تتزايد البيانات من حيث الحجم وتنتشر أيضًا عبر سحابات متعددة. مع النمو الهائل للبيانات، يصعب على الشركات معرفة البيانات الموجودة وأين توجد. يؤدي الافتقار إلى رؤية البيانات إلى زيادة مخاطر انكشاف البيانات، مما يستلزم وجود data security posture management استراتيجية قوية للحد من مخاطر أمن البيانات المتطورة.
يتطلب الحصول على رؤى حول أصول البيانات، أو الحد من المخاطر، أو استنتاج الافتراضات للحصول على نتائج ذات مغزى، خطوة حاسمة: اكتشاف البيانات الموجودة في أماكن العمل وفي السحابة وفي البيئات السحابية الهجينة وما بعدها. يقوم اكتشاف البيانات بذلك بالضبط، 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 أكثر من اللازم. في هذا الدليل، نهدف في هذا الدليل إلى إزالة الغموض عن اكتشاف البيانات، وشرح قيمته التجارية، وتسليط الضوء على السبب الذي يجعل منه أولوية في استراتيجية البيانات الشاملة.
ما هو اكتشاف البيانات؟
اكتشاف البيانات في جوهره هو عملية اكتشاف أنماط ورؤى ذات مغزى من كميات هائلة من البيانات. وهو يستلزم تحديد الارتباطات والحالات الشاذة والاتجاهات الخفية في بياناتك التي قد لا يمكن ملاحظتها على الفور.
اعتبرها عملية بحث عن الأفكار المهمة المخبأة في قواعد بياناتك. استفد من البيانات التي لديك بالفعل وحوّلها إلى معلومات ذات ميزة تنافسية يمكنها توجيه استراتيجية عملك.
يمكن أن تكون هناك أهداف متعددة وراء اكتشاف البيانات عبر النظام البيئي لبيانات المؤسسة. على سبيل المثال، فإن معرفة البيانات الموجودة في البيئة، ومكان وجودها، وإذن الوصول إليها يمكّن الشركة من إدارة المخاطر المتعلقة بالأمن والحوكمة والتزامات الامتثال.
الخطوات الحاسمة التي ينطوي عليها اكتشاف البيانات
تستفيد كل مؤسسة من أدوات اكتشاف وتصنيف مختلفة لتحديد البيانات وتصنيفها. ومع ذلك، تنطوي الخطوات الحاسمة لاكتشاف البيانات على بعض الخطوات الشائعة والحاسمة في الوقت نفسه.
a. فهرسة أصول البيانات المعروفة والظلية
لاكتشاف جميع البيانات عبر البنية التحتية للمؤسسة، من الضروري أولاً تحديد وفهرسة جميع أصول البيانات. أثناء اكتشاف أصول البيانات، من المهم أيضًا تحديد الأصول غير السحابية الأصلية التي تشق طريقها إلى السحابة أثناء نقل التطبيقات المحلية.
قد تكون هذه قواعد بيانات سحابية غير مُدارة تعمل فوق مثيلات حوسبة عامة. نظرًا لأن هذه الأصول لا تتم إدارتها من قبل موفر السحابة، فإنها لا تظهر بشكل عام كجزء من مخزون أصول البيانات في وحدة التحكم السحابية. تُعرف أصول البيانات هذه أيضًا باسم أصول بيانات الظل، لأنها عادةً ما تكون غير مرئية لفرق تكنولوجيا المعلومات.
قد يكون لدى المؤسسات العشرات أو المئات من أصول الظل عبر المناطق الجغرافية أو الحسابات أو البيئات السحابية. يعد اكتشاف جميع هذه الأصول أمرًا ضروريًا لمنع المخاطر الأمنية والحصول على رؤية كاملة لجميع الأصول والبيانات الموجودة بداخلها.
الخطوة الثانية في اكتشاف البيانات هي تحديد البيانات الحساسة عبر البيئة، إلى جانب بياناتها الوصفية. يمكن أن ترتبط البيانات الوصفية بسمات تجارية أو تقنية أو أمنية مختلفة. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد العلامات في فهم الغرض من البيانات التي تم جمعها، مثل الغرض من معالجتها أو تحديد الغرض منها.
وبالمثل، تسمح البيانات الوصفية الأمنية للفرق بتحديد ما إذا كانت البيانات محمية بشكل صحيح، مثل ما إذا كانت مشفرة أو مقنعة أو محجوبة. بعبارة أخرى، البيانات الوصفية هي أساس تحديد ما إذا كانت البيانات محمية ومحكومة بشكل مناسب.
c. تمكين مبادرات البيانات الأوسع نطاقاً من خلال الاكتشاف
اكتشاف البيانات ليس الهدف النهائي، ولكنه نقطة انطلاق تساعد المؤسسات في الوصول إلى أهدافها النهائية. على سبيل المثال، يتم تنفيذ تصنيف البيانات بناءً على اكتشاف البيانات، حيث تقوم الفرق بتصنيف البيانات الشخصية والحساسة عبر الأصول المهيكلة وغير المهيكلة. وبالمثل، يُعد اكتشاف البيانات أمرًا بالغ الأهمية في مختلف المبادرات المؤسسية، مثل الترحيل السحابي. تحتاج الشركات إلى فهم كامل لأصول البيانات والثغرات الأمنية والتبعيات لضمان الترحيل السلس.
أهمية اكتشاف البيانات لتحقيق قيمة الأعمال
عندما يتم عرض البيانات أو تحليلها بشكل منعزل، فإنها لا تقدم أي معنى لأنها تفتقر إلى السياق الكامل. تعد عملية اكتشاف البيانات الشاملة ضرورية للحصول على سياق البيانات الكامل لاستخراج نتائج ذات مغزى. هناك العديد من الفوائد لاكتشاف البيانات:
يعزز اكتشاف البيانات الإلمام بالبيانات في جميع أنحاء المؤسسة. وبعبارة أخرى، يساعد اكتشاف البيانات على زيادة فهم البيانات والوعي بها بين الفرق، مما يمكّنها من استخدامها بفعالية في اتخاذ القرارات أو حل المشكلات.
b. تمكين الحوكمة الفعالة للبيانات
يمكن أن يساعد في إنشاء إطار عمل قوي للحوكمة من خلال منح الفرق رؤى حول ملكية البيانات, data lineage أو الجودة، وسياسات الاحتفاظ، وسياسات الوصول، وما إلى ذلك. تساعد الحوكمة الفعالة في نهاية المطاف على تحسين إدارة المخاطر وتمكين الامتثال.
c. تعزيز قدرات Data Mapping
Data mapping هو عنصر حوكمة وامتثال بالغ الأهمية. فهو يمنح المؤسسات نظرة عامة كاملة عن مكان تخزين البيانات وكيفية انتقالها عبر الأنظمة وأنشطة المعالجة المرتبطة بها.
d. دعم تقييم المخاطر الأمنية
يساهم اكتشاف البيانات أيضًا بشكل فعال في تقييم المخاطر الأمنية. فمن خلال تصنيف البيانات وفهرستها، يمكن للمؤسسات تقييم المخاطر المحتملة المتعلقة بالأمن والامتثال، مثل الوصول غير المصرح به والقيود العابرة للحدود وما إلى ذلك.
e. تصنيف بيانات الوقود وإدارتها
يساعد اكتشاف البيانات على تعزيز تصنيف البيانات، وهو عنصر ضروري لإدارة البيانات. فهو يسمح للمؤسسات بإنشاء سياسات وإجراءات وضوابط لحماية البيانات بناءً على حساسيتها.
f. حماية أصول الملكية الفكرية
يمكن أيضًا حماية أصول الملكية الفكرية (IP) بشكل صحيح من خلال تحديد بيانات الملكية الفكرية وتصنيفها عبر البنية التحتية للمؤسسة، مثل الأسرار التجارية وبراءات الاختراع وما إلى ذلك.
g. تمكين عمليات الترحيل السحابية الأكثر ذكاءً
يُعد الاكتشاف والتصنيف أمرًا بالغ الأهمية في مشاريع الترحيل إلى السحابة، مما يمكّن الفرق من ضمان ترحيل جميع البيانات المهمة. من خلال اكتشاف البيانات وتصنيفها، يمكن للفرق تحديد البيانات المكررة أو القديمة وإزالتها بكفاءة قبل ترحيلها إلى السحابة.
h. تسهيل الامتثال التنظيمي العالمي
هناك قوانين data privacy ومعايير امتثال مختلفة في جميع أنحاء العالم. ويساعد اكتشاف البيانات وتصنيفها على الامتثال لتلك اللوائح والمعايير من خلال تصنيف البيانات بناءً على السياق التنظيمي. باستخدام البيانات المصنفة بشكل صحيح، يمكن للمؤسسات تنفيذ الضوابط الأمنية المناسبة أو معايير الامتثال أو سياسات الاحتفاظ بالبيانات.
التحديات التي تعيق اكتشاف البيانات
عملية اكتشاف البيانات وتصنيفها ليست عملية سلسة، حتى مع وجود أدوات الاكتشاف. هناك العديد من الأشواك والمطبات التي تأتي على طول الطريق، مما يجعل عملية الاكتشاف أكثر صعوبة.
a. تحدي بيئات البيانات الموزعة
لا تقتصر البيانات على مراكز البيانات التقليدية أو الأنظمة المحلية. فهي موزعة عبر مراكز البيانات وتطبيقات SaaS وبيئات السحابة المتعددة. وتجعل الطبيعة الموزعة للبيانات من الصعب إلى حد ما تحديدها وتوحيدها تحت سقف واحد.
b. أصول بيانات الظل تخلق ثغرات في الرؤية
تميل أصول بيانات الظل أيضًا إلى خلق نقطة عمياء كبيرة لفرق البيانات. يوفر مزودو الخدمات السحابية (CSPs) إمكانية رؤية البيانات في الخدمات المدارة أو الخدمات السحابية الأصلية. ولكن عندما يتم نقل تطبيقات الطرف الثالث أو التطبيقات العامة إلى السحابة، فإنها تميل إلى جلب أصول الظل التي تظل غير مفهرسة أو مخفية، مما يخلق نقاطًا عمياء للبيانات والمخاطر المرتبطة بها.
c. النمو السريع للبيانات يعقّد عملية تتبع الأصول
يضيف النمو المتسارع لأصول البيانات الجديدة عبر بيئة المؤسسة المزيد من التعقيد. توفر المنصات السحابية مثل AWS قدرات غنية، مما يسمح بالابتكار والتكامل السريع عبر الأنظمة. وبالتالي، تصبح مراقبة وتتبع جميع الأصول أمراً صعباً.
d. تدفقات البيانات غير المنضبطة تؤدي إلى التشتت
يمثل امتداد تدفق البيانات تحديًا آخر تواجهه المؤسسات. نظرًا لأن البيانات أصبحت مصدر جميع الابتكارات وعمليات اتخاذ القرارات الاستراتيجية، فإنه يتم مشاركتها والوصول إليها باستمرار عبر أنظمة وتطبيقات مختلفة. ونظرًا لارتفاع حجم البيانات وسرعتها، فإنه من الصعب تتبع البيانات المنتشرة عبر أنظمة التخزين المختلفة والمناطق الجغرافية والإدارات وما إلى ذلك.
تتوفر البيانات الآن بأنواع وتنسيقات مختلفة. فالبيانات المهيكلة، التي تتوفر في شكل جداول، أسهل في اكتشافها وتصنيفها من البيانات غير المهيكلة. تتضمن التنسيقات غير المنظمة الصور والمستندات وأنواع أخرى من الوسائط. من الصعب تتبع جميع مجموعات البيانات هذه وتصنيفها بشكل مناسب.
أتمتة اكتشاف البيانات باستخدام Securiti
يتطلب الحجم الهائل للبيانات وتنوعها وسرعتها تفكيرًا جديدًا ونهجًا حديثًا للحصول على رؤية كاملة للبيانات والتخفيف من المخاطر المرتبطة بأمن البيانات والخصوصية.
تستخدم Securiti data command graph لإنشاء كتالوج لجميع أصول البيانات المظللة والمدارة. تساعد المنصة على اكتشاف البيانات وتصنيفها عبر أي نظام بيانات منظم وغير منظم. من خلال الاستفادة من هذه الرؤى، يمكن للمؤسسات تقليل مخاطر البيانات بشكل استباقي وتقوية وضع أمن البيانات.
اكتشاف البيانات هو أحد الجوانب المهمة، كما أن وضع أمن البيانات هو جانب آخر. يوفرData Command Center Securiti Data Command Center (المصنف رقم 1 في DSPM ) من قبل GigaOM) حلاً مدمجاً DSPM )، مما يتيح للمؤسسات تأمين البيانات الحساسة عبر العديد من السحابة العامة والسحابة الخاصة وبحيرات البيانات والمستودعات وتطبيقات SaaS، وحماية البيانات في السكون والحركة.
حدد موعدًا لعرض توضيحي لتتعرف على كيفية معالجة Securiti لاحتياجات مؤسستك الفريدة من نوعها في مجال أمن البيانات والخصوصية والحوكمة من خلال مركز قيادة موحد للبيانات والذكاء الاصطناعي.
الأسئلة الشائعة (FAQs):
