# Czym jest odkrywanie danych?

> Odkrywanie danych (data discovery) to proces lokalizowania danych w zdefiniowanych systemach i opisywania ich na tyle, by wspierać decyzje bezpieczeństwa, prywatności, zarządzania lub operacyjne.

- Kanoniczny adres URL: https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-discovery/
- Wydawca: Yellow Cube
- Język: pl
- Kontakt: hello@yellowcube.eu

## Treść

Może identyfikować repozytoria, pliki, pola baz danych, rekordy, właścicieli, formaty, pochodzenie, warunki dostępu i prawdopodobną wrażliwą treść, produkując inwentarz oparty na dowodach zamiast zakładać, że udokumentowane magazyny są kompletne.

Odkrywanie może badać metadane, interfejsy konfiguracji, katalogi, próbki treści lub pełną treść, zależnie od upoważnienia i ryzyka. Wyniki powinny rejestrować zakres, czas, metodę, pewność i właścicielstwo, aby zespoły mogły walidować wyniki i działać na nich odpowiedzialnie.

### Najważniejsze punkty

- **Zakres i inwentarz:** Przeszukuj zatwierdzone punkty końcowe, bazy danych, magazyny obiektów, usługi współpracy, aplikacje, kopie zapasowe i inne repozytoria; uwzględniaj nieznane lub niezarządzane magazyny tam, gdzie mandat odkrywania pozwala.
- **Charakteryzacja:** Zbieraj użyteczny kontekst, taki jak typ danych, lokalizacja, objętość, właściciel, wiek, uprawnienia, ruch, duplikacja, wskaźniki wrażliwości oraz obowiązujące wymagania retencji lub rezydencji.
- **Użycie operacyjne:** Kieruj zwalidowane wyniki do klasyfikacji, zarządzania, przeglądu dostępu, redukcji ekspozycji, retencji, zapobiegania utracie danych i dochodzenia incydentalnego zamiast traktować wyjście odkrywania jako stan końcowy.
- **Istotne ograniczenie:** Odkrywanie jest obserwacją ograniczoną w czasie, a nie dowodem pełnego pokrycia ani poprawnej klasyfikacji. Szyfrowanie, nieobsługiwane formaty, niedostępne systemy, próbkowanie, nieaktualne inwentarze i niejednoznaczna treść mogą produkować pominięcia lub fałszywe dopasowania.

### Powiązane terminy

[Klasyfikacja danych](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-classification/>) · [Zarządzanie postawą bezpieczeństwa danych (DSPM)](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-security-posture-management/>) · [Zarządzanie danymi](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-governance/>) · [Zapobieganie utracie danych (DLP)](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-loss-prevention/>) · [Bezpieczeństwo danych](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-security/>)

### Źródła

[NIST SP 1800-39 Initial Public Draft: Data Classification Practices](https://csrc.nist.gov/pubs/sp/1800/39/ipd) · [NIST Data Classification Practices: Facilitating Data-Centric Security Management](https://csrc.nist.gov/pubs/pd/2021/07/22/data-classification-practices-datacentric-security/final) · [NIST Cybersecurity Framework 2.0](https://csrc.nist.gov/pubs/cswp/29/the-nist-cybersecurity-framework-csf-20/final)

## Budujmy skuteczniejszą cyberobronę razem

Budujemy trwałe partnerstwa oparte na zaufaniu, wiedzy i wspólnych sukcesach. Chcesz rozwijać firmę, poszerzyć ofertę cyberbezpieczeństwa lub wprowadzić innowacyjne rozwiązania na nowe rynki? Yellow Cube wspiera Cię na każdym z tych etapów.

[Skontaktuj się z Yellow Cube](<mailto:hello@yellowcube.eu?subject=Partnership>)

## Źródło i zakres informacji

Ta wersja Markdown jest generowana z tych samych zatwierdzonych treści co kanoniczna strona HTML. Przy cytowaniu użyj kanonicznego adresu URL.