法规越来越严格，要求公司负责保护个人身份信息（PII）和相关敏感数据。与此同时，消费者越来越认为数据隐私对于保护个人权利至关重要。为了加强数据保护并有效利用非结构化数据，请确保您当前的数据管理符合隐私法。随着形势的不断变化，确保您的组织做好保持合规的准备是一个关键因素。
2019 年，路透社发现 79% 的企业要么无法做好准备，要么难以遵守欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）。尽管 GDPR 五年前就已推出，但 2023 年的一项调查发现，55% 在欧盟和英国开展业务的公司仍然难以适应新的和不断变化的要求。这种情况会使您面临不合规的风险，并可能导致高额罚款。
Meta 因在向美国传输个人数据传输时未能遵 电话号码库
守欧盟法规而被罚款 12 亿欧元。英国正在考虑出台新的《数据保护和数字信息法》 。这些事实表明，法规将继续变得更加严格，从而增加了公司需要采取强有力的数据合规措施以遵守新的隐私法的必要性。
根据 IDC 最近的一项调查，46% 的企业认为遵守隐私法是非结构化数据面临的最大挑战之一*。通过将您的内容集中在基于云的平台中，您可以轻松地将一致的数据隐私、安全和治理控制应用于您的所有内容。通过选择符合当前监管标准的平台，您可以集中工具的输出并有效地确保符合监管要求。这种集中式方法可以帮助您更好地保护敏感信息并遵守法律要求，同时优化日益紧张的 IT 预算。
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去中心化内容的危险
企业面临着一个共同的挑战：内容分散。特别是当涉及到我们最敏感和最高风险的个人信息时，我们通常不知道它究竟在哪里被处理和存储，或者是否得到妥善管理。当有价值的信息分散在不同的存储系统中时，查找特定信息会非常困难。
还有一件重要的事情。问题是，并非所有数据都同样重要。
包含敏感客户信息的结构化数据通常是安全工作的重点。但是非结构化数据怎么办？想象一下充满高度敏感的个人健康信息 (PHI) 的病人病历或充满有关公司业务战略的重要非公开信息的幻灯片演示文稿。这些数据集需要获得与结构化数据相同级别的保护。
尽管非结构化数据占公司所持有的所有数据的 90%*，但它往往被忽视且杂乱无章。根据 IDC 的一项调查，一半的企业承认他们拥有非结构化数据，这些数据被孤立地存储并且没有得到妥善管理。
缺乏监督使公司面临未经授权的访问和信息泄露的风险。然而，只有 44% 的受访企业认为他们拥有利用和保护非结构化数据所需的投资*。
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增强数据可访问性和利用率
根据 IDC 的报告，不到一半的企业正在分析非结构化数据以获取有价值的见解。
为了利用生成性人工智能，需要在一个可访问的地方收集和组织非结构化数据。这样，公司将能够从大量信息中获得有价值的见解，从而获得显著的竞争优势。
此外，拥有一个集中位置来管理您的内容可以更容易地了解非结构化数据中包含哪些个人身份信息 (PII)。从数据隐私和安全的角度来看，这一点很重要。利用大规模语言模型 (LLM) 来识别个人信息和敏感内容可以支持企业隐私合规工作。利用 LLM 在企业系统中识别和标记个人信息，支持有效的数据治理计划，并有助于在隐私法规不断发展的情况下保持合规性。
令人惊讶的是，IDC 调查的公司中只有 3% 对生成式人工智能不感兴趣*。这意味着对于97%的公司来说，集中内容管理是业务成功的必要前提。
消除浪费并提高生产力
您是否想过您的组织在不必要的任务上浪费了多少时间和精力？平均而言，22% 的内容是从头开始重新创建的*。
这是因为现有文档很难找到，或者人们甚至不知道它的存在。想象一下，当您已经有了一张幻灯片，只需进行一些简单的编辑就可以使用时，您却不得不一直忙到深夜才能完成最后一刻的演示。
集中内容可以提高对组织内所有非结构化数据的可视性。将内容集中在一个地方可以减少冗余工作并简化内容共享。这不仅使您在需要时可以更轻松地搜索特定信息，而且还允许在整个组织内进行一致的元数据标记。其结果是提高了生产力、协作能力以及对跨多个系统、数据库和存储库存储的个人信息的更好控制。提高对非结构化数据的可视性将使企业能够有效地管理内容安全，同时加强其数据治理态势。