İş OrtaklarımızDijital güvenliğinize yönelik tüm ihtiyaçlarınıza uygun çözümlerimizle size destek oluyoruz.

Boldon James

Boldon James Veri Sınıflandırma

Boldon James veri sınıflandırma ürünü, verilerin şirketlere olan katma değerini ortaya çıkarmaktadır. Günümüzde şirketler için veri en önemli değer haline geldi. Boldon james bu verileri oluşturan ve işleyen kullanıcıların elini de güçlendirmektedir.

Verinin nasıl yönetildiğini, korunacağını, paylaşıldığını belirler. Herhangi bir kurum ya da şirketin veri güvenliği ve yönetimi stratejisi için temel oluşturan bir adımdır. Kritik olarak, sınıflandırma sürecinde kullanıcıları dahil etmek, hassas verilerin korunması için sahiplenmeyi sağlayan güçlü bir güvenlik kültürünün geliştirilmesine yardımcı olur.

Boldon James veri sınıflandırma ürünü  Mac Sınıflandırıcı paketi ve Outlook, Word, Excel, PowerPoint ile kapsamı en geniş, aynı zamanda bunları sağlayabilen ilk veri sınıflandırma satıcısıdır.

Veri Kategorizasyonu : Boldon James veri sınıflandırma ürünü ile veri kategorizasyonu, içeriğin yanı sıra içeriğin içeriğini de belirlemenize ve verilerinizi bütünsel bir şekilde görebilmeniz için sınıflandırmanın güvenlik etki alanının ötesine geçmesine yardımcı olur.

Veri Etiketleme : Hassas verilerin doğru kişilerin doğru verilere erişmesini sağlamak için, tanımlanması önemlidir. Bununla birlikte, duyarlılık veri sınıflamasının sadece bir boyutudur. Veri sınıflandırmasından ve verilerinizden elde ettiğiniz değerin tam potansiyelini elde etmek için, sınıflandırma ile güvenlik etiketlemeyi birleştirmeniz gerekir.boldon james data classification

Boldon James Modülleri 

  • E-posta Sınıflandırıcısı, Microsoft Outlook veya Lotus Notes'a mesaj sınıflandırması yetenekleri ekler
  • Office Sınıflandırıcı, Word, Excel, PowerPoint ve ayrıca Visio ve Project dahil olmak üzere Microsoft Office'in birincil verimlilik araçlarına veri sınıflandırma özelliğini ekler.
  • Mac Classifier, her kullanıcının Mac için Microsoft Office for Mac uygulamalarında çalıştığı şekilde belgeleri ve e-postaları doğru şekilde sınıflandırmasını destekler.
  • Dosya Sınıflandırıcısı, kullanıcılara Windows Dosya Deposu'nda tutulan herhangi bir dosyayı sınıflandırma ve sınıflandırma durumunu gözden geçirme olanağı sağlar.
  • Sınıflandırmayı Dosyaları için Güç Sınıflandırıcısı kullanarak rutin görevlere ayırın
  • Mobil Sınıflandırıcısı, mobil üzerinden oluşturulan ya da kullanılan verinin sınıflandırılmasını sağlar.
  • Cad Sınıflandırıcısı, Cad yazılımları üzerinden oluşturulan çizimlerin sınıflandırılmasını sağlar.

Boldon James Özellikleri

Kağıt Tabanlı Veri Sınıflandırma Politikası : Kullanıcıların bir veri parçasının değeri hakkında hızlı ve sezgisel kararlar vermesini sağlar. Örneğin, veriye kimin ya da kimlerin erişebileceği benzeri bir hak yönetimi şablonu hazırlanabilir. Bu duruma uygun kurallar yazılabilir.

Otomatik Veri Sınıflandırma : Bu teknik, kullanıcıların katılımı olmaksızın, büyük iletişim ve eğitim programlarına ihtiyaç duymadan, tüm temas noktalarında belirlenen politikalar doğrultusunda otomatik bir veri sınıflandırma sağlamaktadır. Örneğin ERP sistemleri tarafından üretilen raporlar veya verilerin kredi kartı bilgileri gibi kolaylıkla tanımlanabilen kişisel bilgileri içermesi.

Kullanıcı Tabanlı Veri Sınıflandırma : Veri sınıflandırma süreci tamamen otomatik olabilir, ancak kullanıcı sürüş koltuğuna yerleştirildiğinde en etkilidir. Kullanıcı güdümlü sınıflandırma tekniği, hangi etiketin uygun olduğuna karar vermek için çalışanları kendileri sorumlu kılar. Kullanıcının sürece dahil olmasının avantajı, bir veri parçasının içeriğe, iş değerine ve hassasiyetine dair içgörülerinin, hangi etiketin uygulanacağı konusunda bilinçli ve doğru kararlar verebilmeleridir.

Boldon James Faydaları

  • Veri yönetiminin daha kolay ve etkili olması
  • Veri kullanımının daha doğru ve regülasyonlara uyumluluğu
  • Kritik verilerin korunması için Meta data kullanımı
  • GDPR, KVKK, PCI DSS gibi regülasyon ve standartlara uyumlu hale gelinmesi
  • Veri Güvenliğinin bir kültür haline getirilmesi

boldon-james3