雪花数据仓库中的数据发现问题 由于数据过度扩散，组织发现使用本地硬件基础设施存储和分析数据（尤其是 PB 级数据）的成本更高。 为了降低成本，公司正在转向云存储服务提供商。通过这一举措，公司不仅节省了 15% 的总体 IT 成本，还将94% 的工作负载处理转移到基于云的数据中心。 Snowflake 正在帮助组织解决数据孤岛问题，并将所有数据应用程序、数据仓库和数据湖整合到一个平台下：超大规模云存储解决方案。 然而，随着海量数据转移到云端，发现和分类数据变得越来越难以控制。 不断增长的数据蔓延 Snowflake 数据库中的现有数据能否提供完整的上下文，从而帮助得出有意义的结果？当数据存在于大量数据资产和数据存储中时，很容易出现数据蔓延。
由于缺乏可以映射敏感数据并理
解其上下文的统一数据目录，会造成复杂性。这种缺席还会导致团队感到沮丧和困惑，因为它妨碍了他们识别数据风险热点或合规性差 奥地利手机号码清单 距的能力。 分析瘫痪 数据发现和分类是数据分析的第一步。数据分析师和科学家花费大量时间和精力手动对 Snowflake 数据仓库中的数据进行排序、标记、标记和编目。当数据科学家必须分析分散在各处的大量数据时，就会出现分析瘫痪。 自动化消除了“信息过载”的后果。它提高了流程的速度和效率，使数据科学家能够将注意力从数据发现和分类转移到更重要的任务，例如从分类数据目录中提取关键见解。 模糊数据分类 数据发现的效率来自于有效的数据分类。
这有助于数据科学家将数据分
为基于内容或基于上下文的类别，从而进一步帮助他们确定 Snowflake 数据库中的哪些数据处于低风险、中风险或高风险。然而，有效的分类需要 美國B2B列表 明确定义的数据分类法，但分类法可能因地区或行业而异。 一些组织有模糊的分类法，使数据元素的上下文或含义可以有多种解释。当数据科学家需要映射数据或调用数据来满足数据主体的请求等时，这会使事情变得更加复杂。 手动数据分类 Snowflake 数据仓库中可能有超过万亿字节的数据。手动对数据进行分类和标记会带来很多复杂性。它不仅是劳动密集型的，而且还需要大量的时间。 此外，数据分类不是一次性活动，因为数据不会保持静态。
