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Conformité en matière de protection et de confidentialité des données

Soutenez les initiatives visant à identifier et protéger les données sensibles comme les informations d'identification personnelle, informations de santé protégées, informations relatives aux cartes bancaires et appliquez les réglementations spécifiques sur la confidentialité, notamment le règlement GDPR

Des études récentes suggèrent que le secteur des services financiers figure au troisième rang du coût par tête en cas de violation de données. La protection des données sensibles est donc un impératif aux yeux de vos clients, d'autant plus qu'une violation de données a de sérieuses conséquences financières et qu'il s'agit d'une exigence juridique appliquée par de nombreux gouvernements, régulateurs du secteur et autorités nationales régissant la confidentialité des données.

Les solutions de cybersécurité et de surveillance de réseau sont utilisées pour protéger le périmètre, mais de nombreuses sociétés d'assurance restent exposées au risque de violation de données en raison d'une protection incomplète des données sensibles dans les environnements de production et de développement. La grande quantité de données circulant entre les systèmes et la prolifération de ces données dans des systèmes souvent non gouvernés compliquent, voire rendent impossibles l'identification et le suivi efficaces de l'emplacement des données sensibles dans l'entreprise. Le problème est récurrent et les sociétés d'assurance doivent en permanence rester sur leurs gardes face au risque de violation de données.

De nombreux organismes d'assurance ne savent pas exactement où se trouvent leurs données sensibles, en particulier parce qu'elles prolifèrent en interne et à l'extérieur de l'entreprise chez les partenaires. Les organismes d'assurance ne comprennent pas tous le risque associé à l'exploitation de données sensibles et l'impact de leur prolifération.

Intelligent Data Platform d'Informatica (IDP) soutient les sociétés d'assurance dans leurs initiatives de recherche, classement, suivi et évaluation du risque des données sensibles dans les systèmes de production et hors production. Une fois que les données sensibles ont été identifiées, notre solution peut les masquer pour garantir leur utilisation uniquement aux fins définies par la politique de confidentialité. Dans le cadre des initiatives de protection des données et de confidentialité des données, notre solution aide les sociétés d'assurance à :

  • trouver et classer les données sensibles dans toute l'entreprise, grâce à des informations sur la sécurité des données qui protège les données sensibles et aide à garantir la conformité à la législation sur la confidentialité des données ;
  • comprendre le phénomène de prolifération des données au sein d'une société d'assurance et détecter le moment où les données quittent la société afin de mieux comprendre comment assurer le profiling des risques liés aux données et hiérarchiser les mesures à prendre ;
  • évaluer les risques inhérents aux données sensibles pour générer des informations sur les stratégies et les priorités à appliquer aux différents types de données, notamment aussi en fonction des sources dont elles proviennent ;
  • masquer les données sensibles et contrôler la sécurité et la confidentialité des données afin d'empêcher l'accès non autorisé aux données et leur divulgation ;
  • assurer le provisioning de données de test et de développement en toute sécurité en automatisant le masking des données, la création de sous-ensembles de données et les capacités de création de données.

Produits et solutions connexes

 Secure@Source

Fournit aux entreprises des informations sur la sécurité des données qui les aident à comprendre leurs risques et vulnérabilités en matière de données sensibles.

Masquage des données

Fournit des contrôles de la sécurité et de la confidentialité des données afin d'empêcher les accès non autorisés aux données et la divulgation d'informations sensibles, privées et confidentielles.

Gestion des données de test

Assure le provisioning sécurisé et automatisé d'ensembles de données hors production afin de répondre aux besoins de développement.

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