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Azure Databricks ya tiene la certificación de HITRUST

Fecha de publicación: 22 enero, 2020

Azure Databricks ya cuenta con la certificación de HITRUST Common Security Framework (HITRUST CSF®). Azure Databricks ofrece una plataforma de análisis rápida, sencilla y de colaboración basada en Apache Spark™ que acelera y simplifica el proceso de creación de soluciones de inteligencia artificial y macrodatos, todo ello con el respaldo de extraordinarios acuerdos de nivel de servicio. Azure Databricks combina muchos otros servicios de Azure en la certificación formal con HITRUST CSF, lo que le permite crear e implementar aplicaciones basadas en la nube con confianza.

La certificación de HITRUST es la acreditación de seguridad más codiciada en el sector sanitario. Incorpora seguridad, privacidad y requisitos de cumplimiento normativo específicos del sector sanitario y mantiene Common Security Framework (CSF), lo que facilita que las organizaciones demuestren una seguridad un cumplimiento normativo optimizados. El CSF se basa en las leyes HIPAA y HITECH, e incorpora requisitos de marcos de trabajo actuales, como ISO 27001 y MARS-E. HITRUST permite a las organizaciones realizar bancos de pruebas de los estándares de cumplimiento a través de marcos de trabajo y procesos de evaluación y certificación, y proporciona tres grados de cobertura. Azure Databricks cumple los tres. Si bien HITRUST es la última certificación adquirida por Azure Databricks, el servicio cuenta también con las certificaciones AICPA, HIPPA, RGPD e ISO.

Esta certificación le permitirá usar Azure Databricks para impulsar la innovación a partir de grandes volúmenes de datos médicos para impulsar la innovación usando Azure Databricks, sin preocuparse por la seguridad ni el riesgo. Además, le ayudará a trasladar sus cargas de trabajo de TI con facilidad a través de un proceso optimizado. A partir de la medicina predictiva, que permite obtener tratamientos personalizados y avances médicos, Azure Databricks intenta capacitar a las organizaciones para que escalen sus cargas de trabajo de ML y analíticas sin preocuparse por los obstáculos normativos, de privacidad y de seguridad.

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