Snowflake تساعد المؤسسات على حل مشكلة عزل البيانات لديها وجمع جميع تطبيقات البيانات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات معًا تحت منصة واحدة: حل تخزين سحابي فائق التوسع.
ومع ذلك، يصبح اكتشاف البيانات وتصنيفها أمراً يصعب التحكم فيه بشكل متزايد مع انتقال هذا الحجم الهائل من البيانات إلى السحابة.
اتساع نطاق البيانات المتزايد باستمرار
هل يمكن للبيانات الموجودة في Snowflake هل توفر قواعد البيانات سياقًا كاملًا، وبالتالي تساعد في استخلاص نتائج ذات مغزى؟ عندما تتوزع البيانات على مصادر ومخازن بيانات متعددة، فإنها عرضة لظاهرة تشتت البيانات. ويؤدي غياب فهرس موحد للبيانات، قادر على تحديد البيانات الحساسة وفهم سياقها، إلى تعقيدات. كما يُسبب هذا الغياب إحباطًا وارتباكًا بين فرق العمل، إذ يعيق قدرتهم على تحديد مواطن الخطر المتعلقة بالبيانات أو الثغرات في الامتثال.
شلل التحليل
يُعد اكتشاف البيانات وتصنيفها الخطوة الأولى في تحليل البيانات. يقضي محللو البيانات وعلماء البيانات الكثير من الوقت والجهد في فرز البيانات ووضع علامات عليها وتصنيفها وفهرستها يدويًا. Snowflake مستودع البيانات. يحدث الشلل الناتج عن التحليل عندما يضطر علماء البيانات إلى تحليل كمية هائلة من البيانات المتناثرة في كل مكان.
تُزيل الأتمتة عواقب "التضخم المعلوماتي" من المعادلة. فهي تُضيف سرعة وكفاءة إلى العملية، مما يُمكّن علماء البيانات من تحويل تركيزهم من اكتشاف البيانات وتصنيفها إلى مهام أكثر أهمية مثل استخلاص رؤى رئيسية من فهرس البيانات المصنفة والمفهرسة.
تصنيف البيانات الغامضة
تتحقق الكفاءة في اكتشاف البيانات من خلال تصنيفها الفعال. يساعد هذا علماء البيانات على تجميع البيانات في فئات قائمة على المحتوى أو السياق، مما يساعدهم بدوره على تحديد البيانات التي... Snowflake تُصنّف قاعدة البيانات إلى فئات: منخفضة، متوسطة، أو عالية الخطورة. ومع ذلك، يتطلب التصنيف الفعال وجود تصنيف بيانات مُحدد بدقة، ولكن قد تختلف هذه التصنيفات باختلاف المنطقة أو القطاع.
تعتمد بعض المؤسسات تصنيفات غامضة تُتيح تفسيرات متعددة لسياق أو معنى عنصر البيانات. وهذا يزيد الأمور تعقيداً عندما يحتاج علماء البيانات إلى رسم خرائط للبيانات أو استرجاعها، على سبيل المثال، لتلبية طلبات أصحاب البيانات .
تصنيف البيانات اليدوي
قد يصل حجم البيانات في Snowflake مستودع البيانات. يُسبب تصنيف البيانات ووضع العلامات عليها يدويًا الكثير من التعقيدات. فهو لا يتطلب جهدًا كبيرًا فحسب، بل يتطلب أيضًا الكثير من الوقت.
علاوة على ذلك، فإن تصنيف البيانات ليس عملية تتم لمرة واحدة، إذ أن البيانات ليست ثابتة. تتطلب الطبيعة الديناميكية للبيانات مسحًا مستمرًا، وهو أمر لا يمكن تحقيقه إلا من خلال الأتمتة.
تُخفف الأتمتة العبء عن أعضاء الفريق وتُمكّن من اكتشاف البيانات وتصنيفها على نطاق البيتابايت.
تحديد السمات غير الفعال
لا تخضع جميع البيانات لمتطلبات الامتثال التنظيمي. فقد حددت القوانين التنظيمية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR )، أنواعًا معينة من البيانات باعتبارها بيانات شخصية أو بيانات شخصية حساسة . وتتطلب البيانات الشخصية الحساسة حماية إضافية بموجب القانون. ولتلبية المتطلبات التنظيمية، يجب على المؤسسات تحديد السمات الخاصة أثناء تصنيف البيانات وفهرستها. ومن خلال تحديد هذه السمات وربطها بالمالكين أو المستخدمين المناسبين، Snowflake يمكن للمستخدمين ضبط ضوابط الوصول ، وتجنب المخاطر الأمنية، وضمان الامتثال.
Securiti يجهز Snowflake حلول اكتشاف وتصنيف البيانات الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمستخدمين
Securiti حل 's لـ Snowflake تستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة اكتشاف البيانات وتصنيفها وفهرستها عبر جميع أصول البيانات في Snowflake مستودع البيانات.
Securiti موطنه الأصلي Snowflake تتيح هذه الأداة التكامل السلس، مما يساعد المستخدمين على اكتشاف أصول البيانات في مراكز البيانات المحلية والسحابية بكفاءة. كما تتيح تحديد السمات الشخصية والحساسة باستخدام نظام كشف متطور مدمج.
مع فئات وتصنيفات بيانات محددة مسبقًا، Snowflake يمكن للمستخدمين أتمتة عملية التصنيف وتحديد السمات الشخصية والحساسة التي تندرج تحت أطر الأمن والخصوصية بشكل فعال.
الفوائد الناتجة
- تقليل العمل اليدوي الذي يُستخدم عادةً في التصنيف والفهرسة بشكل كبير
- تقليل مخاطر الامتثال الأمني والخصوصية الناتجة عن الممارسات اليدوية
- أتمتة الامتثال التنظيمي للمعلومات الشخصية والحساسة
اقرأ هنا كيف Securiti يساعد المؤسسات على تمكين الابتكار على السحابة من خلال اكتشاف البيانات بشكل مستقل، والأمان، والامتثال.
