovare e recuperare. Questo può essere di particolare importanza per la gestione del rischio, la scoperta legale e la conformità. Le procedure scritte e le linee guida per le politiche di classificazione dei dati dovrebbero definire quali categorie e criteri l’organizzazione utilizzerà per classificare i dati e specificare i ruoli e le responsabilità dei dipendenti all’interno dell’organizzazione per quanto riguarda la gestione dei dati. Una volta creato uno schema di classificazione dei dati, è necessario affrontare gli standard di sicurezza che specificano le pratiche di gestione appropriate per ciascuna categoria e gli standard di archiviazione che definiscono i requisiti del ciclo di vita dei dati.

Scopo della classificazione dei dati

Oltre a rendere i dati più facili da individuare e recuperare, un sistema di classificazione dei dati attentamente pianificato rende anche i dati essenziali facili da manipolare e tracciare. Mentre è possibile ottenere una combinazione di tutti i seguenti attributi, la maggior parte delle aziende e dei professionisti dei dati si concentra su un particolare obiettivo quando si avvicina a un progetto di classificazione dei dati. Gli obiettivi più comuni includono ma non sono limitati a quanto segue:

• Riservatezza. Un sistema di classificazione che valorizza la riservatezza rispetto ad altri attributi si concentrerà principalmente sulle misure di sicurezza, incluse le autorizzazioni utente e la crittografia.
• Integrità dei dati. Un sistema che si concentra sull’integrità dei dati richiederà più spazio di archiviazione, autorizzazioni utente e canali di accesso adeguati.
• Disponibilità dei dati. Quando la sicurezza e l’integrità non devono essere perfezionate, è più facile rendere i dati più facilmente accessibili agli utenti.

Importanza della classificazione dei dati

La classificazione dei dati è un modo per essere sicuri che un’azienda o un’organizzazione sia conforme alle linee guida aziendali, locali o federali per la gestione dei dati e un modo per migliorare e massimizzare la sicurezza dei dati.

Passaggi comuni della classificazione dei dati

Più comunemente, non tutti i dati devono essere classificati e alcuni sono ancora meglio distrutti. È importante iniziare dando priorità a quali tipi di dati devono passare attraverso i processi di classificazione e riclassificazione.

Successivamente, i data scientist e altri professionisti creano un framework all’interno del quale organizzare i dati. Assegnano metadati o altri tag alle informazioni, che consentono a macchine e software di ordinarle istantaneamente in diversi gruppi e categorie. È importante mantenere in ogni fase che tutti gli schemi di classificazione dei dati aderiscano alle politiche aziendali e alle normative locali e federali sulla gestione dei dati.

Inoltre, le aziende devono sempre considerare le pratiche etiche e sulla privacy che meglio riflettono i loro standard e le aspettative dei clienti e dei clienti:

• Scansione. Questo passaggio comporta fare il punto di un intero database e fare un piano di gioco digitale per affrontare il processo di organizzazione.
• Identificare. Qualsiasi cosa, dal tipo di file alle unità di caratteri alla dimensione dei pacchetti di dati può essere utilizzata per ordinare le informazioni in categorie ricercabili e ordinabili.
• Separato. Una volta che i dati sono classificati con un sistema che il professionista della scienza dei dati implementa, possono essere separati da quelle categorie ogni volta che il sistema viene chiamato a farli apparire.

La divulgazione non autorizzata di informazioni che rientrano in una delle categorie protette dei sistemi di classificazione dei dati di un’azienda è probabilmente una violazione del protocollo e, in alcuni paesi, può anche essere considerata un reato grave. Al fine di applicare protocolli appropriati, i dati protetti devono prima essere ordinati nella sua categoria di sensibilità.

La classificazione dei dati può essere utilizzata per categorizzare ulteriormente i dati strutturati, ma è un processo particolarmente importante per ottenere il massimo dai dati non strutturati massimizzandone l’utilità per un’organizzazione.

Tipi di classificazione dei dati

Nella programmazione di computer, l’analisi dei file è un metodo per suddividere i pacchetti di informazioni in sotto-pacchetti più piccoli, rendendoli più facili da spostare, manipolare e classificare o ordinare. Diversi stili di analisi aiutano un sistema a determinare il tipo di informazioni immesse. Ad esempio, le date sono suddivise per giorno, mese o anno e le parole possono essere separate da spazi.

All’interno della classificazione dei dati, ci sono molti tipi di intervalli che possono essere applicati, inclusi ma non limitati a quanto segue:

• Intervalli manuali. L’utilizzo di intervalli manuali comporta un essere umano che attraversa l’intero set di dati e inserisce interruzioni di classe osservando dove hanno più senso. Questo è un sistema perfettamente adatto per set di dati più piccoli, ma può rivelarsi problematico per raccolte di informazioni più ampie.
• Intervalli definiti. Intervalli definiti specificano un numero di caratteri da includere in un pacchetto. Ad esempio, le informazioni potrebbero essere suddivise in pacchetti più piccoli ogni tre unità.
• Intervalli uguali. Intervalli uguali dividono un intero set di dati in un numero specificato di gruppi, distribuendo la quantità di informazioni su tali gruppi in modo uniforme.
• Quantili. L’utilizzo di quantili comporta l’impostazione di un numero di valori di dati consentiti per tipo di classe.
• Rotture naturali. I programmi sono in grado di determinare ovunque grandi cambiamenti nei dati si verificano da soli e utilizzare tali indicatori come un modo per determinare dove suddividere i dati.
• Intervalli geometrici. Per gli intervalli geometrici, è consentito lo stesso numero di unità per categoria di classe.
• Intervalli di deviazione standard. Questi sono determinati da quanto gli attributi di una voce differiscono dalla norma. Ci sono valori numerici impostati per mostrare le deviazioni di ogni voce.
• Intervalli personalizzati. Gli intervalli personalizzati possono essere creati e impostati da un utente e modificati in qualsiasi momento.

La classificazione è una parte importante della gestione dei dati che varia leggermente dalla caratterizzazione dei dati. La classificazione riguarda l’ordinamento di informazioni e dati, mentre la categorizzazione coinvolge i sistemi effettivi che contengono tali informazioni e dati.

Esistono alcune categorie standard di classificazione dei dati. Ognuno di questi standard può avere leggi federali e locali su come devono essere gestiti. inlcude quanto segue:

• Informazioni pubbliche. Questo standard è mantenuto dalle istituzioni statali e soggetto a divulgazione come parte di alcune leggi.
• Informazioni riservate. Questo può avere restrizioni legali circa il modo in cui viene gestito, o ci possono essere altre conseguenze intorno al modo in cui viene gestito.
• Informazioni sensibili. Si tratta di qualsiasi informazione memorizzata o gestita da istituzioni statali che includono requisiti di autorizzazione e altre regole rigide sul suo utilizzo.
• Informazioni personali. Generalmente, le informazioni personali delle persone sono considerate protette dalla legge e devono essere gestite seguendo determinati protocolli e regole per un uso corretto. A volte ci sono lacune tra i requisiti morali e le protezioni legislative contemporanee per il loro uso.

Un’espressione regolare è un’equazione utilizzata per estrarre rapidamente tutti i dati che si adattano a una determinata categoria, rendendo più facile classificare tutte le informazioni che rientrano in quei particolari parametri.

Vari strumenti possono essere utilizzati nella classificazione dei dati, tra cui database, software di business intelligence e sistemi di gestione dei dati standard. Alcuni esempi di software di business intelligence utilizzati dalle aziende per la classificazione dei dati includono Google Data Studio, Databox, Visme e SAP Lumira.

Vantaggi della classificazione dei dati

L’utilizzo della classificazione dei dati aiuta le organizzazioni a mantenere la riservatezza, la facilità di accesso e l’integrità dei propri dati. Aiuta anche a ridurre il pericolo che le informazioni sensibili non strutturate diventino vulnerabili agli hacker e consente alle aziende di risparmiare costi di archiviazione dei dati elevati. La memorizzazione di enormi quantità di dati non organizzati è costosa e potrebbe anche essere una responsabilità.

GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati dell’UE)

Il Regolamento generale sulla protezione dei dati dell’UE (GDPR) è un insieme di linee guida internazionali create per aiutare le aziende e le istituzioni a gestire i dati riservati o sensibili con attenzione e rispetto. Si compone di sette principi guida: correttezza, portata limitata, dati ridotti al minimo, accuratezza, limitazioni di archiviazione, diritti e integrità. Ci sono sanzioni molto forti per non rispettare questi standard in alcuni paesi.

Esempi di classificazione dei dati

È possibile applicare alle informazioni di un sistema diversi elenchi di categorie. Questi elenchi di qualifiche sono noti anche come schemi di classificazione dei dati. Un modo per classificare le categorie di sensibilità potrebbe includere classi come secret, confidential, business-use only e public. Un’organizzazione potrebbe anche utilizzare un sistema che classifica le informazioni in base al tipo di qualità in cui vengono analizzate. Ad esempio, i tipi di informazioni potrebbero essere informazioni sul contenuto che vanno nei file alla ricerca di determinate caratteristiche. La classificazione basata sul contesto esamina le applicazioni, gli utenti, la posizione geografica o le informazioni sul creatore sull’applicazione. La classificazione degli utenti si basa su ciò che un utente finale sceglie di creare, modificare e rivedere.

Riclassificazione dei dati

Come parte del mantenimento di un processo per mantenere i sistemi di classificazione dei dati il più efficiente possibile, è importante per un’organizzazione aggiornare continuamente il sistema di classificazione riassegnando i valori, gli intervalli e gli output per soddisfare in modo più efficace gli obiettivi di classificazione dell’organizzazione.

Algoritmo di regressione vs algoritmo di classificazione

Sia gli algoritmi di regressione che quelli di classificazione sono stili standard di gestione dei dati. Quando si tratta di organizzare i dati, le maggiori differenze tra algoritmi di regressione e classificazione rientrano nel tipo di output previsto. Per tutti i sistemi che produrranno un singolo insieme di risultati potenziali all’interno di un intervallo finito, gli algoritmi di classificazione sono ideali. Quando i risultati di un algoritmo sono continui, come un output di tempo o lunghezza, l’utilizzo di un algoritmo di regressione o di un algoritmo di regressione lineare è più efficiente.