تتزايد البيانات بشكل مطرد وتنتشر عبر منصات سحابية متعددة. ومع هذا النمو الهائل، يصعب على الشركات معرفة البيانات الموجودة ومواقعها. ويؤدي نقص وضوح البيانات إلى زيادة مخاطر تسريبها، مما يستلزم استراتيجية قوية data security posture management للحد من المخاطر الأمنية المتغيرة.
يتطلب اكتساب رؤى معمقة حول أصول البيانات، والحد من المخاطر، أو استخلاص الافتراضات لتحقيق نتائج ذات مغزى، خطوة حاسمة: اكتشاف البيانات الموجودة في مراكز البيانات المحلية، وفي السحابة، وفي بيئات السحابة الهجينة، وغيرها. ويقوم اكتشاف البيانات بذلك تحديدًا، مما يمكّن المؤسسات من تحويل البيانات الخام غير المتصلة إلى ميزة استراتيجية.
على الرغم من أهميته المتزايدة، لا يزال العديد من المديرين التنفيذيين ينظرون إلى اكتشاف البيانات على أنه مفهوم غامض أو تقني للغاية. يهدف هذا الدليل إلى تبسيط مفهوم اكتشاف البيانات، وشرح قيمته التجارية، وتسليط الضوء على سبب وجوب جعله أولوية في استراتيجية البيانات الشاملة.
ما هو اكتشاف البيانات؟
في جوهرها، تُعدّ عملية اكتشاف البيانات عمليةً لاكتشاف الأنماط والرؤى ذات الدلالة من كميات هائلة من البيانات. وهي تتضمن تحديد الارتباطات والشذوذات والاتجاهات الخفية في بياناتك والتي قد لا تكون ملحوظة على الفور.
اعتبرها رحلة بحث عن كنوز ثمينة مخبأة في قواعد بياناتك. افهم البيانات المتوفرة لديك وحوّلها إلى معلومات تُمكّنك من تحقيق ميزة تنافسية تُوجّه استراتيجية عملك.
قد تتعدد الأهداف الكامنة وراء اكتشاف البيانات في مختلف أنحاء منظومة البيانات الخاصة بالمؤسسة. فعلى سبيل المثال، تُمكّن معرفة البيانات الموجودة في البيئة، ومكان وجودها، وصلاحيات الوصول إليها، المؤسسة من إدارة المخاطر المتعلقة بالأمن والحوكمة والامتثال.
الخطوات الحاسمة في عملية اكتشاف البيانات
تستخدم كل مؤسسة أدوات متنوعة لاكتشاف البيانات وتصنيفها لتحديدها وتصنيفها. ومع ذلك، فإن الخطوات الحاسمة لاكتشاف البيانات تتضمن بعض الخطوات المشتركة والضرورية.
أ. فهرسة أصول البيانات المعروفة والظلال
لاكتشاف جميع البيانات في البنية التحتية للمؤسسة، من الضروري أولاً تحديد جميع أصول البيانات وتصنيفها. أثناء اكتشاف أصول البيانات، من الأهمية بمكان أيضاً تحديد الأصول غير السحابية الأصلية التي تنتقل إلى السحابة أثناء عملية نقل التطبيقات المحلية.
قد تكون هذه قواعد بيانات سحابية غير مُدارة تعمل على موارد حوسبة عامة. ولأن مزود الخدمة السحابية لا يُدير هذه الأصول، فإنها لا تظهر عادةً ضمن قائمة أصول البيانات في لوحة تحكم السحابة. تُعرف هذه الأصول أيضًا باسم أصول البيانات الظلية، لأنها عادةً ما تكون غير مرئية لفرق تقنية المعلومات.
قد تمتلك المؤسسات عشرات أو مئات الأصول غير الرسمية موزعة على مناطق جغرافية أو حسابات أو بيئات سحابية. يُعد اكتشاف جميع هذه الأصول أمرًا بالغ الأهمية لمنع المخاطر الأمنية والحصول على رؤية شاملة لجميع الأصول والبيانات الموجودة بداخلها.
تتمثل الخطوة الثانية في اكتشاف البيانات في تحديد البيانات الحساسة في جميع أنحاء البيئة، بالإضافة إلى بياناتها الوصفية. قد ترتبط البيانات الوصفية بسمات تجارية أو تقنية أو أمنية متنوعة. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد العلامات في فهم الغرض من البيانات المجمعة، مثل الغرض من معالجتها أو قيود هذا الغرض.
وبالمثل، تُمكّن بيانات التعريف الأمنية الفرق من تحديد ما إذا كانت البيانات محمية بشكل صحيح، كأن تكون مشفرة أو مخفية أو مُبهمة. بعبارة أخرى، تُعدّ بيانات التعريف أساسًا لتحديد ما إذا كانت البيانات محمية ومُدارة بشكل مناسب.
ج. تمكين مبادرات البيانات الأوسع نطاقاً من خلال الاكتشاف
لا يُعدّ اكتشاف البيانات غايةً في حد ذاته، بل هو خطوة أساسية تُساعد المؤسسات على بلوغ أهدافها النهائية. فعلى سبيل المثال، يتم تصنيف البيانات بناءً على اكتشافها، حيث تُصنّف الفرق البيانات الشخصية والحساسة ضمن الأصول المهيكلة وغير المهيكلة. وبالمثل، يُعدّ اكتشاف البيانات بالغ الأهمية في العديد من المبادرات التنظيمية، مثل الانتقال إلى الحوسبة السحابية. إذ تحتاج الشركات إلى فهم أصول بياناتها، ونقاط ضعفها الأمنية، والترابطات بينها فهمًا كاملًا لضمان انتقال سلس.
أهمية اكتشاف البيانات لتحقيق القيمة التجارية
عندما تُعرض البيانات أو تُحلل بمعزل عن بعضها، فإنها تفقد معناها لافتقارها إلى السياق الكامل. لذا، تُعدّ عملية استكشاف البيانات الشاملة ضرورية لفهم سياق البيانات الكامل واستخلاص نتائج ذات مغزى. وتتعدد فوائد استكشاف البيانات، منها:
يُعزز اكتشاف البيانات الوعي بالبيانات في جميع أنحاء المؤسسة. بعبارة أخرى، يُساعد اكتشاف البيانات على زيادة فهم البيانات والوعي بها بين الفرق، مما يُمكّنهم من استخدامها بفعالية في اتخاذ القرارات أو حل المشكلات.
ب. تمكين إدارة البيانات الفعالة
يمكن أن يساعد ذلك في إنشاء إطار حوكمة قوي من خلال تزويد الفرق برؤى حول ملكية البيانات، data lineage أو جودتها، وسياسات الاحتفاظ، وسياسات الوصول، وما إلى ذلك. تساعد الحوكمة الفعالة في نهاية المطاف على تحسين إدارة المخاطر وتمكين الامتثال.
ج. تعزيز Data Mapping القدرات
يُعدّ Data mapping عنصراً بالغ الأهمية في الحوكمة والامتثال. فهو يمنح المؤسسات نظرة شاملة عن مكان تخزين البيانات، وكيفية انتقالها عبر الأنظمة، والأنشطة المرتبطة بمعالجتها.
د. دعم تقييم المخاطر الأمنية
يُسهم اكتشاف البيانات أيضاً بشكل فعّال في تقييم المخاطر الأمنية. فمن خلال تصنيف البيانات وفهرستها، تستطيع المؤسسات تقييم المخاطر الأمنية ومخاطر الامتثال المحتملة، مثل الوصول غير المصرح به، والقيود العابرة للحدود، وما إلى ذلك.
هـ. تصنيف وإدارة بيانات الوقود
يُسهم اكتشاف البيانات في تعزيز تصنيفها، وهو عنصر أساسي في إدارة البيانات. فهو يُمكّن المؤسسات من وضع سياسات وإجراءات وضوابط لحماية البيانات بناءً على مدى حساسيتها.
و- حماية أصول الملكية الفكرية
يمكن أيضًا حماية أصول الملكية الفكرية بشكل صحيح من خلال تحديد وتصنيف بيانات الملكية الفكرية عبر البنية التحتية للمؤسسة، مثل الأسرار التجارية وبراءات الاختراع وما إلى ذلك.
ز. تمكين عمليات نقل أكثر ذكاءً إلى السحابة
يُعدّ اكتشاف البيانات وتصنيفها عنصرين أساسيين في مشاريع نقل البيانات إلى السحابة، إذ يمكّنان الفرق من ضمان نقل جميع البيانات المهمة. وبفضل اكتشاف البيانات وتصنيفها، تستطيع الفرق تحديد البيانات المكررة أو القديمة وإزالتها بكفاءة قبل نقلها إلى السحابة.
ح. تسهيل الامتثال التنظيمي العالمي
هناك أنواع مختلفة data privacy تُطبَّق القوانين ومعايير الامتثال في جميع أنحاء العالم. ويساعد اكتشاف البيانات وتصنيفها على الامتثال لتلك اللوائح والمعايير من خلال تصنيف البيانات بناءً على السياق التنظيمي. وبفضل البيانات المصنفة بشكل صحيح، تستطيع المؤسسات تطبيق ضوابط أمنية ومعايير امتثال وسياسات احتفاظ مناسبة.
التحديات التي تعيق اكتشاف البيانات
إن عملية اكتشاف البيانات وتصنيفها ليست عملية سلسة، حتى مع وجود أدوات الاكتشاف. فهناك العديد من العقبات والصعوبات التي تعترض طريقها، مما يجعل عملية الاكتشاف أكثر صعوبة.
أ. تحديات بيئات البيانات الموزعة
لا تقتصر البيانات على مراكز البيانات التقليدية أو الأنظمة المحلية، بل تنتشر عبر مراكز البيانات وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS) وبيئات الحوسبة السحابية المتعددة. ويجعل هذا التوزيع للبيانات من الصعب تحديدها وتوحيدها في مكان واحد.
ب. أصول البيانات الخفية تُسبب فجوات في الرؤية
تُشكل أصول البيانات غير المُفهرسة ثغرة كبيرة في عمل فرق البيانات. يوفر مزودو خدمات الحوسبة السحابية إمكانية رؤية البيانات في الخدمات المُدارة أو السحابية الأصلية. ولكن عند نقل تطبيقات خارجية أو عامة إلى السحابة، فإنها غالبًا ما تجلب معها أصولًا غير مُفهرسة أو مخفية، مما يُؤدي إلى ثغرات في البيانات ومخاطر مُرتبطة بها.
ج- النمو السريع للبيانات يعقد عملية تتبع الأصول
يُضيف النمو المتسارع لأصول البيانات الجديدة في بيئة المؤسسة مزيدًا من التعقيد. توفر منصات الحوسبة السحابية مثل AWS إمكانيات غنية، مما يسمح بالابتكار السريع والتكامل بين الأنظمة. ونتيجة لذلك، يصبح رصد جميع الأصول وتتبعها أمرًا صعبًا.
د. يؤدي تدفق البيانات غير المنضبط إلى التوسع العشوائي
يُعدّ انتشار تدفق البيانات تحديًا آخر تواجهه المؤسسات. فمع تحوّل البيانات إلى مصدرٍ لجميع الابتكارات وعمليات صنع القرار الاستراتيجي، يتمّ تبادلها والوصول إليها باستمرار عبر أنظمة وتطبيقات متنوعة. ونظرًا لحجم البيانات الكبير وسرعتها العالية، يُصبح من الصعب تتبّع البيانات المنتشرة عبر أنظمة تخزين ومواقع جغرافية وأقسام مختلفة، وما إلى ذلك.
تتوفر البيانات الآن بأنواع وتنسيقات متنوعة. البيانات المنظمة، المتوفرة في شكل جداول، أسهل في الاكتشاف والتصنيف من البيانات غير المنظمة. تشمل التنسيقات غير المنظمة الصور والمستندات وأنواعًا أخرى من الوسائط. ويُعدّ تتبع جميع مجموعات البيانات هذه وتصنيفها بشكل مناسب أمرًا صعبًا.
أتمتة اكتشاف البيانات باستخدام Securiti
إن الحجم الهائل والتنوع والسرعة الهائلة للبيانات تتطلب تفكيراً جديداً ونهجاً حديثاً لتحقيق رؤية كاملة للبيانات والتخفيف من المخاطر المرتبطة بأمن البيانات وخصوصيتها.
Securiti تستخدم منصة DataAI Command Graph الخاصة بها لإنشاء فهرس شامل لجميع أصول البيانات المُدارة وغير المُدارة. وتساعد المنصة في اكتشاف البيانات وتصنيفها عبر أي نظام بيانات، سواء كان مُهيكلاً أو غير مُهيكل. ومن خلال الاستفادة من هذه المعلومات، تستطيع المؤسسات تقليل مخاطر البيانات بشكل استباقي وتعزيز أمنها.
يُعد اكتشاف البيانات جانبًا بالغ الأهمية، كما أن وضع أمن البيانات جانب آخر. Securiti توفر منصة أوامر DataAI ( المصنفة رقم 1 DSPM من قبل GigaOM ) ميزة مدمجة DSPM الحل، الذي يمكّن المؤسسات من تأمين البيانات الحساسة عبر العديد من السحابات العامة والخاصة، وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات، وتطبيقات SaaS، وحماية البيانات المخزنة والمنقولة على حد سواء.
حدد موعدًا لعرض توضيحي لمعرفة كيفية القيام بذلك Securiti يلبي احتياجات مؤسستك الفريدة في مجال أمن البيانات والخصوصية والحوكمة من خلال مركز قيادة موحد للبيانات والذكاء الاصطناعي.
الأسئلة الشائعة (FAQs):
