データ分類
データ分類は、将来の使用のためにデータを取得、並べ替え、保存することを容易にするカテゴリにデータを整理するプロセスです。
適切に計画されたデータ分類システムにより、重要なデータの検索と取得が容易になります。 これは、リスク管理、法的発見、コンプライアンスにとって特に重要です。 データ分類ポリシーに関する書面による手順とガイドラインは、組織がデータを分類するために使用するカテゴリと基準を定義し、データ管理に関する組織内の従業員の役割と責任を指定する必要があります。 データ分類スキームが作成されたら、各カテゴリの適切な処理方法を指定するセキュリティ標準と、データのライフサイクル要件を定義するストレージ標準に対処する必要があります。
データ分類の目的
データの検索と取得を容易にするだけでなく、慎重に計画されたデータ分類システムは、重要なデータの操作と追跡を容易にします。 以下のすべての属性のいくつかの組み合わせを達成することができますが、ほとんどの企業やデータ専門家は、データ分類プロジェクトに近づくと、特定 最も一般的な目標には、次のものが含まれますが、これらに限定されません:
- 守秘義務。 機密性を他の属性よりも優先する分類システムは、主にユーザー権限や暗号化などのセキュリティ対策に焦点を当てます。
- データの整合性。 データの整合性に焦点を当てたシステムでは、より多くのストレージ、ユーザー権限、および適切なアクセスチャネルが必要になります。
- データの可用性。 セキュリティと整合性を完全にする必要がない場合は、ユーザーがデータに簡単にアクセスできるようにするのが最も簡単です。
データ分類の重要性
データ分類は、企業や組織がデータ処理に関する会社、地方、または連邦のガイドラインに準拠していることを確認する方法であり、データセキュリティを改善し最大化する方法である。
データ分類の一般的な手順
最も一般的には、すべてのデータを分類する必要はなく、一部はさらに優れて破棄されます。 まず、どのタイプのデータが分類と再分類のプロセスを経る必要があるかを優先することが重要です。
次に、データ科学者や他の専門家がデータを整理するためのフレームワークを作成します。 彼らは、マシンやソフトウェアが瞬時に異なるグループやカテゴリにそれをソートすることができ、情報にメタデータや他のタグを割り当てます。 すべてのデータ分類スキームが、データの取り扱いに関する会社の方針と地域および連邦の規制に準拠していることを、すべてのステップで維持すること
さらに、企業は常に、彼らの基準と顧客や顧客の期待を最もよく反映した倫理的およびプライバシー慣行を考慮する必要があります:
- スキャン。 このステップには、データベース全体の在庫を取り、組織プロセスに取り組むためのデジタルゲーム計画を作成することが含まれます。
- ファイルの種類から文字単位、データのパケットのサイズまで、情報を検索可能なソート可能なカテゴリにソートするために使用できます。
- データがデータサイエンスの専門家が実装するシステムで分類されると、システムが呼び出されてそれらを起動するたびに、それらのカテゴリで区
企業のデータ分類システムの保護されたカテゴリのいずれかに該当する情報の不正な開示は、プロトコル違反である可能性が高く、一部の国では重 適切なプロトコルを適用するためには、保護されたデータを最初にその機密性のカテゴリに分類する必要があります。
データ分類は、構造化データをさらに分類するために使用できますが、組織にとっての有用性を最大化することにより、非構造化データを最大限に活用す
データ分類の種類
コンピュータプログラミングにおいて、ファイル解析は、情報のパケットをより小さなサブパケットに分割し、移動、操作、分類またはソートを容易にする方法である。 異なる構文解析スタイルは、入力される情報の種類をシステムが判断するのに役立ちます。 たとえば、日付は日、月、または年で分割され、単語はスペースで区切ることができます。
データ分類には、以下を含むがこれらに限定されない、適用可能な多くの種類の間隔があります:
- 手動間隔。 手動の間隔を使用するには、人間がデータセット全体を通過し、最も意味のある場所を観察することによってクラス休憩に入る必要があります。 これは、より小さなデータセットのための完全に細かいシステムですが、情報の大規模なコレクションのために問題が証明される可能性があります。
- 定義された間隔は、パケットに含める文字数を指定します。 たとえば、情報は3単位ごとに小さなパケットに分割される可能性があります。
- 等間隔。 等間隔では、データセット全体を指定された数のグループに分割し、それらのグループに情報量を均等に分配します。
- 分位数を使用するには、クラスタイプごとに許可されるデータ値の数を設定します。
- プログラムは、データの大きな変更が自分で発生した場所を決定し、データを分割する場所を決定する方法として、これらの指標を使用することができ
- 幾何学的間隔の場合、クラスカテゴリごとに同じ数の単位が許可されます。
- 標準偏差の間隔。 これらは、エントリの属性がノルムとどのくらい異なるかによって決定されます。 各エントリの偏差を示す数値が設定されています。
- カスタム範囲。 カスタム範囲は、ユーザーが作成および設定し、任意の時点で変更することができます。
分類はデータ管理の重要な部分であり、データの特性評価とはわずかに異なります。 分類は情報とデータの並べ替えに関するものであり、分類にはその情報とデータを保持する実際のシステムが含まれます。
特定のデータ分類標準カテゴリがあります。 これらの基準のそれぞれには、どのように処理する必要があるかについての連邦および地方の法律がある場合があります。 彼らは次のことをinlcude:
- 公開情報。 この基準は州の機関によって維持されており、特定の法律の一部として開示の対象となります。
- これには、処理方法に関する法的制限がある場合や、処理方法の周りに他の結果が生じる場合があります。
- これは、認可要件およびその使用に関するその他の厳格な規則を含む州の機関によって保存または処理される情報です。
- 一般的に、人々の個人情報は法律によって保護されていると考えられており、適切な使用のためには一定のプロトコルと規則に従って取り扱う必要が 時には、道徳的要件とその使用のための現代的な立法保護の間にギャップがあります。
正規表現は、特定のカテゴリに適合するデータをすばやくプルするために使用される式であり、特定のパラメータ内のすべての情報を分類しやすく
データ分類には、データベース、ビジネスインテリジェンスソフトウェア、標準データ管理システムなど、さまざまなツールを使用できます。 データ分類のために企業が使用するビジネスインテリジェンスソフトウェアの例には、Google Data Studio、Databox、Visme、SAP Lumiraなどがあります。
データ分類の利点
データ分類を使用すると、組織はデータの機密性、アクセスの容易さ、および完全性を維持するのに役立ちます。 また、非構造化機密情報がハッカーに対して脆弱になる危険性を低くするのに役立ち、企業を急激なデータストレージコストから救うことができます。 組織化されていないデータを大量に保存することは高価であり、責任を負う可能性もあります。
GDPR（EU一般データ保護規則）
EU一般データ保護規則（GDPR）は、企業や機関が機密データや機密データを慎重かつ丁重に取り扱うのを支援するために作成された それは七つの指導原則で構成されています: 公平性、限定された範囲、最小化されたデータ、正確性、ストレージの制限、権利および完全性。 一部の国では、これらの基準を遵守しないことに対する非常に厳しい罰則があります。
データ分類の例
システム内の情報には、さまざまなカテゴリリストを適用することができます。 資格のこれらのリストは、データ分類スキームとしても知られています。 機密性カテゴリを分類する1つの方法には、secret、confidential、business-use only、publicなどのクラスがあります。 組織は、ドリルダウンした資質の種類に基づいて情報を分類するシステムを使用することもできます。 たとえば、情報の種類は、特定の特性を探してファイルに入るコンテンツ情報である可能性があります。 コンテキストベースの分類では、アプリケーション、ユーザー、地理的位置、またはアプリケーションに関する作成者情報が検査されます。 ユーザー分類は、エンドユーザーが作成、編集、レビューを選択した内容に基づいています。
データ再分類
データ分類システムを可能な限り効率的に維持するためのプロセスを維持するためには、組織の分類目標をより効果的に達成するために、値、範囲、出力を再割り当てすることにより、分類システムを継続的に更新することが重要である。
回帰アルゴリズムと分類アルゴリズム
回帰アルゴリズムと分類アルゴリズムはどちらも標準的なデータ管理スタイルです。 データの整理に関しては、回帰アルゴリズムと分類アルゴリズムの最大の違いは、予想される出力のタイプ内にあります。 有限の範囲内で単一の潜在的な結果セットを生成するシステムでは、分類アルゴリズムが理想的です。 時間や長さの出力など、アルゴリズムの結果が連続している場合は、回帰アルゴリズムまたは線形回帰アルゴリズムを使用する方が効率的です。