🛡️ Data Loss Prevention & Detection
🔐 Data Loss Prevention (DLP) e Data Loss Detection (DLD) sono due concetti fondamentali nella Data Career, soprattutto per chi lavora in ambiti come 🧱 Data Engineer, Data Governance e Cybersecurity.
📌 Cos’è la Data Loss Prevention (DLP)
La DLP è l’insieme di tecniche, strumenti e policy per prevenire la perdita, la fuga o l’esposizione non autorizzata dei dati.
- Bloccare trasferimenti di file sensibili su dispositivi esterni.
- Limitare la condivisione su cloud non autorizzati.
- Applicare policy aziendali su email e file system.
Esempio: se un dipendente prova a copiare dati sensibili da OneDrive aziendale su un dispositivo personale, il sistema di DLP può bloccarlo automaticamente.
📌 Cos’è la Data Loss Detection (DLD)
La DLD si concentra invece sul rilevamento e monitoraggio di eventi in cui i dati possono essere stati compromessi o condivisi impropriamente.
- Log e audit trail delle attività utente.
- Monitoraggio accessi sospetti da IP o device insoliti.
- Segnalazione di anomalie su grandi copie o download massivi.
Esempio: se accedo al mio account aziendale da un PC personale e scarico un intero repository, la DLD rileva l’anomalia e segnala un possibile incidente.
🎯 Perché è importante per la Data Career
Chi lavora con i dati non si occupa solo di pipelines, modelli o dashboard, ma anche di protezione delle informazioni.
- Un 🧱 Data Engineer deve conoscere le policy di sicurezza e compliance.
- Un Data Analyst deve sapere come gestire dati sensibili senza esporli.
- Un Data Governance Specialist deve garantire che regole e strumenti siano rispettati.
👉 Integrare DLP e DLD significa avere non solo dati affidabili e di qualità, ma anche dati protetti.
🚀 Conclusione
Nella carriera dati, crescere come professionista significa anche capire che la sicurezza dei dati è parte integrante del ciclo di vita.
- DLP → prevenzione.
- DLD → rilevamento.
📊 Due facce della stessa medaglia, fondamentali per costruire sistemi resilienti e fidati.