تشير دراسة استقصائية أجرتها شركة أكسنتشر إلى أن الشركات التي لا تستفيد من البيانات الضخمة قد تواجه خطر الانقراض الوشيك.
تُعدّ البيانات رصيداً قيماً يمكّن المؤسسات في جميع أنحاء العالم من تسريع النمو وتعزيز الابتكار. ولكن لتحليل هذه البيانات واستخلاص رؤى قيّمة منها، من الضروري أن تتمكن الفرق من الوصول بسلاسة إلى تلك البيانات الدقيقة.
يلعب اكتشاف البيانات دورًا أساسيًا في مساعدة المؤسسات على اكتشاف البيانات وتصنيفها وفهرستها. فضلًا عن الأغراض والمكاسب التجارية، يُمكّن اكتشاف البيانات المؤسسات من معالجة المشكلات الأمنية، والحد من المخاطر، والوفاء بالالتزامات، مثل معايير NIST وPCI وHIPAA وGDPR و CCPA .
تحديات اكتشاف البيانات
تساعد عملية اكتشاف البيانات المؤسسات على تتبع البيانات الشخصية أو الحساسة التي تجمعها، وكيفية جمعها، ومن تخزن معلوماته، وكيف تقيّم مخاطر البيانات، ومن يملك صلاحية الوصول إليها، وكيف تحميها. وبموجب بعض الالتزامات التنظيمية، يتعين على المؤسسات أيضاً الاحتفاظ بتقرير عن أنشطة المعالجة (RoPA) .
يُمكّن التقرير السلطات التنظيمية من تقييم مدى امتثال المنظمة للسياسات. ومع ذلك، يُعدّ اكتشاف البيانات تحديًا للمؤسسات التي تتعامل مع كميات هائلة من البيانات.
- مع مساهمة مستودعات البيانات السحابية بنظام الدفع حسب الاستخدام في خفض تكاليف تخزين البيانات، تتجه المزيد من الشركات نحو الحوسبة السحابية الأصلية وغير الأصلية والهجينة والمتعددة. ونتيجةً لهذا التحول الهائل، تشير التقارير إلى أن الشركات تمتلك في المتوسط أكثر من 400 أصل بيانات.
- يؤدي تزايد عدد أصول البيانات والبيانات المخزنة فيها إلى انتشار البيانات بشكل لا يمكن السيطرة عليه. وهذا يُعيق عمل المؤسسة ويمنعها من الحصول على رؤية كاملة للبيانات الشخصية والحساسة التي تخزنها وتعالجها.
- عندما تفقد المؤسسة إمكانية رؤية البيانات، فإنها تعرض جميع البيانات القيّمة لمخاطر أمنية ومخاطر تتعلق بالامتثال.
وفقًا لمسح أجرته مؤسسة IDC بتكليف من شركة Ermetic ، يتفق 64% من مديري أمن المعلومات وقادة تكنولوجيا المعلومات على أن عدم وضوح إدارة الوصول وأنشطة المعالجة يساهم بشكل رئيسي في اختراقات أمن الحوسبة السحابية.
الحل: ذكاء البيانات
يوحد ذكاء البيانات (DI) ويستغل قوة الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتلبية تحديات اكتشاف البيانات، والحصول على رؤى تفصيلية حول المعلومات التي تجمعها وتعالجها المؤسسات الضخمة.
تُزوّد تقنيات ذكاء البيانات المؤسسات بأدوات آلية تُمكّنها من استعراض مجموعة متنوعة من البيانات، وتصنيفها، وفهرستها باستخدام مسميات أو بيانات وصفية قابلة للبحث. كما يُمكن للمؤسسات استخدام هذه التقنيات للتفاعل مع المعلومات بطريقة فعّالة، وتقييم مخاطر البيانات، والتحكم في الوصول إليها ، وتلبية متطلبات الأمن والخصوصية.
في securiti تعتمد آلية عمل ذكاء البيانات لدينا في .ai على النهج التالي:
- اكتشاف أصول البيانات : اكتشاف أصول البيانات والبيانات في أنظمة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة عبر السحابة المُدارة وغير المُدارة والمتعددة.
- تصنيف البيانات ووضع العلامات عليها : تصنيف البيانات باستخدام بيانات وصفية مختلفة ووضع علامات بناءً على الغرض.
- Data Catalog الحساسة : إنشاء مستودع مركزي قابل للبحث data catalog ، مصنفة حسب علامات البيانات الوصفية المتعلقة بالأمان والخصوصية والتنظيم.
- People Data Graph : قم برسم وربط بيانات محددة بالأشخاص الذين يمتلكونها ويتفاعلون معها.
- الوضع الحساس للأصول والبيانات: تحديد الأخطاء في تكوينات الأمان في أصول البيانات الخاصة بك واتخاذ الإجراءات المناسبة لإصلاحها.
- إدارة مخاطر البيانات : اكتشاف وتصنيف مخاطر البيانات حسب المالك، ومكان الإقامة، وأصول البيانات، وأنواع البيانات الأخرى.
سجل للحصول على نسخة تجريبية للتحقق Securiti 's Sensitive Data Intelligence أثناء العمل.
أين تبرز الحاجة إلى حلول ذكاء البيانات؟
تحتاج المؤسسات إلى حلول فعالة لتحليل البيانات عندما:
إدارة بحيرات البيانات
يشهد المشهد الرقمي تدفقاً هائلاً من البيانات يتم إنتاجها على نطاق واسع. وقد أدى ذلك إلى ظهور بحيرات البيانات التي توفر للمؤسسات وسيلة اقتصادية لتخزين البيانات وإتاحتها على نطاق واسع. وقد ساهم هذا في زيادة حجم سوق بحيرات البيانات، والذي من المتوقع أن يصل إلى 17.60 مليار دولار بحلول عام 2026.
يحتاج علماء البيانات ومحللوها إلى الوصول إلى بحيرات البيانات لإجراء تحليلات البيانات الضخمة وترجمتها إلى رؤى عملية وذات مغزى. ولكن لتحقيق ذلك بنجاح، يحتاجون إلى معرفة مكان البيانات المطلوبة في بحيرة البيانات الضخمة هذه.
ترحيل البيانات السحابية
تتجه المؤسسات إلى الحوسبة السحابية لتلبية احتياجاتها المتزايدة من البيانات، أو لتحقيق أقصى استفادة من التقنيات التي يقدمها مختلف مزودي خدمات الحوسبة السحابية. في هذا السياق، تحتاج المؤسسات إلى تقييم نوع البيانات التي يمكن نقلها إلى السحابة، والبيانات التي سيتم تخزينها. وتختلف لوائح الأمن والخصوصية عادةً بين نقل البيانات وتخزينها محليًا ودوليًا. ثانيًا، بمجرد نقل البيانات إلى السحابة، يتعين على المؤسسات تتبع جميع أصول البيانات الموجودة فيها، والبيانات المخزنة ضمنها، والتحكم في الوصول إليها.
رسم خرائط البيانات المنظمة/غير المنظمة
البيانات المنظمة هي بيانات متوفرة بصيغة معالجة، ويمكن استخدامها في أي نموذج. أما البيانات غير المنظمة فهي مجموعة غير متجانسة من البيانات الخام التي تتطلب معالجة إضافية.
يعتقد الخبراء أن ما بين 80% و90% من البيانات في الشركات تكون عادةً غير منظمة. وإذا تم ذلك يدويًا، فسيتطلب الأمر مئات الساعات من العمل البشري لفرز البيانات ومعالجتها.
Data mapping يُعدّ هذا الأمر أساسيًا لأنه يسمح للمؤسسات بضمان ليس فقط إدارة البيانات ، بل أيضًا الامتثال لأنظمة الخصوصية. على سبيل المثال، تتطلب قوانين اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) من المؤسسات الاحتفاظ بسجلات الخصوصية (RoPA) وتحديثها لإثبات الامتثال.
احترام حقوق أصحاب البيانات
منذ صدور اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي، باتت المؤسسات ملزمة بتلبية طلبات أصحاب البيانات. تُمكّن هذه اللائحة أصحاب البيانات من الوصول إلى بياناتهم بشكل أفضل، والاطلاع عليها، والتحكم بها.
لكن التحدي الذي تواجهه معظم المؤسسات أثناء الوفاء بالتزامات حماية البيانات هو عدم وضوح البيانات التي تحتفظ بها، والتحكم في الوصول إلى البيانات، ونوع البيانات التي تندرج تحت التزامات الخصوصية.
تُعتبر الأتمتة الكلمة المفتاحية في مجال ذكاء البيانات لأنها توفر السرعة والكفاءة.
سير عمل ذكاء البيانات
اكتشاف أصول البيانات
للبدء، تحتاج المؤسسات أولاً إلى اكتشاف أصول البيانات والبيانات الموجودة عبر منصات الحوسبة السحابية المتعددة، وبحيرات البيانات ، ومستودعات البيانات. وينبغي أن يشمل ذلك أيضاً اكتشاف أصول البيانات غير الظاهرة الموجودة لدى المؤسسات على الأنظمة القديمة. كما يجب فحص قواعد بيانات إدارة التكوين (CMDBs) باستمرار مع إضافة المزيد من أصول البيانات إلى الإطار بمرور الوقت.
تصنيف البيانات
بعد اكتشاف الأصول، من المهم تحديد البيانات المهيكلة، وشبه المهيكلة (مثل Avro وParquet)، وغير المهيكلة ضمن هذا الكم الهائل من البيانات. يجب أن يدمج نظام اكتشاف البيانات الآلي نظامًا عالي الكفاءة للكشف عن البيانات. يجب أن يكون النظام فعالًا بما يكفي لاكتشاف وتصنيف سمات البيانات الشخصية والحساسة التي يجب التعامل معها وفقًا للوائح التنظيمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA). يجب تطبيق هذه العناصر لاحقًا على مختلف التصنيفات المتعلقة بالسياسات والأمان والخصوصية.
فهرسة البيانات
الآن، قم بتجميع جميع أصول البيانات المكتشفة والبيانات في مستودع واحد. في هذا المستودع، يمكن للمؤسسة فرز البيانات حسب تصنيفات حساسيتها أو ملف تعريف محتواها. علاوة على ذلك، يحتاج المسؤولون إلى فهرسة ضوابط الأمان المرتبطة بكل بيانات.
Data Mapping
المتطلب التالي هو ربط البيانات بمالكيها وهوياتهم المحددة. يجب ربط المعلومات الشخصية المكتشفة، سواءً كانت منظمة أو غير منظمة، بالمستخدمين. يلعب Data mapping دورًا هامًا في الامتثال لحقوق أصحاب البيانات وسياسات الإبلاغ عن خروقات البيانات.
رسم بياني لمخاطر البيانات
تستطيع المؤسسات التخفيف من المخاطر ومعالجتها بفعالية عندما تدرك المخاطر الكامنة في أي مجموعة بيانات. ولتحديد هذه المخاطر، تحتاج المؤسسات إلى تحليل حساسية البيانات وموقعها ومكان تخزينها، بالإضافة إلى مؤشرات أخرى للمخاطر، مثل البيانات المنقولة عبر الحدود، ونسخ البيانات، وجمع بيانات جديدة، وما إلى ذلك.
الوضع الأمني
الخطوة التالية هي تحديد الوضع الأمني لأصول بياناتك. ابحث عن أي خلل في إعدادات الأمان المرتبطة بأصول بياناتك. يُمكّن الوضع الأمني المؤسسات من تطبيق أفضل الممارسات عند إعداد أصول بياناتها، وضمان الامتثال لمعايير الصناعة (مثل PCI DSS وHIPAA وGDPR)، ونشر أفضل ممارسات أمان أنظمة البيانات الأصلية.
التدقيق وإعداد التقارير المتعلقة بالامتثال
وأخيرًا، يمكن للمؤسسات ربط نظام التحكم في الوصول بأطر تنظيم الأمن والخصوصية المختلفة المطبقة. وهذا سيمكن الشركة من إعداد تقرير تدقيق وإثبات يوضح امتثالها للوائح القياسية.
اطلع على ندوتنا عبر الإنترنت للحصول على المزيد من المعلومات حول ذكاء البيانات وأهميته وتطبيقاته.
