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数据安全新纪元：告别碎片化，拥抱AI驱动的一体化管理
特约呈现：BigID
企业领袖们早已意识到数据是核心资产。然而，复杂的遗留系统和零散的解决方案却让企业面临着巨大的安全风险，疲于应对，难以适应瞬息万变的威胁环境。 安全、AI和风险管理负责人面临的挑战已不再仅仅是数据保护，而是如何将数据安全、合规和AI治理融入更广泛的企业战略。
是时候摒弃支离破碎的数据管理模式，转向一体化的新模式了——一个将安全、合规和AI治理无缝整合，并具备可扩展性的框架。
数据格局日新月异，企业必须适应才能生存。当前最大的挑战包括：
- AI风险日益凸显：AI技术正在改变各行各业，但也带来了新的风险。企业急于整合AI应用，却常常忽视其对数据安全和合规性的影响。AI模型需要大量数据，其中许多是敏感数据，如果没有适当的治理，它们将成为巨大的风险隐患。
- 合规压力与日俱增：全球监管机构正在加强对数据隐私和安全的监管力度。从GDPR和CCPA到新兴的AI法规，合规环境日益复杂。企业不能再将合规视为事后考虑，而必须将其融入数据管理的方方面面。
- 数据孤岛难以逾越：企业数据分散在多个云环境、SaaS应用和第三方供应商中，形成复杂的网络，许多数据缺乏保护且难以追踪。安全团队面临着数据可见性不足、数据访问治理挑战以及网络威胁和内部风险增加等难题。
传统的在现有基础设施上叠加安全工具的方法已难以为继。企业需要从根本上转向以AI驱动的集中式数据安全和治理。
与将安全、合规和AI治理割裂开来不同，具有前瞻性的组织正在采用一体化模式——将所有数据风险管理方面整合到一个可扩展的框架中。这种转变至关重要，因为它能够：
- 打破安全、合规和治理团队之间的隔阂
- 通过整合工具和简化工作流程来降低复杂性
- 利用AI驱动的自动化提高安全性和合规性
- 在持续变化的时代确保数据安全
BigID Next应运而生，它是一个新一代的云原生AI驱动的数据平台，它不仅仅是进化，更是对未来的重新构想，为企业提供模块化、可扩展和智能的解决方案，以应对当今最紧迫的数据挑战。
现在是采取行动的时候了。安全、AI、风险和治理负责人必须主动采取数据安全和治理措施，确保企业不仅能够应对威胁，还能领先一步。方法如下：
- 投资AI驱动的安全和治理：AI既是挑战也是解决方案。企业必须利用AI大规模自动化敏感数据的分类、检测和保护。
- 从被动合规转向主动合规：企业不应被动应对新法规，而应从一开始就将合规融入其数据管理战略。
- 摆脱遗留系统和零散解决方案：碎片化的安全和治理方法只会增加风险。企业需要将其安全体系整合到一个统一的、模块化的平台中，以适应其不断变化的需求。
- 采用基于风险的方法：并非所有数据都同等重要。企业必须根据数据的风险和价值来优先考虑安全工作，而不是采用一刀切的策略。
依赖遗留系统和独立安全工具的时代已经结束。随着数据复杂性的不断增加，企业领导者必须重新思考其方法，并采用安全、合规和治理的一体化模式。这不仅仅是技术的转变，更是思维方式的转变。那些今天就采取战略性AI驱动的数据安全方法的组织，将是未来最有可能成功的组织。
BigID Next是第一个也是唯一一个能够解决整个数据风险（包括安全、法规遵从性和AI）的模块化数据平台。它通过在一个单一的云原生平台中结合DSPM、DLP、数据访问治理、AI模型治理、隐私、数据保留等功能，消除了对分散的、孤立的解决方案的需求。
是时候超越支离破碎的解决方案，采用全面、现代化的数据安全和治理方法了。未来属于那些能够以集成和智能的方式应对AI、合规和数据安全复杂性的人。
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Sarah Hospelhorn是BigID的AI风险策略师，专注于解决数据安全问题背后的策略，以及推动市场创新的故事讲述。她拥有超过20年的科技行业经验，在企业软件、硬件和密码学方面拥有丰富的经验。
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