La clasificación es el proceso de organizar los datos recopilados en clases y subclases de acuerdo con sus características comunes. La clasificación es la agrupación de hechos relacionados en las clases. P.ej. clasificación de cartas en la oficina de correos
Cuando los datos se clasifican en función de la ubicación o las áreas, se denomina clasificación geográfica
Ejemplo: Clasificación de la producción de granos alimenticios en diferentes estados en India.
La clasificación cronológica significa clasificación sobre la base del tiempo, como meses, años, etc.
En la clasificación cualitativa, los datos se clasifican sobre la base de algunos atributos o calidad, como el sexo, el color del cabello, la alfabetización y la religión. En este tipo de clasificación, el atributo en estudio no se puede medir. Solo se puede descubrir si está presente o ausente en las unidades de estudio.
La clasificación cuantitativa se refiere a la clasificación de datos de acuerdo con algunas características, que se pueden medir, como la altura, el peso, los ingresos, las ganancias, etc.
Ejemplo: los estudiantes de una escuela pueden clasificarse de acuerdo con el peso de la siguiente manera
Hay dos tipos de clasificación cuantitativa de datos. Están
En este tipo de clasificación hay dos elementos (i) variables (ii) frecuencia
La variable se refiere a la característica que varía en magnitud o cantidad. P.ej. Peso de los estudiantes. Una variable puede ser discreta o continua.
Una variable discreta solo puede tomar ciertos valores específicos que son números enteros (enteros). P.ej. Número de niños en una familia o número de salones de clase en una escuela.
¿Cuál es la clasificación general de los datos?
Hay dos paradigmas principales a seguir cuando implementa un proceso de clasificación de datos. Hay otros, pero la mayoría de los casos de uso caerán en una de estas categorías. Puede asignar a los usuarios de clasificar los datos que crean, o puede hacerlo por ellos con una solución automatizada.
Cuando asigna a los usuarios que clasifiquen sus propios datos, debe definir los niveles de sensibilidad, capacitar a sus usuarios para identificar cada nivel y proporcionar un mecanismo para etiquetar y clasificar todos los archivos nuevos que crean.
La ventaja de la clasificación del usuario es que los humanos son bastante buenos para juzgar si la información es confidencial o no. Con las herramientas apropiadas y las reglas fáciles de entender, la precisión de clasificación puede ser bastante buena, pero depende en gran medida de la diligencia de sus usuarios y no escala para mantenerse al día con la creación de datos.
El etiquetado manual de los datos es tedioso y muchos usuarios olvidarán o descuidarán la tarea. Además, si tiene grandes cantidades de datos preexistentes (o datos generados por la máquina), es un desafío monumental que los usuarios regresen y etiqueten retroactivamente los datos históricos.
Los motores de clasificación de datos automatizados emplean un analizador de archivos combinado con un sistema de análisis de cadenas para encontrar datos en los archivos. Un analizador de archivos permite al motor de clasificación de datos leer el contenido de varios tipos diferentes de archivos. Un sistema de análisis de cadenas luego coincide con los datos en los archivos con los parámetros de búsqueda definidos.
La clasificación automatizada es mucho más eficiente que la clasificación basada en el usuario, pero la precisión depende de la calidad del analizador. El motor de clasificación de datos de Varonis incluye algunas características clave para ayudar a validar los resultados y disminuir los falsos positivos, es decir, la proximidad del texto, las palabras clave negativas, los rangos de coincidencia y los algoritmos de validación.
¿Cómo se organizan clasifican y se representan los datos?
Se ha realizado mucho trabajo para automatizar la indexación y la búsqueda de datos
En bases de datos (por ejemplo, texto [59], oficinas automatizadas
[44, 68], periódicos y revistas [35], archivos
y bibliotecas [46, 51], bases de datos de imágenes
[9, 12, 23, 24, 25, 52]). Faloutsos [19] tiene
discutidos métodos de recuperación para texto y datos formateados. Alguno
de los métodos se resumen a continuación en relación con el digital
bibliotecas.
- Escaneo de texto completo: se escanea un documento completo para el
cadenas especificadas. Si una consulta es una composición de una serie de cuerdas en
conjunción, luego se requiere más de un paso para satisfacer el
cadenas en la función booleana. - Inversión de los términos: este es un enfoque de palabra clave para acceder a los datos. El contenido de un documento puede describirse mediante una variedad de palabras. los
La organización de datos se divide en dos componentes, el índice y
Los registros de datos o los datos salen. La información está indexada y
Los datos se almacenan en hojas. La estructura puede ser una mesa hash, árbol,
o cualquier combinación de estos. - Métodos de recuperación de títulos múltiples: estos enfoques implican
Técnicas de codificación superpuestas. Si, para algunos datos, N atributos
se eligen, entonces cada atributo se ha asado a una broca de longitud fija
patrón. Un número de bits preespecificado se establece en 1 y luego estos
Los patrones N se superponen para obtener un patrón de bits resultante. Este
El patrón se llama firma. Esta firma se puede usar
Para localizar un registro de datos. Hash de títulos múltiples [27] y
Los archivos de firma [20, 21] son algunos de los
Métodos de recuperación de atributos múltiples. - Agrupación: en la agrupación de datos similares se agrupan
en grupos. El razonamiento detrás de esta técnica es tan similar
Los datos son pertinentes a la misma solicitud. Cada documento está representado
por un vector n-dimensional, donde n es el número de
Atributos de los datos. Usando una matriz de similitud, estos vectores son
agrupado. Los datos se recuperan comparando un descriptor de clúster
y un descriptor de consulta.
El tiempo de escaneo de texto completo depende linealmente del tamaño del texto
documento, cuanto mayor sea el tamaño del documento y la base de datos la
mayor es el tiempo de búsqueda, ya que es un método de acceso secuencial. Ahí
No hay gastos generales de almacenamiento adicionales para las estructuras de indexación en este método
Como hay en archivos invertidos. Por otro lado, archivos invertidos
Proporcionar mecanismos de acceso a datos rápidos, aunque es costoso
Actualizar la estructura del índice. Los archivos invertidos incorporan un acceso aleatorio
mecanismo, es decir, los índices dirigen la búsqueda a la pequeña parte de
la base de datos que contiene el elemento. La estructura del índice es un archivo, así que si
El archivo se hace más grande, puede ralentizar la búsqueda. Por lo tanto,
Otro índice se basa en la parte superior del índice existente y el resultado
La jerarquía acelera el acceso.
¿Cómo se organizan clasifican y representan los datos?
La clasificación de datos es un componente vital de cualquier programa de seguridad y cumplimiento de la información, especialmente si su organización almacena grandes volúmenes de datos. Proporciona una base sólida para su estrategia de seguridad de datos al ayudarlo a comprender dónde almacena datos confidenciales y regulados, tanto en las premisas como en la nube. Además, la clasificación de datos mejora la productividad del usuario y la toma de decisiones, y reduce los costos de almacenamiento y mantenimiento al permitirle eliminar datos innecesarios.
En este artículo, aprenderá qué beneficios ofrece la clasificación de datos, cómo implementarlo y cómo elegir la solución de software correcta.
La clasificación de datos es el proceso de organización de datos estructurados y no estructurados en categorías definidas que representan diferentes tipos de datos. Las clasificaciones estándar utilizadas en la categorización de datos incluyen:
- Público
- Confidencial
- Sensible
- Personal
Los datos confidenciales son un término general que representa los datos restringidos para usar por personas o grupos específicos. Los datos sensibles y confidenciales a menudo se usan indistintamente. Los ejemplos de datos confidenciales incluyen propiedad intelectual y secretos comerciales.
La reclasificación de datos es una re-categorización de datos para aplicar las actualizaciones apropiadas, por ejemplo, en función de los cambios en las obligaciones legales o contractuales, el uso o el valor de los datos, o los mandatos reglamentarios nuevos o revisados.
- Público
- Confidencial
- Sensible
- Personal
Artículos Relacionados:
