إن وصف البيانات بأنها "النفط الجديد" مقولة لا يتفق معها الكثيرون. فالبيانات أكثر قيمة من النفط، لأنها أصل غير قابل للاستبدال، فريد من نوعه، لا يمكن تكراره، ومتنامٍ باستمرار.
تساعد رؤى البيانات المؤسسات على اتخاذ قرارات تجارية أفضل، وتعزيز مرونة العمليات، وتحسين الكفاءات الأساسية، وفهم المستهلكين لتقديم خدمات مُخصصة ومُحسّنة. ووفقًا لدراسة استقصائية أجرتها شركة ديلويت ، تُساعد تحليلات البيانات الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية رئيسية وتحسين العلاقة بين الشركات والمستهلكين.
في حين أن حجم البيانات الكبير يساعد المؤسسات على اكتساب رؤى أفضل، فإنه يجعل من الضروري أيضاً وجود آليات فعّالة للامتثال لقوانين الأمن والخصوصية الإقليمية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) ، على سبيل المثال لا الحصر. قد يؤدي عدم القيام بذلك إلى دعاوى قضائية جماعية، وعقوبات قاسية، وقبل كل شيء، فقدان ثقة العملاء بالعلامة التجارية.
قد لا تواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة التي تتعامل مع حجم بيانات معتدل صعوبات كبيرة في الامتثال للوائح حماية البيانات. إلا أن الشركات الكبرى قد تجد صعوبة في الامتثال بسبب انتشار البيانات ، والذي غالباً ما يعود إلى تشتتها عبر تطبيقات الحوسبة السحابية المتعددة وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS).
ما هي الحوسبة السحابية المتعددة؟
تعني الحوسبة السحابية المتعددة استخدام خدمات من مزودي خدمات سحابية مختلفين بدلاً من الاعتماد على مزود واحد فقط. فهي تمنح الشركات مرونة أكبر، وأداءً أفضل، وأمانًا معززًا من خلال توزيع بياناتها وتطبيقاتها عبر منصات متعددة.
لماذا تتجه الشركات إلى استخدام بيئات الحوسبة السحابية المتعددة؟
يشير مصطلح "الحوسبة السحابية المتعددة" إلى استخدام المؤسسات لبيئات حوسبة سحابية متعددة لتلبية احتياجاتها من البنية التحتية والتشغيلية. ووفقًا لتوقعات مؤسسة IDC، ستنشر أكثر من 90% من المؤسسات خدماتها في بيئات متعددة، مثل الحوسبة السحابية المتعددة ، والسحابة الخاصة، وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS)، والخوادم التقليدية.
تتجه المؤسسات نحو الحوسبة السحابية المتعددة لزيادة كفاءة عملياتها، وتبسيط عملياتها التجارية، وخفض تكاليف البنية التحتية المحلية، وتحسين الأداء بشكل عام. إليكم بعض العوامل الأخرى وراء هذا التحول الهائل نحو تبني الحوسبة السحابية المتعددة:
استغل أفضل مجموعة من التقنيات
يقدم كل مزود خدمة سحابية وظائف وميزات وقدرات متنوعة. ومن خلال التحول إلى الحوسبة السحابية المتعددة، يمكن للشركات الاستفادة من أفضل التقنيات المتاحة لتلبية مختلف الأهداف والعمليات المتخصصة.
الامتثال للوائح الخصوصية
تفرض لوائح الخصوصية مثل قانون HIPAA وقانون GDPR قيودًا صارمة data privacy تُعدّ السياسات المتعلقة بنقل البيانات وتخزينها عبر الحدود بالغة الأهمية. ويمكن للحوسبة السحابية المتعددة أن تساعد الشركات على الامتثال للوائح الخصوصية هذه، واحترام تفضيلات العملاء في حال اختيارهم الاحتفاظ ببياناتهم على سحابة محلية أو على سحابات متعددة.
تجنب احتكار الموردين
قد ينطوي نقل جميع البيانات والعمليات الحساسة إلى منصة سحابية واحدة على مخاطر جسيمة. ففي حال حدوث اختراق للبيانات ، قد تُعرّض المؤسسة جميع بياناتها الحساسة للخطر. وإذا توقفت المنصة السحابية عن العمل لأي سبب كان، فقد تتوقف جميع العمليات الحيوية للشركة. وتُعالج الحوسبة السحابية المتعددة هذه المخاوف من خلال توفير التكرار والتوافر وإدارة المخاطر.
خمسة تحديات تواجه بيئات الحوسبة السحابية المتعددة وحلولها
كما ذكرنا أعلاه، فإن بيئات الحوسبة السحابية المتعددة تواجه مجموعة من التحديات التي يجب على المؤسسات حلها للامتثال للوائح أمن البيانات والخصوصية.
1. غياب جرد أصول البيانات في الوقت الفعلي
في بيئة الحوسبة السحابية المتعددة، يصعب اكتشاف البيانات وتتبعها نظرًا لتوزع أصول البيانات عبر منصات مختلفة. ويتعين على فرق تكنولوجيا المعلومات تتبع البيانات من خلال قاعدة بيانات إدارة التكوين التقليدية (CMDB)، مع الاحتفاظ بالسجلات في جداول البيانات والمستندات وغيرها من التنسيقات التقليدية.
يؤدي نظام إدارة جرد أصول البيانات اليدوي إلى أخطاء بشرية ويستهلك وقتاً وموارد ونفقات مفرطة.
حل
يُعدّ إنشاء نظام مركزي لإدارة أصول البيانات حلاً عملياً لمواجهة تحديات الأعمال هذه، حيث يمكّن هذا النظام من تتبع جميع أصول البيانات عبر مختلف المنصات، وأتمتة اكتشاف أصول البيانات السحابية والمدارة ذاتياً، وتحديث قاعدة بيانات إدارة التكوين (CMDB) تلقائياً. وينبغي أن توفر هذه الأداة المركزية للمؤسسة رؤية شاملة لجميع أصول بياناتها في مكان واحد.
2. تؤدي صوامع البيانات إلى اكتشاف غير فعال للبيانات
تتمتع العديد من تطبيقات اكتشاف بيانات المؤسسات بقدرات محدودة في الكشف عن البيانات الحساسة. بعض الأدوات تتيح اكتشاف البيانات المهيكلة، بينما تقتصر أدوات أخرى على اكتشاف البيانات غير المهيكلة. علاوة على ذلك، تختلف خوارزميات اكتشاف البيانات المدمجة في كل أداة، كما أنها تدعم عددًا محدودًا من معرّفات المعلومات الشخصية.
إن اتباع نهج مجزأ لاكتشاف البيانات يوفر فعالية ضعيفة، ويستغرق الكثير من الوقت والجهد في إنشاء سياسات منفصلة لكل نظام.
حل
تحتاج المؤسسات إلى نظام كشف موحد يوفر تكاملاً شاملاً، مثل التكامل مع خوادم الحوسبة السحابية ذاتية الإدارة، وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS)، ومختلف مزودي خدمات الحوسبة السحابية. يجب أن يوفر نظام الكشف تغطية شاملة لجميع السمات المتعلقة بالبيانات الحساسة المطلوبة بموجب مختلف لوائح الخصوصية العالمية.
علاوة على ذلك، ينبغي للنظام الموحد الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي ومنهجيات التحليل السياقي لاكتشاف وتتبع البيانات الحساسة بدقة.
3. دعم محدود لمعالجة البيانات بحجم بيتابايت
تستطيع بيئات الحوسبة السحابية فائقة التوسع الآن التعامل مع بيانات بحجم بيتابايت، وهو ما تعجز عنه أدوات استكشاف البيانات التقليدية بسبب محدودية دعمها. علاوة على ذلك، يتطلب مسح هذا الكم الهائل من البيانات موارد إضافية، وقد يستغرق ذلك شهورًا. كما لا تستطيع المؤسسات الاعتماد على الأدوات التقليدية بسبب لوائح إقامة البيانات وارتفاع تكاليف نقلها.
حل
ينبغي تصميم محرك مسح بيانات حديث قادر على التعامل مع بيانات بحجم بيتابايت، وتوفير الدعم والتوسع اللازمين. يجب أن يدعم هذا المحرك تنسيقات البيانات الضخمة وتقنيات التحسين القابلة للتكوين لعمليات المسح واسعة النطاق.
4. صعوبة الامتثال اليدوي لقوانين الخصوصية
لا يُعدّ الامتثال اليدوي لأنظمة الخصوصية باستخدام أساليب data mapping التقليدية خيارًا عمليًا للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. فالمسح اليدوي للبيانات الشخصية والحساسة للمستخدمين لا يُوفّر سوى معلومات آنية، ولا يُتيح الاطلاع على البيانات المُحدّثة التي يتم جمعها في الوقت الفعلي. وهذا قد يُؤثّر سلبًا على قدرة المؤسسة على الامتثال للمادة 30 من اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) ولوائح الإبلاغ عن خروقات البيانات (DSR) وغيرها من لوائح الإبلاغ عن خروقات البيانات .
حل
تحتاج المؤسسات إلى حلول آلية لإدارة الخصوصية تُنشئ وتُحدّث People Data Graph ، مما يُتيح ربط بيانات الأفراد وتصنيفها بفعالية في الوقت الفعلي. كما يجب أن يُوفر هذا الحل الآلي سير عمل ديناميكيًا يُتيح مزامنة consent management تلقائيًا عبر قاعدة البيانات، مما يسمح للمؤسسات بتلبية طلبات الوصول الرقمي.
5. وضع غير فعال للامتثال الأمني
تتعامل أنظمة إدارة وضع الأمان السحابي التقليدية مع جميع البيانات بنفس الطريقة، مما يؤدي إلى العديد من الإنذارات الكاذبة. علاوة على ذلك، قد يتسبب النظام غير المُهيأ بشكل صحيح في حدوث تعقيدات تؤدي إلى عدم الامتثال لأطر الأمان، مثل معايير CIS وNIST.
حل
يُعد الحل الديناميكي ضروريًا للمؤسسات التي يمكنها الجمع بين أوضاع مخاطر البيانات واختلالات التكوين الأمني وأتمتة تصحيح هذه الاختلالات لتمكين فرق الأمن من تقليل المخاطر الأمنية وحلها بفعالية.
Securiti 's AI-Driven Sensitive Data Intelligence يضمن حل (SDI) حماية البيانات والامتثال في بيئات الحوسبة السحابية المتعددة.
تساعد مجموعة الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي المؤسسات العاملة في بيئات فائقة التوسع على أتمتة اكتشاف البيانات وتصنيفها وفهرستها، بالإضافة إلى الكشف التلقائي عن أي خلل في إعدادات الأمان. ومن خلال إضافة الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى أنظمة الأمان الخاصة بها، تستطيع المؤسسات ضمان أمن البيانات الحساسة والامتثال لأطر العمل واللوائح الأمنية العالمية.
- تغطية شاملة متعددة السحابات
Securiti توفر تقنية SDI الخاصة بشركة 's توافقًا عالميًا مع مجموعة واسعة من بيئات IaaS و SaaS والبيئات السحابية، مثل AWS، Azure ، وGCP، وأوراكل، و Snowflake .
- معالجة البيانات بكفاءة عالية تصل إلى بيتابايت
بفضل الاستفادة من تقنيات المسح الآلي وأنظمة التنسيق الذكية، يمكن للمؤسسات الآن التعامل مع البيانات ذات الحجم البيتابايت بكفاءة أكبر.
- فعالية أعلى في اكتشاف البيانات
بفضل أتمتة الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي/اللغة الوطنية المدمجة، يمكن للمؤسسات اكتشاف البيانات الحساسة المخزنة بتنسيقات منظمة أو غير منظمة بشكل فعال.
سجل للحصول على عرض توضيحي لمشاهدة تقنية SDI أثناء العمل ومعرفة المزيد عنها.
