Classification Automatisée

La classification automatique des données implique la mise en oeuvre d’un label sur un fichier ou un courriel particulier sur la base d'un ensemble prédéfini de règles. Les déclencheurs de ces règles peuvent être  la correspondance avec des mots clés ou des expressions régulières, trouvée dans le contenu d’une liste donnée.  Ils peuvent être également basés sur l’identification d’autres caractéristiques du fichier. Par exemple, l’élément provient de la base de données du client et il doit donc être protégé.

La classification automatique peut également être pertinente pour classifier une variété de sources de données à leur création, notamment quand elles ne sont pas créées par l'utilisateur mais par un processus autonome. Cette approche est utile lorsque les organisations ont des données générées par des processus ou des systèmes automatisés qui devraient être classés au moment de la création, sans intervention de l’utilisateur, par exemple des rapports qui sont produits par un système de planification des ressources de l’organisation.

Certaines organisations cherchent à combiner l’automatisation avec une approche axée sur l’utilisateur pour soulager l’utilisateur dans son action de classification. Par exemple, l’application d’étiquettes par défaut basées sur un groupe d’utilisateurs ou un département. Cette approche réduit le nombre de clics que l’utilisateur doit effectuer, tout en impliquant l’utilisateur pour améliorer considérablement la précision du processus de classification.

La classification automatique ne peut pas comprendre le contexte d'un fichier ou d'un document et par conséquent est confrontée à des défis de précision. Les résultats incorrects ou les « faux positifs » réduisent la confiance de l'utilisateur dans le système et l'incapacité d'identifier les données sensibles ou les « faux négatifs » exposent l'organisation à des risques inutiles. Le défi est de configurer ces algorithmes pour fournir un taux d'erreur acceptable qui évite de frustrer les utilisateurs et assure que les politiques sont correctement appliquées. Lorsque cela n'est pas possible, les organisations déconfigurent leurs règles d'automatisation afin de réduire les niveaux d'erreur, car cela nuit à l'efficacité des outils.

Mélanger l'utilisation de techniques automatisées avec la classification des données axée sur l'utilisateur peut apporter des avantages importants. Se baser sur l'analyse faite par les utilisateurs au sein du processus de classification des données est essentiel pour s'assurer que les décisions soient prises dans le bon contexte. Afin d'obtenir ce mélange de techniques adaptées à votre entreprise, votre solution de classification doit offrir une gamme intégrée d'approches que vous pouvez adapter à vos besoins précis et qui peut être facilement modifiée dans le cadre de l'évolution de vos besoins.