NogaLogic liefert ein leistungsstarken, einfachen und kostengünstigen Weg, um automatisch Ihre unstrukturierten Daten zu identifizieren – einschließlich der sensiblen Daten– unabhängig davon, wo die Daten innerhalb der Unternehmens gespeichert sind, wie die Daten benannt sind oder in welchem Format sie sind. Das erleichtert es festzulegen, welche Geschäftsdaten Sie in die Cloud migrieren können und welche nicht.
Von besonderem Nutzen bei der Cloud-Migration ist die Fähigkeit von NogaLogic, alle unstrukturierten Daten automatisch anhand ihres geschäftlichen Kontextes und des Werts für das Unternehmen zu identifizieren und zu klassifizieren. NogaLogic scannt Datei-Inhalte und Eigenschaften um festzustellen, ob Dateien Informationen über bestimmte Kunden, Produkte, Märkte, Geschäftsbereiche, Wettbewerber usw. enthalten. Durch diesen Datenklassifizierungsprozess kann NogaLogic bestimmen, welche Dateien sensible Daten beinhalten – ebenso kann festgestellt werden, ob es sich um Kopien und Versionen der Dateien handelt. NogaLogic erfasst zudem die Metainformationen von Dateien, die Historie der Zugriffe auf Dateien sowie die Verbreitung der Informationen via E-Mail.
Mit NogaLogic können Sie:
- automatisch all Ihre unstrukturierten Daten anhand des geschäftlichen Kontextes identifizieren
- ein detailliertes Bild über Ihren gesamten Datenbestand erhalten, einschließlich aller Kopien und Versionen von Dokumenten
- eine Lageplan erstellen, um den genauen Speicherort Ihrer Daten zu verstehen
- detaillierte Berichte erhalten, die Ihnen veranschaulichen, wer die Eigentümer von Daten sind, welche Nutzerberechtigungen für diese Daten bestehen und wie und von wem die Daten verteilt wurden
Haben Sie erstmals Ihre Daten vollständig identifiziert und können den geschäftlichen Kontexts dieser vollständig verstehen, dann können Sie mit NogaLogic Policies erstellen. Diese Policies migrieren dann automatisch nur die geeigneten Daten in die Cloud – eben solche, deren Inhalt nicht sensibel ist. Außerdem passt NogaLogic diese Policies kontinuierlich an neue und relevante Daten an.
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