数据可见性

[rumana777]

分类可让您发挥数据集的潜力。通过提高数据可见性，公司能够发现安全、潜在客户生成和内部组织方面的隐藏漏洞。

例如，分类中涉及的基于人工智能的标记过程可能会发现人眼尚未意识到的元数据。

最终，数据可见性可以释放数据各个方面的潜力。

安全性与合规性
如前所述，安全性和合规性（例如遵守 GDPR）是数据专家和企业都关注的重要问题。

数据分类有助于指出可能受到监管的合规差距和安全问题。

例如，由于分类涉及数据的标记和标签，数据科 多米尼加共和国电报数据 学家能够编写基于人工智能的分类模型来标记不合规的数据和安全漏洞。

缩小范围
因为利用数据的方法有很多种，所以缩小数据范围是更深入地理解数据含义的重要组成部分。

数据发现可以纵览数据的全局，而分类可以限制范围并集中关注数据的突出方面。

这使得企业可以将时间和精力集中在最重要的数据集和见解上。

数据发现的工具有哪些？
因为数据发现不是一个一步到位的过程，因为它涉及不同类型的任务，而且如上所述，该过程本身有多种方法。有许多工具可用于发现数据。这些工具中的大多数旨在执行数据发现所涉及的任务，例如组合来自多个来源的数据并识别所述数据中的趋势和模式。

然而，在选择这些工具时你应该记住一些有用的提示。

首先，灵活性是关键。寻找能够无缝连接到各种数据源的工具。接下来，您应该考虑易用性。例如，如果需要，非技术用户是否可以轻松浏览工具的界面？数据发现的力量在于它对所有利益相关者的可访问性。此外，可扩展性和性能至关重要。随着数据需求的增长，该工具是否能够在不影响性能的情况下处理不断扩大的数据量？最后，留意那些提供强大安全功能以保护敏感信息的工具。