من إنشاء جرد شامل لأصول البيانات إلى الوفاء بالتزامات البيانات وتمكين مستخدمي البيانات من الابتكار، تتعدد التحديات. توضح هذه المدونة الخطوات الست الرئيسية لخلق قيمة من خلال ضوابط بيانات موحدة. باتباع هذه الخطوات، تستطيع المؤسسات المالية الوفاء بالتزاماتها المتعلقة بالبيانات، وتعزيز الابتكار بين مستخدمي البيانات ومنتجيها، وتبسيط عملياتها بأقل قدر من التعقيدات.
1. البحث عن جميع البيانات وإنشاء سياسات موحدة
تتمثل الخطوة الأولى في خلق قيمة من خلال بنية موحدة للتحكم في البيانات في عملية تتكون من ثلاثة أجزاء:
أ. البحث عن جميع البيانات
لتحقيق ذلك، يجب على المسؤولين جمع وإنشاء فهرس فوري لجميع الأصول الأصلية وغير الأصلية، والبيانات، وأنواعها، ومواقعها. ويعتمد هذا الجهد عادةً على دمج سجلات مراقبة التطبيقات، ومراقبة الشبكة، وهندسة الحوسبة السحابية والبنية التحتية، أو الرجوع إلى قوائم الأصول المتداخلة والمعقدة حسب قطاع العمل.
بمجرد إنشاء تلك القائمة الكاملة، يتعين على منتجي البيانات والقائمين عليها إجراء تقييم دقيق لجميع البيانات الحساسة التي يجب حمايتها ومعالجتها. ويتم ذلك اليوم غالباً من خلال جداول البيانات والإقرارات غير الرسمية.
ج. وضع مجموعة من السياسات للأتمتة
يُعدّ تحديد جميع البيانات ووضع سياسات موحدة عنصرين أساسيين لضمان أمن البيانات وحوكمتها وحماية خصوصيتها. وتساعد القدرات الأساسية، مثل إخفاء البيانات ديناميكيًا لمجموعات مستخدمين محددة، على الحدّ من انتشار البيانات الحساسة غير المرغوب فيها. ويُشكّل الفهم الشامل لجميع أصول بيانات الشركة، إلى جانب تحديد البيانات الحساسة وتصنيفها، حجر الزاوية لإطار عمل قوي لإدارة أمن البيانات في أي بيئة بيانات واسعة النطاق لأي مؤسسة مالية.
2. تحديد من لديه حق الوصول إلى البيانات الحساسة
من المهم للمؤسسات المالية أن يكون لديها رؤية شاملة بزاوية 360 درجة لما يلي:
- من الذي يصل إلى البيانات الحساسة؟ ومن أين؟
- ما هي الأنظمة التي تحتوي على جميع البيانات؟
- ما هي العمليات التي تُغير البيانات؟
- ما هي اللوائح المرتبطة بتلك البيانات؟
تُؤدي إدارة صلاحيات الوصول عبر مئات أنظمة البيانات في معظم المؤسسات إلى ملايين سيناريوهات الوصول بتوليفات وتشكيلات متنوعة. ولمعالجة هذه المشكلة، تُعيد المؤسسات تقييم جميع ضوابط الوصول من خلال مشاريع تحويل البيانات .
لا تكفي العمليات اليدوية للمؤسسات المالية التي تتطلب قابلية التوسع؛ لذا، بات من الضروري استخدام رؤى آلية تجمع بين صلاحيات المستخدمين والأدوار، إلى جانب الوعي بالبيانات الحساسة. ومن خلال تحليل جميع إعدادات الأدوار والصلاحيات، حتى عبر أنظمة ومناطق جغرافية وبيئات سحابية متعددة، ومواءمتها مع حساسية البيانات، تستطيع المؤسسات ربط هذه المعلومات بخصائص واقعية مثل موقع المستخدم وموقع البيانات والنظام، بالإضافة إلى لوائح حماية البيانات.
من الضروري للمؤسسات المالية تحديد أولويات البيانات الحساسة الموجودة في بيئتها لإدارة مواردها المحدودة ووقتها بكفاءة عبر مختلف قطاعات أعمالها. ويمكن تحقيق ذلك من خلال تصنيف قائم على المخاطر، يأخذ في الاعتبار أهمية البيانات ( الحوكمة )، وضرورة حماية البيانات ( الأمن )، واللوائح المرتبطة بها ( الخصوصية ). وبذلك، تستطيع المؤسسات تحديد أولويات ضوابط الوصول وأمن المنصات للبيانات الأكثر حساسية.
يُعدّ استخدام تقييم المخاطر على أصول البيانات لأغراض المعالجة عنصرًا أساسيًا في حماية البيانات الحساسة داخل المؤسسات المالية ذات الأنشطة المتعددة والتكاملات المعقدة. ومن خلال تحديد أولويات البيانات الأكثر أهمية، تضمن المؤسسات المالية استخدام مواردها بكفاءة لتأمين بيئتها. ولإدارة هذه البيانات الحيوية وحمايتها، ينبغي على المؤسسات تطبيق خطوات معالجة تستفيد من سير العمل ورسم data mapping ، مما يُسهم في أتمتة العملية وإبقاء جميع الأطراف المعنية على اطلاع دائم.
4. تحسين تصنيف البيانات الحساسة ووضع علامات عليها
يُمكّن اتباع نهج موحد لتصنيف البيانات الحساسة المؤسسات من تبسيط جهودها دون المساس بالأمن أو الخصوصية أو الابتكار. وللحصول على رؤى قيّمة، يجب أن تتمكن المؤسسات المالية من البحث عن جميع البيانات ومشاركتها، بما في ذلك البيانات الحساسة. ويمكن للشركات تحقيق ذلك من خلال تحسين البيانات الوصفية التي تُعرّف البيانات في مؤسساتها.
يمكن إضافة بيانات وصفية مُحسّنة برمجيًا، وتشمل معلومات أساسية مثل هوية مسؤول البيانات، والجهة التجارية المالكة لها، ومصدرها الأصلي وسلسلة نسبها. وبجعل هذه البيانات قابلة للبحث من قِبل خبراء المجال، تُحسّن المؤسسات قدرتها على إيجاد البيانات التي تحتاجها بسرعة ودقة. علاوة على ذلك، ينبغي على خبراء المجال استخدام سير العمل الآلي لتعزيز البيانات الوصفية في data catalog ، ما يضمن ثراء البيانات الوصفية للأعمال وتحديثها باستمرار.
يُتيح العثور على جميع البيانات وتصنيفها سياقًا تجاريًا ثريًا لعلماء البيانات ومحللي الأعمال، مما يُسهّل عليهم إنشاء نماذج واستعلامات وتقارير جديدة لدفع عجلة الابتكار وخلق فرص جديدة لزيادة الإيرادات. كما تُساعد هذه البيانات الوصفية الغنية فرق الخصوصية والأمن والحوكمة على حماية بيانات المؤسسة وإدارتها بشكل أفضل. ومن خلال إعطاء الأولوية لتحسين البيانات الوصفية كعنصر أساسي في استراتيجية موحدة للتحكم في البيانات، تستطيع المؤسسات المالية اكتساب ميزة تنافسية عبر إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لبياناتها.
5. بناء علاقات قوية مع الجهات التنظيمية التي تقدم التقارير
في ظلّ البيئة المالية شديدة التنظيم اليوم، يُعدّ إعداد التقارير الشفافة والفعّالة حول البيانات الحساسة أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات لتلبية المتطلبات المالية والتنظيمية الداخلية، بل وتجاوزها. إذ يرغب المنظمون وفرق معايير البيانات الداخلية في معرفة مكان وجود جميع البيانات، وما هي خطة إدارتها بالتحديد. مع ذلك، فإنّ التعقيد المتزايد لبيئات الحوسبة السحابية المتعددة ، والكميات الهائلة من البيانات فيها، يجعل من المستحيل القيام بذلك يدويًا أو باستخدام جداول البيانات. لذا، يتعيّن على المؤسسات المالية أتمتة عمليات إعداد التقارير وتوحيدها.
تُفاقم عمليات الاستجابة المنعزلة للإدارات المعنية بالمسائل التي تتطلب اهتمامًا ( MRAs ) مشكلة إدارة توقعات الجهات التنظيمية. وتؤدي هذه العزلة إلى نتائج مُربكة وغير دقيقة تُضر بعلاقة الشركة مع الجهات التنظيمية. ومن خلال تطبيق حلول إعداد التقارير الآلية، تستطيع المؤسسات المالية إظهار الشفافية وبناء الثقة مع الجهات التنظيمية. ويضمن إعداد التقارير بشكل مستمر التزام المؤسسات باللوائح واستعدادها التام للتغييرات التنظيمية المستقبلية. وبشكل عام، تُعد عملية إعداد التقارير الآلية ضرورية للمؤسسات المالية التي تسعى إلى الامتثال للوائح الحكومية والحفاظ على ثقة عملائها.
6. اجعله قابلاً للتطبيق في الشركات الكبيرة والمعقدة
تُعدّ إدارة البيانات مجالاً ناشئاً يزخر بالعديد من التقنيات الحديثة. ومن السهل أن ننسى أن المؤسسات المالية لا تحتاج فقط إلى التنافس على البيانات وتلبية المتطلبات التنظيمية، بل عليها أيضاً ضمان أن تكون بنية إدارة البيانات وحلولها على مستوى المؤسسات الكبرى.
إحدى طرق تحقيق ذلك هي الاستفادة من بنية معيارية تعتمد على واجهات برمجة التطبيقات (API) . وهذا يتيح لها المرونة على مستوى المؤسسات. أي حل، ليكون مناسبًا للمؤسسات، يجب أن يدعم انتقال المؤسسة المالية إلى بيئة سحابية متعددة أو هجينة من خلال تضمين ما يلي:
- منصة موحدة وقابلة للتطوير لإدارة البيانات بكفاءة، سواء في السحابة أو في مقر العمل.
- القدرة على التكامل مع حلول قواعد بيانات إدارة التكوين الحالية أو الجديدة (CMDB)، مثل ServiceNow،
- سير عمل مرن وقوي، وقدرات تنسيقية، و
- إثبات الامتثال للوائح الخصوصية وشهادات الأمن المالي.
كيف يمكن Securiti يساعد؟
Securiti توفر منصة DataAI Command من شركة DataAI حلاً شاملاً على مستوى المؤسسات لمساعدة المؤسسات المالية على إدارة البيانات، وخاصة البيانات الحساسة، في جميع أنحاء مؤسساتها. ويشمل ذلك ما يلي:
- تأسيس sensitive data intelligence في جميع أنحاء بيئة بياناتك،
- الحصول على رؤى دقيقة حول المستخدمين والأدوار التي لديها حق الوصول إلى البيانات الحساسة،
- اكتشاف الموقع الجغرافي للبيانات واللوائح المناسبة التي تنطبق عليها،
- توفير القدرة على جمع وتحسين البيانات الوصفية بسهولة حول جميع بياناتك،
- تقديم حل مرن وقابل للتطوير ويعتمد على واجهة برمجة التطبيقات (API) للبيئات المحلية أو الهجينة أو متعددة السحابات.
Securiti يتيح لك ذلك إطلاق العنان لقوة البيانات من خلال وضع الضوابط المناسبة لضمان إدارة البيانات بشكل مسؤول دائمًا .
