تجد فرق الأمن السيبراني والخصوصية والبيانات نفسها مضطرة الآن إلى الاستجابة - وبسرعة - للاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي، وفي الوقت نفسه، ضمان حماية عملائها والتزام شركاتها بالمعايير واللوائح. وهذا يعني، من بين أمور أخرى، سرعة تعلم كيفية التعامل مع البيانات غير المهيكلة.
العودة إلى الأساسيات: ما هي البيانات غير المهيكلة، ولماذا تسبب لك القلق؟
تشير البيانات غير المهيكلة إلى البيانات التي لا تملك نموذج بيانات مُحدد مسبقًا أو لا تُنظم وفقًا لتنسيق قاعدة بيانات تقليدي قائم على الصفوف والأعمدة. وعادةً ما تكون هذه البيانات غنية بالنصوص وتفتقر إلى التنظيم الهيكلي وخصائص البيانات المهيكلة، مثل جميع المستندات ورسائل البريد الإلكتروني ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي وصفحات الويب ومحتوى الوسائط المتعددة التي قد تمتلكها الشركة. وقد تشمل أيضًا جميع اللوائح والسياسات التي قد يتعين على الشركات الالتزام بها، مثل قوانين الضرائب أو شروط التغطية التأمينية.
على الرغم من أن غالبية بيانات معظم المؤسسات غير منظمة، إلا أن الجزء الأكبر من استثماراتها في إدارة البيانات يتركز على البيانات المنظمة، المخزنة في قواعد البيانات أو جداول البيانات. وقد حظيت البيانات شبه المنظمة باهتمام متزايد خلال السنوات القليلة الماضية، حيث حسّنت العديد من الشركات من تعاملها مع تنسيقات مثل مستندات XML أو البيانات المُسترجعة من واجهات برمجة التطبيقات بتنسيق JSON، والتي تُستخدم غالبًا في عمليات التكامل لتبادل البيانات داخل الشركات أو فيما بينها.
لكن بالنسبة لمعظم الشركات، لا يزال هذا يترك كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة مهملة في أحسن الأحوال، أو غير ذات أولوية في أسوأها. ببساطة، لم تحظَ إدارة البيانات غير المهيكلة ومعالجتها بنفس مستوى الاهتمام الذي حظيت به نظيرتها من البيانات المهيكلة، حتى أن العديد من المؤسسات تجد صعوبة في تحديد جميع المواقع التي قد تتواجد فيها بياناتها غير المهيكلة - عبر محركات الأقراص المشتركة، وأنظمة الحوسبة السحابية، والتطبيقات، وما إلى ذلك. وبمجرد تحديدها، تتطلب البيانات غير المهيكلة إدارة مختلفة وأكثر تعقيدًا وتقنيات متخصصة لكي تتمكن فرق البيانات من استخلاص رؤى وأنماط ذات مغزى منها - تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية، واستخراج النصوص، والتعلم الآلي.
دخول الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد: لماذا تُعدّ البيانات غير المهيكلة ذات أهمية خاصة في تقنيات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد؟
تُعد البيانات غير المهيكلة المدخلات الأساسية لمعظم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، وخاصةً نماذج اللغة والأنظمة متعددة الوسائط (مثل تطبيقات الصور والفيديو)، وذلك لعدة أسباب:
- بيانات التدريب الضخمة: تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي كميات هائلة من بيانات التدريب لتعلم الأنماط والتمثيلات، وتوفر البيانات غير المهيكلة مصدراً غنياً ومتنوعاً للمعلومات.
- فهم اللغة الطبيعية: تُعدّ البيانات النصية غير المهيكلة - مثل الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية - أساسية لتطوير قدرات فهم اللغة الطبيعية في أنظمة الذكاء الاصطناعي. نماذج اللغة مثل OpenAI GPT-4 و Anthropic Claude يتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية غير المهيكلة، مما يُمكّنها من فهم وإنشاء نصوص شبيهة بالنصوص البشرية.
- الفهم السياقي: غالبًا ما تحتوي البيانات غير المهيكلة على معلومات سياقية غنية، مثل المشاعر والنبرة والعلاقات الضمنية، وهي ضرورية لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتطوير فهم عميق للتواصل والسلوك البشري.
- المعرفة الخاصة بالمجال: يمكن للبيانات غير المهيكلة من مجالات محددة - مثل السجلات الطبية أو الوثائق القانونية أو الأوراق العلمية - أن توفر معرفة خاصة بالمجال لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يمكنها من توليد مخرجات أكثر دقة وملاءمة في تلك المجالات.
سواء قامت شركة بترخيص الوصول إلى نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي التجاري أو أرادت بناء أو تحسين نظامها الخاص، فإن المكونات الأساسية هي المستندات والصور ومقاطع الفيديو والمحتويات الأخرى المستخدمة لتدريب النظام - والتي توفر السياق الذي يعمل النظام من خلاله.
تحديات الشركات المتعلقة بالبيانات غير المهيكلة
بالنسبة لمعظم المؤسسات، تُعدّ البيانات غير المهيكلة صعبة الإدارة والتحكم والتأمين بطبيعتها. إليكم بعض الأسباب:
- الحجم والتنوع: إن الحجم الهائل والتنوع الكبير لمصادر البيانات غير المهيكلة - من رسائل البريد الإلكتروني إلى المستندات إلى منشورات وسائل التواصل الاجتماعي إلى ملفات الوسائط المتعددة - هو المشكلة الأساسية، مما يجعل من الصعب على الفرق تتبع سياسات الحوكمة والأمن المتسقة وإنفاذها في جميع أنحاء المؤسسة.
- الوصول والمشاركة غير المنضبطين: بمجرد إنشائها، تنتشر البيانات غير المهيكلة بسرعة عبر مختلف الأنظمة والأجهزة والخدمات السحابية حيث يقوم الأشخاص بنسخ المحتوى وتعديله والتلاعب به ومشاركته، مما يجعل من السهل فقدان تتبع المصدر الأصلي للبيانات.
- عزلة البيانات وغموض ملكيتها: ومما يزيد الأمر تعقيداً، أن البيانات غير المهيكلة غالباً ما تُنشأ وتُدار من قِبل أقسام أو أفراد مختلفين داخل المؤسسة، مما يؤدي إلى عزلة البيانات وغموض ملكيتها ومسؤوليتها. في حين أن البيانات المهيكلة غالباً ما تكون معروفة الملكية داخل المؤسسة نظراً لفهم تبعاتها الأمنية أو المتعلقة بالتكلفة، فإن البيانات غير المهيكلة للشركة غالباً ما تُحجب إما لأسباب مشروعة (مثل التعليقات المرتقبة على عملية استحواذ) أو لأسباب غير مرغوب فيها (مثل الحدود السياسية بين الأقسام).
- تنسيقات غير متناسقة: أخيرًا، تتنوع تنسيقات البيانات غير المهيكلة. فبينما انحصرت البيانات المهيكلة في مجموعة صغيرة من المعايير العالمية، يُعدّ SQL أحد أهمها، تتميز أنظمة المحتوى غير المهيكل بتعدد تنسيقاتها وأنماطها القديمة. وتتطلب الأدوات اللازمة لإدارة هذه التنسيقات بشكل موحد أدوات فريدة، وتستلزم التزامًا من المؤسسة بتطبيقها واستخدامها.
في الماضي، اكتسبت أنظمة إدارة محتوى المؤسسات (ECM) شعبيةً واسعةً لقدرتها على إدارة وتنظيم البيانات غير المهيكلة، بما في ذلك المستندات والصور والمحتويات الأخرى. إلا أنه بسبب التكلفة، والهيكلية، وتجربة المستخدم، والأهم من ذلك، انتقال العديد من الشركات إلى الحوسبة السحابية، فقدت هذه الأنظمة شعبيتها لدى معظم الشركات.
اليوم، اختارت العديد من المؤسسات استبدال أو تعزيز أنظمة إدارة المحتوى المؤسسي (ECM) بمنصات خدمات محتوى حديثة، سحابية الأصل، ومدعومة بالذكاء الاصطناعي، تتوافق بشكل أفضل مع مبادرات التحول الرقمي لديها واحتياجاتها المتطورة لإدارة البيانات غير المهيكلة على نطاق واسع. وتسيطر حاليًا أنظمة مثل Microsoft Office 365 وAtlassian Confluence وGoogle Office Suite على الاستخدام. وعلى عكس أنظمة إدارة المحتوى المؤسسي السابقة، تتميز هذه الأنظمة بالمرونة وسهولة الاستخدام، وهو أمر رائع للاستخدام الإبداعي، ولكنه لا يزال قاصرًا من منظور الحوكمة أو الأمن.
كيف يمكن للشركات البدء في معالجة مشكلة البيانات غير المهيكلة
لإدارة بياناتها غير المهيكلة بفعالية، ينبغي على الشركات تطبيق الاستراتيجيات التالية:
- اكتشاف البيانات وتصنيفها: تحديد وتصنيف أصول البيانات غير المهيكلة في جميع أنحاء المؤسسة، بما في ذلك المستندات ورسائل البريد الإلكتروني وملفات الوسائط المتعددة والمحتويات الأخرى. استخدام أدوات اكتشاف البيانات والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لأتمتة العملية وتصنيف البيانات بناءً على حساسيتها ومحتواها والغرض منها.
- إطار حوكمة البيانات: إنشاء إطار شامل لحوكمة البيانات يحدد السياسات والأدوار والمسؤوليات لإدارة البيانات غير المهيكلة طوال دورة حياتها. ويشمل ذلك إنشاء البيانات وتخزينها والوصول إليها والاحتفاظ بها والتخلص منها.
- إدارة البيانات الوصفية: تطبيق ممارسات إدارة البيانات الوصفية لإثراء البيانات غير المهيكلة بمعلومات سياقية، مثل مالكي البيانات، وأذونات الوصول، وفترات الاحتفاظ، وغيرها من البيانات الوصفية ذات الصلة.
- ضوابط الوصول وأمن البيانات: تطبيق ضوابط الوصول المناسبة والتشفير وتدابير منع فقدان البيانات (DLP) لحماية البيانات الحساسة غير المهيكلة من الوصول غير المصرح به أو اختراقات البيانات أو الكشف العرضي.
- إدارة دورة حياة البيانات: تحديد وتطبيق سياسات الاحتفاظ بالبيانات وأرشفتها والتخلص منها. أتمتة عمليات إدارة مراحل دورة حياة البيانات، وضمان الامتثال للمتطلبات التنظيمية وتقليل تكاليف تخزين البيانات.
- التكامل بين السحابة والبيئات المحلية: تطوير استراتيجيات لإدارة البيانات غير المهيكلة عبر بيئات السحابة والبيئات المحلية، مما يضمن الحوكمة والأمن والامتثال المتسق عبر البنية التحتية الهجينة.
- المراقبة والتدقيق المستمران: تنفيذ عمليات لتتبع الوصول إلى البيانات واستخدامها وتسريب البيانات المحتمل أو إساءة استخدامها.
يتطلب التغلب على التحديات التي تفرضها البيانات غير المهيكلة استراتيجية شاملة لحوكمة البيانات تشمل اكتشاف البيانات وتصنيفها، وضوابط الوصول إليها، وإدارة دورة حياتها، وتدابير أمنية قوية. يتعين على المؤسسات الاستثمار في أدوات وتقنيات متخصصة، وتدريب موظفيها وتوعيتهم بأفضل الممارسات للتعامل مع البيانات غير المهيكلة وتأمينها.
لأول مرة، Securiti رائد Data Command Center تتكامل منصة Lacework، وهي منصة رائدة في مجال حماية تطبيقات الحوسبة السحابية الأصلية (CNAPP)، مع حلول استراتيجية تعاونية مصممة لتمكين المؤسسات من إدارة بياناتها غير المهيكلة وحمايتها عبر بيئات سحابية متعددة ومعقدة. تعرف على المزيد حول كيف يمكن لهذا الحل المتكامل حمايتك وحماية بياناتك - في كل مكان وعلى نطاق واسع - والمساهمة في راحة بالك.
