Intuitive Datenanalyse: Neue Aparavi-Plattform ersetzt lang­wierige Suchvorgänge in Unternehmensdaten

Das Wachstum der Unternehmensdaten ist eine immense Herausforderung für IT-Verantwortliche. Schlimmer noch: 80 % davon seien unstrukturiert, sagt Aparavi. Nun will das Unternehmen langwierige und zeitaufwändige Suchvorgänge per intuitiv bedienbarem Dashboard ersetzen.

Neben nutzbaren, operativen Daten bestehen sie auch aus Dark Data, das heißt Dateien die zwar gespeichert, aber nicht zielführend eingesetzt werden, und ROT-Daten (redundant, obsolet und trivial); auch in diesen Daten können sich geschäftskritische und datenschutzrelevante Informationen verbergen, die eine große Gefahr für Unternehmen darstellen. Um die volle Kontrolle über all diese Datenbestände zu erhalten, benötigen IT-Administratoren softwarebasierte Unterstützung.

Mit der Aparavi-Plattform (Website) sollen Unternehmen ihr Datenmanagement auf neue Füße stellen können, um langwierige und zeitaufwändige Suchvorgänge zu ersetzen. Dabei helfe ein neues intuitiv bedienbares Dashboard: es ermögliche Nutzern ein umfassendes Data Profiling und erhöhe die Produktivität bei der Informationssuche um bis zu 20 Prozent.

Durch automatisierte Scans werden die unstrukturierten Daten individuell oder standardisiert analysiert und klassifiziert. Die zugrundeliegenden Regeln können IT-Verantwortliche an die internen Anforderungen, an neue Rahmenbedingungen und individuelle Use Cases anpassen. Das kontinuierliche Management von unstrukturierten Daten reduziere so die Risiken von Datenschutz-Verstößen und legt die Grundlage für den effektiven Einsatz von KI-Tools.

Die Lösung sei nach DIN EN ISO/IEC 27001-2017, dem internationalen Standard für Informationssicherheits-Managementsysteme, zertifiziert.

Zu den zentralen technischen Key-Facts der Plattform zählen laut Hersteller:
1.Monitoring: Mit regelmäßigen Scans identifiziert, klassifiziert und indiziert die Plattform alle Arten von unstrukturierten Daten. Der Prozess kann jederzeit an neue Anforderungen angepasst werden. IT-Verantwortliche erhalten so in real-time einen umfassenden und transparenten Überblick über alle Datenbestände.
2.Connectoren: Die Plattform kann mit verschiedenen Datenpools und Systemen verbunden werden. Aparavi bietet dazu neben Daten-Konnektoren zu SharePoint, OneDrive, AWS S3 oder Azure Blob Storage auch E-Mail-Konnektoren zu Microsoft Outlook und Exchange an. Damit können sowohl die Inhalte als auch die Metadaten von E-Mail-Beständen feingranular durchsucht und verarbeitet werden. Zusammen mit dem demnächst verfügbaren Teams-Konnektor können Unternehmen so den gesamte Microsoft Stack adressieren.
3.OCR-System: Ein KI-gestütztes OCR-System sorgt für eine detaillierte Texterkennung in hunderten Dateiformaten – und das in über 50 Sprachen der lateinischen und kyrillischen Schrift. Grundlage der Deep Learning Engine ist ein CRAFT-basiertes (Character Region Awareness For Text Detection) Erkennungsmodell, das mit Hilfe neuronaler Netze die Textbestandteile in Dateien lokalisiert und analysiert. Per Language Recognizer werden diese anschließend für den Nutzer aufbereitet.
4.eDiscovery-Integration: Um relevante Daten für Ermittlungsbehörden schnell und gerichtsfest aufbereiten zu können, verfügt die Aparavi-Plattform über eine tiefe Integration des eDiscovery-Tool Relativity. IT-Verantwortliche können direkt in der Relativity-Suchmaske die Kriterien für die Analyse von Datenbeständen festlegen. So lassen sich fallspezifische Datensets erzeugen, die durch Relativity DSGVO-konform sind und den DIN-EN-Anforderungen entsprechen.
5.Export-Automatisierung: Für ein effizientes Datenhandling verfügt die Aparavi-Plattform über eine Automated-Data-Export-Funktion. Diese stellt Datensätze anhand von definierten Kriterien (Policies) zusammen und exportiert sie in andere Strukturen und Systeme – beispielsweise in Backup- oder Archiv-Systeme. Sollte es zu einer File Collision kommen, werden die Dateien wahlweise ersetzt oder übersprungen.aj