classificação de dados

classificação de dados é o processo de organização de dados em categorias que fazem com que seja fácil de recuperar, ordenar e armazenar para uso futuro.

um sistema de classificação de dados bem planeado torna os dados essenciais fáceis de encontrar e recuperar. Isso pode ser de particular importância para a gestão de riscos, descoberta legal e conformidade. Procedimentos escritos e diretrizes para as Políticas de classificação de dados devem definir que categorias e critérios a organização irá usar para classificar os dados e especificar as funções e responsabilidades dos funcionários dentro da organização em relação à gestão de dados. Uma vez criado um sistema de classificação de dados, devem ser abordadas normas de segurança que especifiquem práticas de tratamento adequadas para cada categoria e normas de armazenamento que definam os requisitos do ciclo de vida dos dados.

objectivo da Classificação dos dados

para além de facilitar a localização e recuperação dos dados, um sistema de classificação dos dados cuidadosamente planeado também facilita a manipulação e o controlo dos dados essenciais. Enquanto alguma combinação de todos os seguintes atributos podem ser alcançados, a maioria das empresas e profissionais de dados focam em um objetivo particular quando abordam um projeto de classificação de dados. Os objetivos mais comuns incluem, mas não se limitam aos seguintes::

• confidencialidade. Um sistema de classificação que valoriza a confidencialidade acima de outros atributos centrar-se-á principalmente em medidas de segurança, incluindo permissões do utilizador e encriptação.
• integridade dos dados. Um sistema que se concentra na integridade dos dados exigirá mais armazenamento, permissões de usuário e canais adequados de acesso.Dados disponíveis . Quando a segurança e integridade não precisam ser aperfeiçoadas, é mais fácil tornar os dados mais facilmente acessíveis aos usuários.

a importância da Classificação dos dados

a Classificação dos dados é uma maneira de ter certeza de que uma empresa ou organização está em conformidade com as diretrizes da empresa, local ou federal para o tratamento de dados e uma maneira de melhorar e maximizar a segurança dos dados.

passos comuns da classificação de dados

mais comumente, nem todos os dados precisam ser classificados, e alguns são ainda melhor destruídos. É importante começar priorizando quais tipos de dados precisam passar pelos processos de classificação e reclassificação.

em seguida, os cientistas de dados e outros profissionais criam um quadro dentro do qual organizar os dados. Eles atribuem metadados ou outras tags para a informação, que permitem que máquinas e software para ordená-lo instantaneamente em diferentes grupos e categorias. É importante manter a cada passo que todos os sistemas de classificação de dados aderem às políticas da empresa, bem como regulamentos locais e federais em torno do tratamento dos dados.Além disso, as empresas precisam sempre considerar as práticas éticas e de Privacidade que melhor refletem seus padrões e as expectativas dos clientes e clientes.:

• Scan. Este passo envolve fazer um balanço de toda uma base de dados e fazer um plano de jogo digital para enfrentar o processo de organização.
• identificar. Qualquer coisa do tipo de arquivo a unidades de caracteres para o tamanho de pacotes de dados pode ser usado para classificar a informação em categorias pesquisáveis, suportáveis.
• separado. Uma vez que os dados são categorizados com um sistema que os profissionais de ciência de dados implementa, ele pode ser separado por essas categorias sempre que o sistema é chamado para trazê-los para cima.

a divulgação não autorizada de informações que se inserem numa das categorias protegidas dos sistemas de classificação de dados de uma empresa é provavelmente uma violação do protocolo e, em alguns países, pode mesmo ser considerada um crime grave. A fim de aplicar protocolos adequados, os dados protegidos precisam primeiro ser classificados em sua categoria de sensibilidade.

classificação de dados pode ser usada para categorizar dados estruturados, mas é um processo especialmente importante para obter o máximo de dados não estruturados, maximizando a sua utilidade para uma organização.

Types of data classification

In computer programming, file parsing is a method of spliting packets of information into smaller sub-packets, making them easier to move, manipulate and categorize or sort. Diferentes estilos de análise ajudam um sistema a determinar que tipo de informação é Entrada. Por exemplo, as datas são divididas por dia, mês ou ano, e as palavras podem ser separadas por espaços.

dentro da classificação de dados, existem muitos tipos de intervalos que podem ser aplicados, incluindo, mas não se limitando a::

• intervalos manuais. O uso de intervalos manuais envolve um humano passando por todo o conjunto de dados e entrando em intervalos de classe, observando onde eles fazem mais sentido. Este é um sistema perfeitamente fino para conjuntos de dados menores, mas pode ser problemático para coleções maiores de informação.
• intervalos definidos. Os intervalos definidos especificam um número de caracteres a incluir em um pacote. Por exemplo, a informação pode ser dividida em pacotes menores a cada três unidades.Intervalos iguais . Intervalos iguais dividem um conjunto de dados inteiro em um número especificado de grupos, distribuindo a quantidade de informação sobre esses grupos uniformemente.
• Quantiles. O uso de quantidades envolve a definição de um número de valores de dados permitidos por tipo de classe.
• pausas naturais. Os programas são capazes de determinar onde grandes mudanças nos dados ocorrem por conta própria e usar esses indicadores como uma forma de determinar onde quebrar os dados.
• intervalos geométricos. Para os intervalos geométricos, é permitido o mesmo número de unidades por categoria de classe.Intervalos de desvio padrão . Estes são determinados pelo quanto os atributos de uma entrada diferem da norma. Existem valores de número definidos para mostrar os desvios de cada entrada.
• intervalos personalizados. Os intervalos personalizados podem ser criados e definidos por um usuário e alterados em qualquer ponto.

classificação é uma parte importante da Gestão de dados que varia ligeiramente a partir da caracterização de dados. Classificação é tudo sobre a ordenação de informações e dados, enquanto categorização envolve os sistemas reais que detêm essa informação e dados.

existem certas categorias-padrão de classificação dos dados. Cada um destes padrões pode ter leis federais e locais sobre como eles precisam ser tratados. Incluem o seguinte::

• Informação do público. Esta norma é mantida pelas instituições do estado e sujeita à divulgação como parte de certas leis.
• informação confidencial. Isto pode ter restrições legais sobre a forma como ele é tratado, ou pode haver outras consequências em torno da forma como ele é tratado.Informação sensível. Esta é qualquer informação armazenada ou tratada por instituições estatais que incluem requisitos de autorização e outras regras rígidas em torno de seu uso.
• informação pessoal. Geralmente, as informações pessoais das pessoas são consideradas protegidas por lei, e precisam ser tratadas de acordo com certos protocolos e regras para uso adequado. Por vezes, existem lacunas entre os requisitos morais e as protecções legislativas contemporâneas para a sua utilização.

Uma expressão regular é uma equação utilizada para retirar rapidamente quaisquer dados que atendam a uma determinada categoria, tornando-o mais fácil para categorizar todas as informações que cai dentro desses parâmetros.

várias ferramentas podem ser usadas na classificação de dados, incluindo bases de dados, software de inteligência de negócios e sistemas padrão de gerenciamento de dados. Alguns exemplos de software de inteligência de negócios usado por empresas para classificação de dados incluem Google Data Studio, Databox, Visme e SAP Lumira.

benefícios da Classificação dos dados

a utilização da Classificação dos dados ajuda as organizações a manter a confidencialidade, a facilidade de acesso e a integridade dos seus dados. Também ajuda a reduzir o perigo de informações sensíveis não estruturadas se tornarem vulneráveis aos hackers, e poupa as empresas de custos exorbitantes de armazenamento de dados. Armazenar quantidades maciças de dados não organizados é caro e também pode ser uma responsabilidade.

GDPR (Regulamento Geral da UE relativo à protecção de dados)

o Regulamento Geral da UE relativo à protecção de dados (GDPR) é um conjunto de orientações internacionais criadas para ajudar as empresas e instituições a lidar com dados confidenciais ou sensíveis de forma cuidadosa e respeitosa. É composto por sete princípios orientadores: equidade, escopo limitado, dados minimizados, precisão, limitações de armazenamento, direitos e integridade. Em alguns países, o não cumprimento destas normas é muito penalizado.

exemplos de classificação de dados

várias listas de categorias diferentes podem ser aplicadas à informação num sistema. Estas listas de qualificações são também conhecidas como Sistemas de classificação de dados. Uma forma de classificar as categorias de sensibilidade pode incluir classes como secreta, confidencial, apenas Uso de negócios e público. Uma organização também pode usar um sistema que classifica a informação como baseada no tipo de qualidades em que ela perfura. Por exemplo, tipos de informações podem ser Informações de conteúdo que vai para os arquivos que procuram certas características. A classificação baseada em contexto examina aplicações, usuários, localização geográfica ou informações do criador sobre a aplicação. A classificação de usuário é baseada no que um usuário final escolhe para criar, editar e rever.

Dados de reclassificação

Como parte da manutenção de um processo para manter os dados sistemas de classificação da forma mais eficiente possível, é importante para uma organização de atualizar continuamente o sistema de classificação por reatribuir valores, faixas e saídas para atender melhor a organização de classificação de objetivos.

algoritmo de regressão vs. algoritmo de classificação

ambos os algoritmos de regressão e classificação são estilos padrão de gestão de dados. Quando se trata de organizar dados, as maiores diferenças entre regressão e algoritmos de classificação caem dentro do tipo de saída esperada. Para qualquer sistema que irá produzir um único conjunto de resultados potenciais dentro de uma gama finita, algoritmos de classificação são ideais. Quando os resultados de um algoritmo são contínuos, como uma saída de tempo ou comprimento, usando um algoritmo de regressão ou algoritmo de regressão linear é mais eficiente.