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  • Share data with “semi-trusted” users either inside the organization or externally.
  • Sell data to third-party partners.
  • Control and monitor internal access to gain better protection against insider risk.
  • Partially reveal data — while preserving data uniqueness for analytics — through intelligent data masking or format-preserving encryption.

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  • Relational Databases (RDBMS): Oracle, SQL Server, DB2 (Linux), DB2 (mainframe), Postgres, MySQL, Greenplum, Sybase, Teradata.
  • Non-relational big data stores.
  • Hadoop: All major distributions (Cloudera, Hortonworks, MapR, Pivotal, IBM BigInsights, Amazon EMR).
  • Cloud (e.g., Amazon cloud, Azure): AWS Hadoop (EMR), Azure (SQL Server).
  • Structured file formats: Relational database tables, AVRO, Sequence, RC, ORC, HIVE Tables.
  • Unstructured/semi-structured file formats: Microsoft Office (DOC, XLS, PPT, DOCX, XLSX, PPTX), plain text formats (TXT, CSV), log formats, Adobe PDF, social media streams (e.g., Twitter feeds), and clickstreams.

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    • Assist with forensic investigations or data breach preparedness at an enterprise by cataloging the potential universe of sensitive information vulnerabilities and by correlating access patterns to sensitive information with the extent and timing of the breach events.
    • Help improve compliance with local, national and international privacy regulations in a practical, repeatable, and efficient manner.
    • Provide data categorization to help build suitable policies to secure private and sensitive data. This includes helping build the foundation to determine what data “needs” to be protected and how, and to whom it needs to be accessible in a de-protected form.

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      • Handles high volumes of disparate, constantly moving, and changing data.
      • Supports a fluid or flexible information governance model that has a mix of highly “invested” (curated) data as well as raw, unexplored (gray) data including IoT (Internet of Things) data, clickstreams, feeds, and logs.
      • Handles a variety of data stores such as traditional relational databases and enterprise data warehouses as well as non-relational big data sources (Hadoop) and file repositories (SharePoint and file shares).
      • Processes structured, semi-structured, and unstructured or freeform data formats.
      • Provides automated detection and processing of a variety of file formats and file/directory structures, leveraging meta-data and schema-on-read where applicable.
      • Provides deep content inspection using techniques such as patent-pending neural-like network (NLN) technology, and dictionary-based and weighted keyword matches.
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      • Defining a policy for the sensitive elements that a user needs to find.
      • Selecting top-level locations (e.g., directory or sets of directories) to scan.
      • Selecting options such as sample size and black/whitelist of sensitive items to use for scanning.
      • Choosing whether to re-execute the detection at pre-set intervals incrementally.

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