klasyfikacja danych

klasyfikacja danych to proces organizowania danych w Kategorie, które ułatwiają pobieranie, sortowanie i przechowywanie do przyszłego użytku.

dobrze zaplanowany system klasyfikacji danych ułatwia znalezienie i odzyskanie istotnych danych. Może to mieć szczególne znaczenie dla zarządzania ryzykiem,wykrywania i zgodności z przepisami. Pisemne procedury i wytyczne dotyczące zasad klasyfikacji danych powinny określać kategorie i kryteria, których organizacja będzie używać do klasyfikacji danych oraz określać role i obowiązki pracowników w organizacji w zakresie zarządzania danymi. Po utworzeniu schematu klasyfikacji danych należy uwzględnić standardy bezpieczeństwa, które określają odpowiednie praktyki obsługi dla każdej kategorii oraz standardy przechowywania, które określają wymagania dotyczące cyklu życia danych.

cel klasyfikacji danych

oprócz ułatwienia wyszukiwania i pobierania danych, starannie zaplanowany system klasyfikacji danych ułatwia również manipulowanie i śledzenie istotnych danych. Podczas gdy niektóre połączenie wszystkich następujących atrybutów może być osiągnięty, większość firm i specjalistów danych skupić się na konkretnym celu, gdy podejście do projektu klasyfikacji danych. Najczęstsze cele obejmują, ale nie są ograniczone do następujących:

• poufność. System klasyfikacji, który ceni poufność ponad inne atrybuty, będzie głównie skupiał się na środkach bezpieczeństwa, w tym na uprawnieniach użytkowników i szyfrowaniu.
• integralność danych. System, który koncentruje się na integralności danych, będzie wymagał większej ilości miejsca, uprawnień użytkowników i odpowiednich kanałów dostępu.
• Kiedy Bezpieczeństwo i integralność nie muszą być doskonalone, najłatwiej jest uczynić dane łatwiej dostępnymi dla użytkowników.

Znaczenie klasyfikacji danych

klasyfikacja danych jest sposobem na upewnienie się, że firma lub organizacja jest zgodna z firmowymi, lokalnymi lub federalnymi wytycznymi dotyczącymi przetwarzania danych oraz sposobem na poprawę i maksymalizację bezpieczeństwa danych.

typowe etapy klasyfikacji danych

najczęściej nie wszystkie dane muszą być klasyfikowane, a niektóre są jeszcze lepiej niszczone. Ważne jest, aby rozpocząć od priorytetyzacji, które typy danych muszą przejść przez procesy klasyfikacji i reklasyfikacji.

następnie analitycy danych i inni specjaliści tworzą ramy, w których można organizować dane. Przypisują metadane lub inne tagi do informacji, które umożliwiają maszynom i oprogramowaniu natychmiastowe sortowanie ich w różnych grupach i kategoriach. Ważne jest, aby na każdym etapie utrzymywać, że wszystkie systemy klasyfikacji danych są zgodne z zasadami firmy, a także lokalnymi i federalnymi przepisami dotyczącymi przetwarzania danych.

ponadto firmy muszą zawsze uwzględniać praktyki etyczne i dotyczące prywatności, które najlepiej odzwierciedlają ich standardy i oczekiwania klientów i klientów:

• skan. Ten krok polega na podsumowaniu całej bazy danych i stworzeniu cyfrowego planu gry w celu rozwiązania procesu organizacji.
• Wszystko, od typu pliku przez jednostki znaków po Rozmiar pakietów danych, może być używane do sortowania informacji w przeszukiwalne, sortowalne kategorie.
• Po skategoryzowaniu danych za pomocą systemu, który wdraża data science professional, można je rozdzielić według tych kategorii, gdy tylko system zostanie wezwany do ich przywołania.

nieautoryzowane ujawnienie informacji należących do jednej z chronionych kategorii systemów klasyfikacji danych firmy jest prawdopodobnie naruszeniem protokołu, a w niektórych krajach może nawet zostać uznane za poważne przestępstwo. Aby egzekwować odpowiednie protokoły, chronione dane muszą być najpierw posortowane według kategorii wrażliwości.

klasyfikacja danych może być używana do dalszej kategoryzacji danych ustrukturyzowanych, ale jest to szczególnie ważny proces, aby uzyskać jak najwięcej z nieustrukturyzowanych danych poprzez maksymalizację ich przydatności dla organizacji.

rodzaje klasyfikacji danych

w programowaniu komputerowym parsowanie plików jest metodą dzielenia pakietów informacji na mniejsze pakiety podrzędne, co ułatwia ich przenoszenie, manipulowanie i klasyfikowanie lub sortowanie. Różne style parsowania pomagają systemowi określić, jakiego rodzaju informacje są wprowadzane. Na przykład daty są dzielone według dnia, miesiąca lub roku, a słowa mogą być oddzielone spacjami.

w ramach klasyfikacji danych można zastosować wiele rodzajów interwałów, w tym między innymi następujące:

• interwały ręczne. Korzystanie z ręcznych interwałów polega na tym, że człowiek przechodzi przez cały zestaw danych i wprowadza przerwy klasowe, obserwując, gdzie mają one największy sens. Jest to doskonały system dla mniejszych zbiorów danych, ale może okazać się problematyczny dla większych zbiorów informacji.
• zdefiniowane interwały. Zdefiniowane interwały określają liczbę znaków, które mają być zawarte w pakiecie. Na przykład Informacje mogą być dzielone na mniejsze pakiety co trzy jednostki.
• równe odstępy. Równe interwały dzielą cały zestaw danych na określoną liczbę grup, równomiernie rozkładając ilość informacji na te grupy.
• Użycie kwantyli polega na ustawieniu liczby wartości danych dozwolonych dla danego typu klasy.
• naturalne przerwy. Programy są w stanie samodzielnie określić, gdzie występują duże zmiany w danych i wykorzystać te wskaźniki jako sposób określenia, gdzie należy rozbić dane.
• Dla interwałów geometrycznych dozwolona jest taka sama liczba jednostek w każdej kategorii klasy.
• odchylenia standardowe. Są one określane przez to, jak bardzo atrybuty wpisu różnią się od normy. Są ustawione wartości liczbowe, aby pokazać odchylenia każdego wpisu.
• zakresy niestandardowe. Własne zakresy mogą być tworzone i ustawiane przez użytkownika i zmieniane w dowolnym momencie.

klasyfikacja jest ważną częścią zarządzania danymi, która różni się nieznacznie od charakterystyki danych. Klasyfikacja polega na sortowaniu informacji i danych, podczas gdy Kategoryzacja obejmuje rzeczywiste systemy, które przechowują te informacje i dane.

istnieją pewne standardowe kategorie klasyfikacji danych. Każdy z tych standardów może mieć federalne i lokalne przepisy dotyczące sposobu ich obsługi. Obejmują one następujące:

• Informacja publiczna. Standard ten jest utrzymywany przez instytucje państwowe i podlega ujawnieniu w ramach niektórych przepisów.
• informacje poufne. Może to wiązać się z ograniczeniami prawnymi dotyczącymi sposobu, w jaki jest on obsługiwany, lub mogą wystąpić inne konsekwencje dotyczące sposobu, w jaki jest obsługiwany.
• Są to wszelkie informacje przechowywane lub przetwarzane przez instytucje państwowe, które obejmują wymagania dotyczące autoryzacji i inne sztywne zasady dotyczące ich stosowania.
• dane osobowe. Ogólnie rzecz biorąc, dane osobowe ludzi są uważane za chronione przez prawo i muszą być przetwarzane zgodnie z pewnymi protokołami i zasadami prawidłowego użytkowania. Czasami istnieją luki między wymogami moralnymi a współczesnymi przepisami prawnymi dotyczącymi ich stosowania.

Wyrażenie regularne jest równaniem używanym do szybkiego pobierania danych, które pasują do określonej kategorii, co ułatwia kategoryzację wszystkich informacji, które mieszczą się w tych konkretnych parametrach.

w klasyfikacji danych mogą być używane różne narzędzia, w tym bazy danych, oprogramowanie business intelligence i standardowe systemy zarządzania danymi. Niektóre przykłady oprogramowania business intelligence używanego przez firmy do klasyfikacji danych to Google Data Studio, Databox, Visme i SAP Lumira.

korzyści z klasyfikacji danych

korzystanie z klasyfikacji danych pomaga organizacjom zachować poufność, łatwość dostępu i integralność danych. Pomaga również zmniejszyć ryzyko, że nieustrukturyzowane poufne informacje staną się podatne na hakerów, a firmy oszczędzają na wysokich kosztach przechowywania danych. Przechowywanie ogromnych ilości niezorganizowanych danych jest kosztowne i może być również obciążeniem.

RODO (Ogólne Rozporządzenie o ochronie danych UE)

Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych UE (RODO) to zbiór międzynarodowych wytycznych stworzonych, aby pomóc firmom i instytucjom w ostrożnym i szanowanym przetwarzaniu poufnych lub wrażliwych danych. Składa się z siedmiu zasad przewodnich: uczciwość, ograniczony zakres, zminimalizowane dane, dokładność, ograniczenia przechowywania, prawa i integralność. W niektórych krajach obowiązują bardzo wysokie kary za nieprzestrzeganie tych norm.

przykłady klasyfikacji danych

do informacji w systemie można zastosować wiele różnych list kategorii. Te listy kwalifikacji są również znane jako schematy klasyfikacji danych. Jednym ze sposobów klasyfikacji kategorii wrażliwości mogą być klasy takie jak tajne, poufne, wyłącznie do użytku biznesowego i publiczne. Organizacja może również korzystać z systemu, który klasyfikuje informacje w oparciu o rodzaj jakości, w którą się wierci. Na przykład typami informacji mogą być informacje o zawartości, które trafiają do plików w poszukiwaniu określonych cech. Klasyfikacja kontekstowa bada Aplikacje, użytkowników, lokalizację geograficzną lub informacje o twórcy aplikacji. Klasyfikacja użytkowników opiera się na tym, co użytkownik końcowy wybiera do tworzenia, edytowania i przeglądu.

reklasyfikacja danych

w ramach procesu utrzymywania systemów klasyfikacji danych tak wydajnych, jak to możliwe, ważne jest, aby organizacja stale aktualizowała system klasyfikacji poprzez zmianę wartości, zakresów i wyników, aby skuteczniej realizować cele klasyfikacji organizacji.

algorytm regresji kontra algorytm klasyfikacji

zarówno algorytmy regresji, jak i klasyfikacji są standardowymi stylami zarządzania danymi. Jeśli chodzi o organizowanie danych, największe różnice między algorytmami regresji i klasyfikacji mieszczą się w typie oczekiwanego wyniku. Dla dowolnych systemów, które będą produkować pojedynczy zestaw potencjalnych wyników w skończonym zakresie, algorytmy klasyfikacji są idealne. Gdy wyniki algorytmu są ciągłe, takie jak wynik czasu lub długości, zastosowanie algorytmu regresji lub algorytmu regresji liniowej jest bardziej wydajne.