This is the Trace Id: 55cd26cd09787c23efd0597148787bb6
Pređi na glavni sadržaj Microsoft Defender Microsoft Entra Microsoft Intune Microsoft Purview Microsoft Security Copilot Microsoft Sentinel Pogledajte sve proizvode Kibernetička bezbednost koja koristi veštačku inteligenciju Bezbednost u oblaku Bezbednost i upravljanje Pristup identitetu i mreži Upravljanje privatnošću i rizicima Bezbednost za veštačku inteligenciju Mala i srednja preduzeća Objedinjeni timovi za bezbednosne operacije Nulta pouzdanost Cene Usluge Partneri Zašto koristiti Microsoft bezbednost? Svest o kibernetičkoj bezbednosti Priče klijenata Security 101 Probne verzije proizvoda Priznanje u okviru delatnosti Microsoft Security Insider Microsoft izveštaj o digitalnoj odbrani Security Response Center Blog o Microsoft bezbednosti Microsoft događaji vezani za bezbednost Microsoft Tech Community Dokumentacija Biblioteka tehničkog sadržaja Obuka i certifikacije Program za usaglašenost za Microsoft oblak Microsoft centar za pouzdanost Portal za pouzdanost usluga Microsoft Inicijativa za bezbednu budućnost Čvorište za poslovna rešenja Obratite se prodaji Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Teams Windows 365 Microsoft AI Azure Space Mešovita realnost Microsoft HoloLens Microsoft Viva Kvantno računarstvo Education Automobili Finansijske usluge Vlada Zdravstvo Proizvodnja Maloprodaja Pronađite partnera Postanite partner Partnerske mreže Microsoft Marketplace Softverska preduzeća Blog Microsoft Advertising Razvojni centar Documentation Events Licensing Microsoft Learn Microsoft Research Prikaži mapu lokacije

Predstavljamo Indeks bezbednosti podataka za 2026. godinu: ključni uvidi i strategije za zaštitu podataka u eri veštačke inteligencije.

Preuzmite izveštaj
Grupa kolega sedi za konferencijskim stolom u sali za sastanke i razmatra ideje dok je prezentacija prikazana na ekranu montiranom na zid.

Šta je to otkrivanje podataka?

Istražite pogodnosti i izazove procesa otkrivanja podataka – i kako može da vam pomogne da poboljšate bezbednost podataka.
Otkrijte zaštitu podataka

Otkrivanje podataka je definisano

Zamislite da možete da vidite trendove, identifikujete mogućnosti i ublažite rizike u realnom vremenu. To je potencijal otkrivanja podataka i to je značajna promena za preduzeća koja traže konkurentnu prednost. Otkrivanje podataka je proces izdvajanja smislenih uvida i obrazaca iz ogromnog okeana podataka. To obuhvata identifikovanje skrivenih trendova, anomalija i odnosa u okviru podataka koji možda neće odmah biti očigledni. Posmatrajte to kao potragu za dragocenim uvidima koji su zatrpani u okviru skupova podataka. Ne radi se o prikupljanju dodatnih podataka, već se o pravljenju smisla od podataka koje već imate i njihove transformacije u znanje koje može da vodi vašu poslovnu strategiju.

 

Otkrivanje podataka u odnosu na tradicionalnu analizu podataka
 

Tradicionalna analiza podataka obuhvata unapred definisane upite i strukturirane podatke. Analitičari znaju šta traže i koriste određene upite za ekstrahovanje željenih informacija. S druge strane, otkrivanje podataka je više istraživački proces. Analitičari ne znaju uvek šta inicijalno traže. Umesto toga, koriste alatke za otkrivanje podataka da bi pregledali podatke i usput otkrili uvide.

U svetu u kojem podataka ima u izobilju, ali su uvidi dragoceni, otkrivanje podataka pomaže organizacijama da otkriju skrivene dragulje znanja koji mogu da dovedu do:
 
  • jače bezbednosti podataka;
  • bržeg i preciznijeg donošenja odluka;
  • uštede u pogledu troškova;
  • Poboljšani uvidi klijenata.

Prednosti otkrivanja podataka

Otkrivanje podataka je moćna alatka koja može da transformiše vaše poslovne operacije i procese donošenja odluka – i da podstakne vašu organizaciju na uspeh.

Donošenje kvalifikovanih odluka

Otkrijte obrasce, trendove i odstupanja u okviru podataka kako biste mogli da birate na osnovu dokaza zasnovanih na podacima, a ne samo na osnovu intuicije.

Poboljšana efikasnost

Unapredite procese i operacije tako što ćete identifikovati uska grla, neefikasnosti i ostale oblasti kojima je potrebno poboljšanje. Npr. možete da koristite otkrivanje podataka da biste optimizovali logistiku lanca snabdevanja, smanjili proizvodni otpad ili unapredili tokove posla korisničke podrške. Ovi dobici u pogledu efikasnosti često se prevode u uštedu troškova koja se može ponovo uložiti u strateške inicijative.

Konkurentna prednost

Identifikujte nove tržišne trendove, razumite ponašanje klijenata i predviđajte buduće zahteve.

Puna bezbednost

Identifikujte i ublažite rizike pomoću alatki za otkrivanje podataka koje vam pomažu da ranije uočite potencijalne rizike, bilo da su povezane sa nestabilnošću tržišta, pretnjama po kibernetičku bezbednost ili usaglašenošću sa propisima.

Povećana agilnost

Pratite tržišne trendove u realnom vremenu i brzo odgovorite na promene u ponašanju potrošača, ekonomskim uslovima ili konkurentnim pejzažima.

Inovacija

Podstaknite kulturu eksperimentisanja i prilagodljivosti i unesite inovacije pomoću uvida koji inspirišu nove ideje za proizvode, ponude usluga ili poslovne modele.

Kako otkrivanje podataka pojašnjava nestrukturirane podatke

Ne uklapaju se svi podaci u strukturirane baze podataka ili unakrsne tabele. Nestrukturirani podaci su podaci koji nisu u skladu sa određenim, unapred definisanim modelom podataka ili šemom. Za razliku od strukturiranih podataka, koji se uredno nalaze u redovima i kolonama, nestrukturirani podaci mogu da obuhvataju tekstualne dokumente, e-poruke, objave na društvenim mrežama, slike i video zapise.

Preduzeća svakog dana generišu ogromne količine nestrukturaranih podataka koji mogu da sadrže vredne informacije, kao što su raspoloženje klijenata, novi trendovi i percepcije tržišta. Nažalost, može biti izazovno sakupiti akcione uvide iz tih velikih skupova podataka.

Pronalaženje skrivene vrednosti u nestrukturiranim podacima. Alatke za otkrivanje podataka pomažu organizacijama da koriste nestrukturirane podatke. Pomoću obrade prirodnog jezika, analize slika i video zapisa i raščlanjivanja dokumenata, te alatke mogu da izdvoje akcione uvide iz prethodno neiskopavanih izvora.

Zatim, kombinovanjem tih nestrukturiranih tačaka podataka sa strukturiranim alatkama, alatke za otkrivanje mogu da pruže sveobuhvatniji prikaz poslovnog okruženja – te možete da donosite odluke i na osnovu brojki i kontekstualnih uvida.

Zamislite maloprodajno preduzeće koje dobija mnogo recenzija i komentara klijenata na društvenim mrežama. Te interakcije na mreži mogu da sadrže vredne povratne informacije o kvalitetu proizvoda, korisničkoj službi i novim trendovima. Alatke za otkrivanje podataka mogu da analiziraju te nestrukturirane podatke, ekstrahuju obrasce raspoloženja i pruže akcione uvide za poboljšanje proizvoda i usluga.

Proces otkrivanja podataka

Kako otkrivanje podataka zapravo sve to radi? Kako vam to pomaže da otkrijete akcione uvide iz strukturiranih i nestrukturiranih skupova podataka? To je proces od šest koraka:
 
  • Korak 1. Definišite ciljeve.
    Pre nego što se uputite na putovanje otkrivanja podataka, od presudnog je značaja da definišete ciljeve. Na koja pitanja želite da odgovorite? Koje uvide tražite? Ako imate jasne ciljeve, to će voditi istraživanje i analizu podataka.
  • Korak 2. Kombinujte izvore podataka.
    Otkrivanje podataka počinje prikupljanjem podataka. Identifikujte i prikupite relevantne skupove podataka – strukturirane i nestrukturirane, kao i spoljne podatke iz izvora nezavisnih dobavljača.
  • Korak 3. Očistite i pripremite podatke.
    Očistite, transformišite i pripremite podatke za analizu. Ovaj korak uključuje rukovanje vrednostima koje nedostaju, rad sa odstupanjima i normalizovanje podataka. Prethodna obrada podataka osigurava da su vaši podaci spremni za detaljnu analizu.
  • Korak 4. Vizuelizujte podatke.
    Pojednostavite složene podatke tako što ćete kreirati vizuelne predstave koje se lakše razumeju i koje olakšavaju poređenje više tačaka podataka. Vizuelizacija podataka može da vam pomogne da prikažete trendove, odstupanja i oblasti koje vas interesuju – i da efikasnije prenesete navedene rezultate.
  • Korak 5. Analizirajte.
    Formulišite hipoteze i izvršite statističke ili analitičke testove kako biste istražili odnose i obrasce u okviru podataka. Alatke za otkrivanje podataka mogu da pomognu u ovoj fazi otkrivanjem skrivenih korelacija ili trendova.
    Protumačite rezultate analize u kontekstu ciljeva. Šta rezultati znače za vaše preduzeće? Možete li da koristite te uvide za optimizaciju procesa, pokretanje novih proizvoda ili prilagođavanje marketinških strategija?
  • Korak 6. Ponovite proces.
    Otkrivanje podataka nije jednokratni događaj – to je iterativni proces. Kako se vaše preduzeće razvija i novi podaci postaju dostupni, ponovo pregledajte ciljeve i nastavite sa istraživanjem. Putovanje otkrivanja podataka se nikada stvarno ne završava.

    Otkrivanje podataka je više od niza koraka; to je skup misli koji vrednuje radoznalost, istraživanje i posvećenost neprekidnom poboljšavanju. Prihvatite duh otkrivanja i videćete da vaši podaci postaju strateški resurs.

Zašto je upravljanje podacima važno za otkrivanje podataka?

Upravljanje podacima je radni okvir smernica, procesa i praksi koje obezbeđuju visok kvalitet podataka, jednoobrazno upravljanje podacima i bezbednost informacija u okviru organizacije. To je struktura koja upravlja načinom na koji se podaci prikupljaju, skladište i koriste – i time ko ima pristup kojim informacijama.

Upravljanje je neopevani heroj koji stoji iza uspešnog otkrivanja podataka. Ono poboljšava tačnost podataka organizacije tako da napori u pogledu otkrivanja imaju kvalitetne informacije za istraživanje. To pomaže u unapređenju procesa otkrivanja i uliva poverenje u uvide izvedene iz njega. Takođe vam pomaže da obezbedite da se svako otkrivanje podataka pridržava regulatornih zahteva i da se ti podaci ne koriste nepravilno.

Korišćenje otkrivanja podataka kao alatke za bezbednost podataka

Podaci su dragoceni resurs, ali i potencijalna odgovornost. Preduzećima je danas poverena velika količina podataka, uključujući informacije o klijentima, finansijske evidencije i intelektualnu svojinu kao vlasništvo – sve to su potencijalni ciljevi za kibernetičke kriminalce.

Uz sve veću količinu proboja podataka i kibernetičkih pretnji, obezbeđivanje osetljivih informacija je od suštinske važnosti. Proboji mogu imati razorne posledice kao što su finansijski gubici, šteta po reputaciju i zakonske posledice.

Alatke za otkrivanje podataka, iako su tradicionalno povezane sa otkrivanjem uvida, mogu da posluže i kao jaki saveznici u borbi protiv proboja. Otkrivanjem osetljivih podataka, organizacije mogu proaktivnije da zaštite podatke u svom vlasništvu tako što će odrediti ranjive podatke i bezbednosne praznine. Te alatke pomažu u vezi sa sledećim:

  • Identifikovanje ranjivosti.
    Dok skeniraju i analiziraju depoe podataka, alatke za otkrivanje takođe mogu da identifikuju potencijalne bezbednosne ranjivosti tako što će osvetliti izložene ili nepravilno uskladištene podatke.
  • Nadgledanje u realnom vremenu.
    Mnoga rešenja za otkrivanje podataka nude mogućnosti nadgledanja u realnom vremenu. Mogu da otkriju neobične obrasce pristupa podacima ili neovlašćene pokušaje pristupa osetljivim informacijama i da aktiviraju upozorenja za trenutni odgovor.
  • Klasifikovanje podataka.
    Efikasna bezbednost podataka počinje razumevanjem toga koje podatke posedujete i njihovog nivoa osetljivosti. Alatke za otkrivanje podataka mogu da klasifikuju podatke na osnovu unapred definisanih kriterijuma, čime se obezbeđuje da osetljive informacije budu adekvatno zaštićene.
  • Pomoć pri usaglašavanju.
    Za preduzeća na koja se primenjuju propisi o privatnosti podataka kao što je Opšta uredba o zaštiti podataka Evropske unije, alatke za otkrivanje podataka mogu da pomognu u usaglašenosti identifikovanjem oblasti u kojima mere zaštite nisu dovoljne.
  • Otkrivanje insajderskih pretnji.
    Proboji nisu uvek rezultat eksternih pretnji. Alatke za otkrivanje podataka mogu da pomognu u otkrivanju nebezbednih ili sumnjivih aktivnosti od strane zaposlenih, ugovarača ili drugih insajdera.

Sveobuhvatni pristup bezbednosti podataka
bezbednost podataka i otkrivanje podataka su međusobno povezani. Konačno, kibernetička bezbednost nije samo o izgradnji jačih zidova – već i o tome kako da dobijete vidljivost u digitalnom ekosistemu. Kada razumete gde se ranjivosti nalaze, možete proaktivno da zaštitite resurse.

Kretanje kroz izazove otkrivanja podataka

Problemi sa kvalitetom podataka

Izazov: Netačni, nepotpuni ili nedosledni podaci mogu dovesti do nepouzdanih uvida.
Rešenje: Odredite prioritet čišćenja i preliminarne obrade podataka, primenite provere kvaliteta podataka i uspostavite prakse upravljanja podacima pre nego što započnete proces otkrivanja.

Preopterećenost podacima

Izazov: Opseg i složenost ekosistema podataka mogu biti preopterećujući. Lako možete da se izgubite u moru informacija i propustite ključne uvide.
Rešenje: Definišite jasne ciljeve i fokusirajte se na određena pitanja ili oblasti od interesovanja. Zatim koristite alatke za otkrivanje podataka da biste filtrirali i analizirali samo relevantne podatke.

Više izvora podataka

Izazov: Podaci se često raznose u različitim sistemima i formatima, što integraciju čini izazovnom, ali podaci u silosima mogu da ograniče opseg otkrivanja podataka.
Rešenje: Uložite u rešenja integracije podataka koja povezuju različite izvore podataka, kao što je centralizovani depo podataka ili jezero podataka.

Veštine i praznine u pogledu resursa

Izazov: Otkrivanje podataka često zahteva specijalizovane veštine i resurse, uključujući analitičare podataka i naučnike za podatke. Međutim, nemaju sve organizacije pristup osobama sa tim veštinama.
Rešenje: Uložite u alatke za otkrivanje podataka pomoću korisnički prepoznatljivih interfejsa i robusnih mogućnosti vizuelizacije koje zahtevaju minimalnu tehničku stručnost.

Neodgovarajuće alatke i tehnologija

Izazov: Korišćenje zastarelih ili nedovoljnih alatki za otkrivanje podataka može da ograniči dubinu analize i podrije efikasnost napora otkrivanja.
Rešenje: Uložite u moderne platforme za otkrivanje podataka koje nude naprednu analitiku, mogućnosti vizuelizacije i skalabilnost.

Kulturološke prepreke

Izazov: Neke organizacije mogu da naiđu na otpor u donošenju odluka koje je zasnovane na podacima.
Rešenje: Potpomažite kulturu zasnovanu na podacima tako što ćete obezbediti obuke, prikazati uspešne priče i uključivati zaposlene u proces otkrivanja podataka. Istaknite kako su odluke zasnovane na podacima korisne zaposlenima, njihovim timovima i organizaciji.

Nedostatak upravljanja

Izazov: Bez strukturiranog radnog okvira za upravljanje podacima, napori za otkrivanje podataka mogu biti bez usmerenja i doslednosti – i da povećaju rizik od neusaglašenosti.
Rešenje: Pre nego što pokrenete proces otkrivanja, odredite prioritet uspostavljanja jasnih smernica za upravljanje podacima i dodelite uloge i odgovornosti za upravljanje podacima.

Priprema je ključna

Ne zaboravite da postoji nekoliko važnih koraka u tom procesu da biste mogli da analizirate podatke koje pronađete. Obezbedite efikasnost inicijativa za otkrivanje podataka i uvećajte vrednost koju ekstrahujete iz podataka tako što ćete uraditi sledeće:

  • Izaberite alatku za otkrivanje podataka koja je korisnički prepoznatljiva i koja se može pohvaliti naprednom analitikom i bezbednosnom mogućnostima.
  • Uspostavite okvir za upravljanje podacima.
  • Očistite, proverite valjanost i pripremite podatke da biste obezbedili tačne rezultate.
  • Konsolidujte različite izvore podataka.
  • Obezbedite obuke i resurse za procese i alatke za svakog zaposlenog.
  • Definišite jasne ciljeve.

Odaberite odgovarajuće alatke za otkrivanje podataka

Da biste sakupili uticajne uvide iz ogromne količine podataka, odabir pravih alatki za otkrivanje podataka je od presudne važnosti. Važno je da razmotrite određene potrebe, ciljeve i sektorske zahteve organizacije. Takođe, razmotrite faktore kao što su veličine i lokacije različitih skupova podataka, složenost predviđenih analiza, kao i nivoi veština vaših korisnika.

Imajte na umu to da je otkrivanje podataka tekući proces i da bi odabrane alatke trebalo da budu prilagodljive i fleksibilne u pogledu promena pejzaža podataka i poslovnih ciljeva. Da biste doneli kvalifikovanu odluku, unesite ključne zainteresovane strane, izvršite detaljne procene i razmotrite traženje preporuka od pouzdanih izvora ili kolega iz sektora.

Ključne mogućnosti

  • Integracija i mogućnost povezivanja podataka
    Odabrane alatke za otkrivanje podataka treba da povežu sve podatke, bez obzira na lokaciju, kako biste mogli da pronađete sveobuhvatne uvide.
  • Vizuelizacija podataka
    Vizuelni izloženi element transformiše složene podatke u grafikone, grafike i kontrolne table, što korisnicima omogućava da brže identifikuju trendove i odstupanja, obrasce i odnose u okviru podataka.
  • Napredna analitika
    Funkcije napredne analitike, kao što su prediktivno modeliranje, mašinsko učenje i statistička analiza, omogućavaju da otkrijete dublje uvide i predviđate buduće trendove.
  • Čišćenje i prethodna obrada podataka
    Čisti i tačni podaci od suštinskog su značaja za smislenu analizu. Alatke za otkrivanje podataka trebalo bi da nude mogućnosti za pripremu podataka kako biste mogli da pravite pouzdane analize.
  • Saradnja i deljenje
    Ove funkcije omogućavaju timovima da dele uvide i izveštaje i sarađuju na projektima analize podataka, što vodi do uticajnijih inicijativa za otkrivanje podataka i podsticaja kulture donošenja odluka izvedenih iz podataka.
  • Skalabilnost
    Kako vaša organizacija raste, tako rastu i vaši podaci. Skalabilne alatke mogu da podnesu sve veće i složenije skupove podataka kako bi mogućnosti otkrivanja rasle sa preduzećem.
  • Jednostavno korišćenje
    Intuitivni interfejsi i korisnički prepoznatljive funkcije omogućavaju korisnicima sa različitim nivoima tehničke stručnosti da na najbolji način iskoriste alatke za otkrivanje podataka.
  • Bezbednosne funkcije
    Alatke za otkrivanje podataka treba da nude robusne bezbednosne funkcije, uključujući kontrole pristupa podacima, šifrovanje i podršku u pogledu usaglašenosti radi zaštite osetljivih informacija i pomoći pri usaglašavanju sa propisima.
     

Otkrijte, klasifikujte i zaštitite podatke gde god da se nalaze uz Microsoft Purview Information Protection. Uz robusne mogućnosti ovog rešenja i ostatka paketa Microsoft Purview, možete da zaštitite osetljive podatke i upravljate njima, da upravljate rizicima i odgovorite na regulatorne zahteve.

Resursi

Integrisana zaštita od pretnji

  1.
Muškarac i žena sede za stolom, žena piše po knjizi, a na vidnom mestu je i laptop.

Information Protection i upravljanje

Zaštitite osetljive podatke na svim uređajima, u oblacima i u aplikacijama pomoću ugrađenih, inteligentnih rešenja.
Saznajte više
Dvoje kolega sedi za stolom, sarađujući uz laptop i pregledajući sadržaj u modernom radnom prostoru.

Microsoft Purview rešenja

Prevaziđite upravljanje. Steknite uvid u podatke na svim platformama i bezbedno upravljajte njima.
Saznajte više
Žena gleda u svoj mobilni telefon.

Microsoft Purview sprečavanje gubitka podataka

Olakšajte sprečavanje neovlašćenog deljenja osetljivih informacija, njihovog korišćenja i prenosa.
Saznajte više
Grupa od tri osobe u svetloj kancelariji, nasmejane i angažovane dok gledaju u laptop koji drži jedna osoba.

Microsoft Purview upravljanje životnim ciklusom podataka

Pomozite nam da ispunimo vaše zakonske i poslovne obaveze, obaveze u pogledu privatnosti i regulatorne obaveze uz inteligentno upravljanje podacima.
Saznajte više
Osoba sedi za radnim stolom u modernoj kancelariji, u plavoj košulji i tamnom prsluku, i radi za računarom, dok je kancelarijska oprema vidljiva u pozadini.

Microsoft Purview Information Protection

Zaštitite podatke gde god da se nalaze uz mogućnosti otkrivanja i klasifikacije podataka.
Saznajte više
Nazad na odeljak „Srodni proizvodi“
Najčešća pitanja

Najčešća pitanja

  • Otkrivanje podataka je od presudnog značaja za preduzeća zato što ih podstiče da donose kvalifikovane odluke. U današnjem svetu, organizacije generišu i prikupljaju ogromne količine podataka. Otkrivanje podataka pomaže preduzećima da ekstrahuju vredne uvide iz tih podataka, da otkriju skrivene obrasce i trendove, identifikuju mogućnosti i ublaže rizike. Ako iskoriste moć otkrivanja podataka, preduzeća mogu da poboljšaju efikasnost, poboljšaju korisnička iskustva, dobiju konkurentnu prednost i, na kraju, podstaknu uspeh.
  • Alatka za otkrivanje podataka je softver ili platforma koja pomaže organizacijama u procesu istraživanja i analize podataka radi otkrivanja vrednih uvida. One često pružaju funkcije kao što su vizuelizacija podataka, čišćenje, integracija, istraživanje i prediktivna analitika. Alatke za otkrivanje podataka omogućavaju korisnicima da vrše interakciju sa podacima na intuitivan i korisnički prepoznatljiv način, što olakšava ekstrahovanje smislenih informacija iz složenih skupova podataka.
  • Otkrivanje osetljivih podataka je specijalizovani aspekt otkrivanja podataka koje je fokusirano na identifikovanje i zaštitu osetljivih ili poverljivih informacija u okviru depoa podataka organizacije. Ovaj proces obuhvata skeniranje izvora podataka radi pronalaženja osetljivih podataka, kao što su informacije sa ličnim podacima koji se mogu identifikovati (PII), finansijske evidencije ili intelektualna svojina. Otkrivanje osetljivih podataka je ključno za bezbednost i usaglašenost podataka, tako što se obezbeđuje rukovanje osetljivim informacijama na odgovarajući način i njihova zaštita.
  • Istraživanje podataka je preliminarna faza u otkrivanju podataka. Iako je otkrivanje podataka fokusiranije na ekstrahovanje akcionih uvida, istraživanje podataka predstavlja inicijalnu analizu podataka kako bi se razumeli njegova struktura, odnosi i potencijalni uvidi. Istraživanje podataka često obuhvata kreiranje preliminarnih vizuelizacija i identifikovanje odstupanja ili obrazaca. Ono služi kao osnovni korak u procesu otkrivanja podataka.
  • Otkrivanje podataka igra ključnu ulogu u poboljšanju bezbednosti podataka identifikovanjem ranjivosti i pretnji. Neki slučajevi upotrebe otkrivanja podataka za bezbednost podataka obuhvataju:
     
    • Skeniranje ranjivosti: Alatke za otkrivanje podataka mogu da skeniraju depoe podataka kako bi identifikovale potencijalne bezbednosne ranjivosti, tako što obezbeđuju da osetljivi podaci ostanu zaštićeni.
    • Nadgledanje u realnom vremenu: Mogućnosti nadgledanja u realnom vremenu omogućavaju organizacijama da brzo otkriju i odgovore na sumnjive obrasce pristupa podacima, što pomaže pri ublažavanju bezbednosnih pretnji.
    • Klasifikacija podataka: Otkrivanje podataka može da pomogne u klasifikaciji podataka na osnovu nivoa osetljivosti, što olakšava primenu odgovarajućih bezbednosnih mera.
    • Otkrivanje insajderskog rizika: Otkrivanje podataka pomaže u proaktivnom identifikovanju i ublažavanju insajderskog rizika nadgledanjem pristupa podacima i obrazaca korišćenja.
    • Provera usaglašenosti: Pokušaji otkrivanja podataka obezbeđuju da se prakse u pogledu podataka usklade sa sektorskim propisima i standardima, što na minimum svodi rizike u pogledu usaglašenosti.

Pratite Microsoft bezbednost

Microsoft Copilot Microsoft 365 Aplikacije za Windows 11 Profil naloga Centar za preuzimanje Praćenje porudžbine Microsoft Education Uređaji za obrazovanje Microsoft Teams za obrazovanje Microsoft 365 Education Office Education Obuka i razvoj predavača Ponude za studente i roditelje Azure za studente
Microsoft AI Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Advertising Microsoft 365 Copilot Microsoft Teams Microsoft projektant Microsoft Learn Microsoft Tech zajednica Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Softverska preduzeća Visual Studio Zaposlenje Privatnost u kompaniji Microsoft Investitori
Srpski (latinica, Srbija) Zaštita privatnosti potrošača Obratite se korporaciji Microsoft Privatnost Upravljanje kolačićima Uslovi korišćenja Žigovi O našim oglasima