数据安全与治理的未来：为什么组织必须重新思考其战略

尽管商业和 IT 领导者现在都承认数据是业务的必要条件，但由于传统系统和点解决方案的拼凑使得组织变得脆弱、被动，无法跟上当今风险的步伐。对于安全、AI 和风险领导者来说，挑战不再仅仅是保护数据，而是要重新定义数据安全、合规性和 AI 治理如何融入更广泛的企业战略。

现在是企业领导者超越碎片化数据管理，拥抱新的统一模型的时候了——将安全、合规和 AI 治理整合到一个无缝且可扩展的框架中。

数据风险日益复杂

数据领域正在以前所未有的速度发展，组织必须适应才能生存。当今最大的挑战包括：

1. AI 的普及及其安全隐患

AI 正在改变各个行业，但同时也带来了新的风险。企业竞相整合 AI 驱动的应用程序，却往往没有完全理解其对数据安全和合规性的影响。AI 模型需要大量数据，其中很多是敏感数据，如果没有适当的治理，它们可能成为重大隐患。

- AI 模型可能在不知情的情况下暴露敏感数据 - 手动和分散的控制可能会增加风险因素并缺乏透明度 - 缺乏 AI 治理工具使得确保 AI 负责任使用变得困难

随着 AI 继续发展，企业领导者必须确保安全和合规措施与之同步。

2. 监管压力日益增大

全球监管机构正在加强对数据隐私和安全的控制。从 GDPR 和 CCPA 到新兴的 AI 法规，合规性环境变得越来越复杂。企业不能再将合规视为事后考虑的问题——它必须嵌入到数据管理的每个方面。

- 跨境数据法规变得更加严格 - AI 相关法规正在出现，需要新的治理框架 - 未能适应的公司将面临巨额罚款、声誉损害和运营中断

唯一的前进道路是采取主动方法——确保从一开始就将合规性整合到数据安全和治理中。

3. 数据扩散失控

企业现在要在多个云环境、SaaS 应用程序和第三方供应商中管理数据。结果？形成了一个复杂的数据资产网络，其中许多都未受保护且难以追踪。安全团队面临以下挑战：

- 缺乏对敏感数据所在位置的可见性 - 数据访问治理挑战 - 面对网络威胁和内部风险的脆弱性增加

在现有基础设施之上叠加安全工具的旧方法已不再可持续。组织需要向集中化、AI 驱动的数据安全和治理进行根本性转变。

统一方法的理由

前瞻性组织不再在孤岛中管理安全、合规和 AI 治理，而是采用统一模型——将数据风险管理的所有方面整合到单一的、可扩展的框架中。这种转变对以下方面至关重要：

- 打破安全、合规和治理团队之间的壁垒 - 通过整合工具和简化工作流程来降低复杂性 - 通过 AI 驱动的自动化提高效率，增强安全性和合规性 - 在持续变化的时代确保数据安全的未来发展

BigID 推出了 BigID Next，这是一个下一代、云原生、AI 驱动的数据平台，正是为此而设计。BigID Next 不仅仅是一次演进，而是对可能性的完全重新构想——为组织提供模块化、可扩展和智能的解决方案，以应对当今最紧迫的数据挑战。

组织现在需要做什么

现在就是行动的时候。安全、AI、风险和治理领导者必须采取主动方法来进行数据安全和治理，确保他们的组织不仅仅是在应对威胁，而是走在威胁之前。以下是方法：

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 来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 - 组织不应该仓促应对新法规，而应该从一开始就将合规性嵌入其数据管理战略中。

摆脱传统系统和点解决方案 - 碎片化的安全和治理方法只会增加风险。公司需要将其安全架构整合到一个统一的、模块化的平台中，以适应其不断发展的需求。

采用基于风险的方法 - 并非所有数据都是平等的。组织必须根据数据的风险和价值来优先考虑安全努力，而不是采用一刀切的政策。

数据安全的未来从这里开始

依赖传统系统和独立安全工具的时代已经结束。随着数据继续变得复杂，企业领导者必须重新思考他们的方法，并采用统一的安全、合规和治理模型。这不仅仅是技术的转变——这是思维方式的转变。今天采取战略性、AI 驱动方法进行数据安全的组织将最有可能在未来取得成功。

BigID Next 是第一个也是唯一一个能够解决跨安全、监管合规和 AI 的所有数据风险的模块化数据平台。它通过在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、孤立解决方案的需求。

现在是时候超越碎片化解决方案，采用全面、现代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驾驭 AI、合规和数据安全复杂性的组织。