اليوم، يعتمد كل قرار استراتيجي وتوقعات الشركات تقريباً، ومشاركة العملاء، والتقارير التنظيمية على شيء واحد: بيانات سرية، وجديرة بالثقة، ودقيقة، وعالية الجودة، والمعروفة أيضاً باسم سلامة البيانات.
في عالم يعتمد على البيانات بشكل أساسي، تعالج المؤسسات كميات هائلة من البيانات الحساسة عبر أنظمة محلية، ومنصات سحابية، وتطبيقات SaaS، وأنظمة الذكاء الاصطناعي. ما يميز مجموعة بيانات عن أخرى هو مدى موثوقية بياناتها. آخر ما ترغب به أي مؤسسة هو استخلاص رؤى وتنفيذ خطط بناءً على بيانات غير دقيقة أو ناقصة أو مخترقة.
وهنا تلعب سلامة البيانات دورًا حاسمًا في تقييم البيانات التي يمكن الوثوق بها واستخدامها عند الحصول عليها من نقاط اتصال البيانات المختلفة.
ما هي سلامة البيانات؟
تُعرّف شركة IBM سلامة البيانات بأنها ضمان دقة بيانات المؤسسة واكتمالها واتساقها في أي مرحلة من مراحل دورة حياة البيانات . ويتطلب ضمان سلامة البيانات عبر جميع أصولها وجود بنية أمنية قوية تحمي البيانات من الفقدان العرضي والتسريبات غير المقصودة.
للحفاظ على سلامة البيانات، تقوم المؤسسات بتطبيق العديد من التدابير الأمنية، بما في ذلك ضوابط الوصول، وتشفير البيانات ، والنسخ الاحتياطية الآمنة، والإشراف المستمر، مما يضمن بقاء البيانات دون تغيير وفي حالتها الحقيقية.
غالباً ما يُخلط بين سلامة البيانات data quality ، وهما مصطلحان من أكثر المصطلحات شيوعاً وأهمية في أمن البيانات . فبينما تضمن سلامة البيانات دقة البيانات وموثوقيتها، data quality يحدد ذلك مدى فائدة البيانات. فكّر في سلامة البيانات على أنها التساؤل عما إذا كانت البيانات صحيحة أم لا. data quality أما فيما يتعلق بمدى جودة البيانات الصحيحة لاستخدامها في الأغراض التي تم جمعها في البداية.
لماذا تعتبر سلامة البيانات مهمة؟
تُعدّ الدقة والموثوقية والثقة عناصر أساسية لاتخاذ قرارات استراتيجية في مجال الأعمال. فالبيانات الموثوقة تمنح الفرق الثقة لاستخدامها للأغراض المُعلنة عنها في البداية. وهذا بدوره يُساعد على حماية البيانات الحساسة بفعالية، ودعم جهود إدارة البيانات، وإثبات الامتثال للوائح التنظيمية، وتمكين استخدام البيانات في أنظمة وبيئات الذكاء الاصطناعي الآمنة.
إلى جانب كونها مصدراً واحداً للحقيقة، فإن سلامة البيانات مهمة لأسباب إضافية، منها:
أ. تحسين عملية صنع القرار في المؤسسة
عندما يتعلق الأمر بصنع القرارات الاستراتيجية والتخطيط والتنبؤ ودعم العمليات التشغيلية، تعتمد المؤسسات على بيانات موثوقة. data quality يؤدي ذلك إلى تعريض عملية رسم خرائط الطريق بأكملها للخطر، مما يؤدي إلى تخطيط غير دقيق وخرائط طريق مضللة قد ينتج عنها قرارات تجارية مكلفة.
ب. الذكاء الاصطناعي والتحليلات الموثوقة
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات عالية الجودة، إذ أن كفاءتها مرهونة بجودة البيانات التي تُدرَّب عليها. لذا، تحتاج المؤسسات العاملة في تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى بيانات دقيقة وغير مكررة وغير مُعدّلة لتجنب إنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج متحيزة أو غير منطقية أو غير موثوقة. ويضمن ضمان سلامة البيانات اليقين والثقة اللازمين لاستخدامها في مختلف نماذج الذكاء الاصطناعي والاستفادة من التحليلات الموثوقة.
ج. الحفاظ على الامتثال التنظيمي
عالمي data privacy تُلزم قوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا/قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA/CPRA) وقانون حماية البيانات العامة في كاليفورنيا (LGPD) وغيرها من الأطر التنظيمية المؤسساتَ بالحفاظ على سجلات بيانات دقيقة ومحدثة، وتطبيق تدابير أمنية كافية لحماية البيانات الحساسة من التسريب . ويُظهر الحفاظ على سلامة البيانات التزامًا بضمان الامتثال للوائح وتجنب عقوبات عدم الامتثال.
ج. تحسين الكفاءة التشغيلية وثقة العملاء
يتطلب العمل في بيئة تنافسية أن تمتلك الفرق بيانات دقيقة، مما يمنع حدوث اضطرابات تشغيلية ويجنب إهدار الوقت في إصلاح مشكلات البيانات. إضافةً إلى ذلك، ولضمان حماية حقوق أصحاب البيانات، يطالب المستخدمون المؤسسات بالحفاظ على بيانات دقيقة وتزويدهم بخدمات متميزة مدعومة ببيانات عالية الجودة.
ما هي أنواع سلامة البيانات المختلفة؟
على الرغم من وجود أنواع متعددة من سلامة البيانات، إلا أنها تنقسم عادةً إلى فئتين رئيسيتين:
أ. السلامة البدنية
كما يوحي الاسم، فإن السلامة المادية تحمي البيانات المخزنة من التلف والتعرض والاختراق من خلال أي عطل في الأجهزة المادية أو انقطاع التيار الكهربائي أو أعطال النظام المؤقتة أو الفشل الدائم أو أي كارثة أخرى غير متوقعة.
يتطلب الحفاظ على السلامة المادية اتخاذ تدابير أمنية قوية، بما في ذلك النسخ الاحتياطية الآمنة، والتخطيط للتعافي من الكوارث، وغيرها من التدابير التي تمنع انكشاف البيانات.
ب. السلامة المنطقية
بينما يركز السلامة المادية على حماية البيانات من أي نوع من التلف، تضمن السلامة المنطقية بقاء البيانات دقيقة وصحيحة ومتسقة. ويتم الحفاظ على السلامة المنطقية من خلال ضمان احتواء البيانات على القيم الصحيحة وعدم وجود أي روابط خاطئة، بحيث يمكن استخدامها على النحو المنشود. تتكون السلامة المنطقية من عدة عناصر، منها:
- سلامة الكيان : تضمن أن جميع سجلات البيانات لها معرف فريد ولا يمكن تكرارها.
- السلامة المرجعية : تضمن بقاء العلاقات بين مجموعات البيانات صالحة.
- سلامة المجال : تضمن أن قيم البيانات تتبع النطاقات والتنسيقات ومتطلبات الشركة المحددة.
- النزاهة المحددة من قبل المستخدم : تفرض إرشادات خاصة بالشركة تلبي متطلبات العمل.
تعمل ضوابط السلامة المنطقية هذه معًا وتضمن أن تظل بيانات المؤسسة صحيحة ودقيقة ومتسقة ليتم استخدامها في جميع بيئات البيانات.
كيفية ضمان سلامة البيانات
يتطلب ضمان سلامة البيانات مجموعة من الأساليب مثل حوكمة البيانات ، ووضع أمني قوي للبيانات، وأدوات أتمتة الإعداد، وتخصيص هيئة إشرافية للمراقبة المستمرة. data quality تتضمن بعض أفضل الممارسات ما يلي:
أ. اكتشاف البيانات وتصنيفها
لا سبيل لضمان سلامة البيانات دون الوصول إلى جميع أصول البيانات المخزنة في بيئات محلية، وخدمات هجينة وسحابية، وتطبيقات SaaS، ومستودعات البيانات . ابدأ بتحديد البيانات الحساسة المخزنة في هذه البيئات وتصنيفها حسب درجة حساسيتها. تحقق من صحة البيانات وحدد مستوى الأمان اللازم.
ب. التحقق من صحة البيانات
تُعدّ عملية التحقق من صحة البيانات عمليةً أساسيةً لضمان سلامة البيانات، حيث تتحقق من صحة البيانات المدخلة وترتيبها الصحيح. ويمكن للمؤسسات وضع قواعد لتجنب إدخال بيانات غير صحيحة من مصادر البيانات المختلفة. على سبيل المثال، يمكن لجدول بيانات أو نموذج تحديد نطاقات متعددة (من 0 إلى 100)، وتنسيقات مختلفة (يوم، شهر، سنة)، وما إلى ذلك.
ج. ضوابط الوصول
يُحدّ استخدام ضوابط الوصول من انكشاف البيانات أمام الجهات الخبيثة. طبّق ضوابط الوصول القائمة على الأدوار ( RBAC ) وضوابط الوصول بأقل الامتيازات لضمان وصول الأفراد المصرح لهم فقط إلى البيانات وعرضها وتعديلها. احتفظ بسجل تدقيق للوصول والتعديل لضمان الشفافية والمساءلة. بالإضافة إلى ذلك، قم بتشفير البيانات الحساسة أثناء نقلها وتخزينها.
تأمين بيانات المؤسسة باستخدام Securiti
في عصر البيانات الحديث اليوم، يتطلب الحفاظ على سلامة البيانات عبر البيئات المحلية، والخدمات الهجينة والسحابية، وتطبيقات SaaS، وبحيرات البيانات ومستودعاتها، اتباع نهج آلي حديث.
Securiti تساعد منصة أوامر DataAI المؤسسات على تعزيز سلامة البيانات من خلال Data Security Posture Management ( DSPM ) القدرات. تساعد المنصة المؤسسات على اكتشاف وتصنيف البيانات الحساسة تلقائيًا عبر بيئات متنوعة، ومراقبة وضع أمان البيانات باستمرار، وإدارة الوصول إلى البيانات، وتحديد المخاطر والتكوينات الخاطئة.
كما تعمل المنصة على أتمتة سير العمل المتعلق بالخصوصية والامتثال، وتقليل البيانات الزائدة والقديمة، وتوسيع نطاق الحوكمة ليشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، والأنظمة ذات التعلم المحدود، والمساعدين الطيارين، ووكلاء الذكاء الاصطناعي .
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
