Google क्लाउड ने BigQuery के लिए अपना नया डेटा हानि निवारण टूल लॉन्च किया – VanityKippah

Written by Frank James

यह अपरिहार्य है कि बड़ी कंपनियां सभी प्रकार के संवेदनशील डेटा एकत्र करेंगी। अक्सर यह उनके ग्राहकों और कर्मचारियों की व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई), या अन्य जानकारी होती है, जिसकी पहुंच केवल कुछ चुनिंदा उपयोगकर्ताओं के पास होनी चाहिए। लेकिन जैसे-जैसे बड़ी कंपनियां एकत्रित होती हैं, डेटा की मात्रा बढ़ती जाती है, मैन्युअल डेटा खोज और वर्गीकरण अब बड़े पैमाने पर नहीं हो सकता है। स्वचालित डीपीएल . के साथ [Data Loss Prevention]Google ने हाल ही में एक टूल लॉन्च किया है जो BigQuery उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा वेयरहाउस में संवेदनशील डेटा खोजने और वर्गीकृत करने और उन खोजों के आधार पर एक्सेस नीतियां सेट करने की अनुमति देता है। स्वचालित डीएलपी पहले सार्वजनिक पूर्वावलोकन में था और अब आम तौर पर उपलब्ध है।

“हमारे कई ग्राहकों का सामना करने वाली चुनौतियों में से एक उनके डेटा को समझना है ताकि वे इसे बेहतर ढंग से सुरक्षित कर सकें, अपने ग्राहकों के लिए पीआईआई गोपनीयता बनाए रख सकें, अनुपालन पूरा कर सकें, या अपने डेटा को बेहतर ढंग से प्रबंधित कर सकें, इस सेवा के लिए Google क्लाउड के उत्पाद प्रबंधक स्कॉट एलिस ने मुझे बताया। “हम वास्तव में मानते हैं कि उनके सामने आने वाली चुनौतियों में से एक वास्तव में उनके डेटा की प्रारंभिक जागरूकता या समझ है।”

एलिस ने नोट किया कि कई कंपनियों ने जो मैनुअल प्रक्रियाएं की हैं, वे अब आने वाले डेटा की भारी मात्रा का सामना नहीं कर सकती हैं। इस प्रकार, पीआईआई के लिए प्रत्येक कॉलम का निरीक्षण करने के लिए एक स्वचालित प्रणाली की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह डेटा अनजाने में उजागर नहीं हुआ है।

छवि क्रेडिट: गूगल क्लाउड

एक और झुर्रियां हैं क्योंकि कई कंपनियां बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा भी एकत्र करती हैं। “हमने ग्राहकों से जो सबसे बड़ी चुनौती सुनी है, वह यह है कि जब उनके पास ईमेल पतों का एक कॉलम होता है, तो यह जानना अच्छा होता है। एक बार जब आप इसे जान लेते हैं, तो आप इसका इस तरह से इलाज कर सकते हैं। लेकिन अगर आपके पास असंरचित डेटा है, तो यह थोड़ी अलग चुनौती है। आपके पास नोट्स फ़ील्ड हो सकता है। यह सुपर मूल्यवान है। लेकिन समय-समय पर कोई न कोई इसमें कुछ संवेदनशील डाल देता है। उनके साथ थोड़ा अलग व्यवहार करें। कभी-कभी उन लोगों के लिए उपचार अलग होता है’, एलिस बताते हैं।

स्वचालित डीएलपी के साथ आरंभ करना थोड़ा आसान बनाने के लिए, टीम ने Google के डेटा स्टूडियो के लिए कुछ नए डैशबोर्ड टेम्प्लेट बनाए, ताकि उपयोगकर्ताओं को एक उन्नत सारांश और अधिक ग्राफ़िकल शोध टूल तक आसान पहुंच प्रदान की जा सके। वे अपने डेटा में गोता लगाने के लिए Google क्लाउड कंसोल का भी उपयोग कर सकते हैं, लेकिन यह सबसे उपयोगकर्ता के अनुकूल अनुभव नहीं है। बेशक, वे इस डेटा को देखने के लिए लुकर या किसी अन्य बीआई टूल में भी ले जा सकते हैं, लेकिन टीम उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा के साथ काम करने के लिए एक आसान पहुंच बिंदु देना चाहती है जिसमें इसके कई पाठ शामिल हैं।

छवि क्रेडिट: गूगल क्लाउड

इस रिलीज़ के साथ, Google उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा के प्रोफाइल की आवृत्ति और शर्तों को सेट करने के लिए नए टूल भी देता है। जब सेवा शुरू की गई, तो Google टीम ने डिफ़ॉल्ट सेट किया, लेकिन ग्राहकों के साथ बातचीत में यह जल्दी ही स्पष्ट हो गया कि अक्सर ऐसे मामले होते हैं जहां प्रोफाइलर को अलग-अलग अंतराल पर चलना पड़ता था। उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति किसी तालिका का स्कीमा बदलता है, तो हो सकता है कि एक कंपनी उस प्रोफ़ाइल को तुरंत चाहती हो, और दूसरी कंपनी उस तालिका के नए डेटा के साथ पॉप्युलेट होने के लिए कुछ दिन प्रतीक्षा करना चाहेगी।

टीम ने एक और नई सुविधा का निर्माण किया है, जो क्रॉनिकल, Google क्लाउड की सुरक्षा विश्लेषण सेवा के साथ एकीकरण है। सेवा अब क्रॉनिकल के साथ प्रत्येक तालिका के लिए जोखिम स्कोर को स्वचालित रूप से सिंक कर सकती है, और टीम समय के साथ अतिरिक्त एकीकरण बनाने का वादा करती है।

About the author

Frank James

Leave a Comment