جمع البيانات أمر، والإشراف المركزي عليها أمر آخر. اليوم، تجمع المؤسسات البيانات من عشرات أو مئات أو حتى آلاف المصادر. وتنتشر هذه البيانات عبر أنظمة بيئية متعددة وبنى تحتية متنوعة، محلية وهجينة وسحابية، دون أي شفافية أو توثيق للملكية، مما يزيد من خطر تسريب البيانات.
تُعرف هذه الظاهرة بانتشار البيانات، حيث تتناثر البيانات عبر البيئات بطريقة غير مُنظَّمة. ومع انتشار البيانات في الفضاء الرقمي، لم يعد جمعها مجرد صراع، بل أصبح مورداً تسعى المؤسسات جاهدةً للسيطرة عليه.
هل تقوم مؤسستك بجمع البيانات من مصادر متعددة وتغرق في كميات هائلة منها، لتجد نفسك عاجزًا عن العثور على البيانات المناسبة في الوقت المناسب؟ لست وحدك. إن معضلة البيانات الرقمية المعاصرة، المتمثلة في تضخم البيانات، واضحة للعيان، ولا تستطيع الأنظمة القديمة مواكبة تعقيدها المتزايد.
ما هو انتشار البيانات؟
إن مصطلح "انتشار البيانات" ليس مجرد مصطلح تقني، بل يشير إلى جميع المعلومات الرقمية على مستوى الشركة، مثل بيانات العملاء، وبيانات المؤسسة نفسها، مثل بيانات الموظفين، والبيانات التشغيلية، والوثائق الداخلية، ورسائل البريد الإلكتروني، ومستودعات تخزين البيانات، وغيرها من أشكال البيانات التي تقوم المؤسسة بإنشائها وجمعها وتخزينها ومعالجتها ومشاركتها عبر مسار البيانات.
باختصار، يشمل انتشار البيانات جميع المعلومات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة التي تمتلكها المنظمة، وغالبًا ما يكون ذلك بدون رؤية مركزية أو حوكمة أو تحكم.
بالنظر إلى السرعة التي تعمل بها المؤسسات اليوم، وخاصة مع تبنيها لتطورات الذكاء الاصطناعي والأدوات المرتبطة بها، فمن الشائع توزيع البيانات عبر نقاط نهاية متعددة، بما في ذلك الأنظمة المحلية، والمنصات السحابية، وتطبيقات SaaS، وبحيرات البيانات، وبيئات بيانات الطرف الثالث الأخرى.
وهذا يجعل الأمر كابوساً للمؤسسات، حيث تفرض اللوائح متطلبات صارمة على المؤسسات التي تتعامل مع البيانات الحساسة لمعرفة مكان وجود البيانات، والحد من جمعها والاحتفاظ بها، وتأمينها، وحذفها عندما لا تعود هناك حاجة إليها، والتحكم في دورة حياة البيانات بأكملها.
تحدي انتشار البيانات
مع قيام المؤسسات بجمع البيانات ومعالجتها وتخزينها ومشاركتها بوتيرة غير مسبوقة، تتوزع البيانات بشكل متزايد عبر أنظمة البيانات المختلفة، مما يُولّد تحديات عديدة تتجاوز تكاليف معالجة وتخزين البيانات الزائدة. وتنشأ تعقيدات متنوعة، منها:
أ. محدودية رؤية البيانات
لا يمكنك حماية ما لا تراه. مع انتقال المؤسسات ببياناتها إلى الخدمات السحابية والمنصات الهجينة، فإنها تتجاوز نطاق نظام إدارة البيانات الخاص بالمؤسسة. ويؤدي غياب إدارة مركزية للبيانات إلى محدودية رؤيتها، حيث توفر بيئات البيانات المجزأة إمكانيات ضئيلة لاكتشاف البيانات وتصنيفها. وغالبًا ما تجد الفرق نفسها تتساءل عن البيانات الحساسة الموجودة، ومكانها، ومدى أمانها.
ب. زيادة عرض البيانات
بدون شفافية البيانات، يصبح كل جزء منها عرضة للخطر. لا تملك قواعد البيانات غير الآمنة والقديمة أي فرصة للنجاة من الهجمات الإلكترونية الحالية. ومما يزيد الأمر سوءًا وجود بيانات غير مُراقبة تمامًا خارج شبكات الشركات الرسمية الخاضعة للمراقبة، مما يُفاقم خطر انكشاف البيانات لأن فرق الأمن لا تستطيع تتبعها أو حمايتها. وبدون ضوابط أمنية، تصبح البيانات عرضة للوصول غير المصرح به وغيره من الحوادث الأمنية.
ج. تصاعد مخاطر الامتثال
عالمي data privacy تفرض لوائح 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) وقانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) وغيرها متطلبات صارمة على الشركات، إذ تلزم المؤسسات بمعرفة البيانات الموجودة بدقة، ومكان وجودها، وكيفية معالجتها، ومن تتم مشاركتها معه، والغرض منها، ومدة الاحتفاظ بها، وموعد حذفها، وما إذا كانت حقوق أصحاب البيانات تُراعى، وما إذا كانت هناك ضوابط وصول لحماية البيانات، وغير ذلك. ويزيد انتشار البيانات غير الخاضعة للرقابة في الفضاء الرقمي من خطر التعرض لعقوبات عدم الامتثال.
د. زيادة تكاليف التخزين والتشغيل
إن امتلاك كميات هائلة من البيانات له ثمنه. فإلى جانب المخاوف الأمنية، ونقص شفافية البيانات، والالتزامات القانونية، تحتاج المؤسسات التي تتعامل مع البيانات إلى مكان لتخزينها. قد يكون هذا المكان عبارة عن تخزين بيانات محلي، أو خوادم شبكية، أو مرافق سحابية بعيدة، أو مراكز بيانات ومستودعات، وما إلى ذلك. وهذا يتطلب موارد ضخمة لإدارة البيانات، مما يزيد من نفقات المؤسسة لمجرد صيانتها.
خمس أفضل الممارسات لإدارة انتشار البيانات
على عكس التحديات الأخرى التي يمكن معالجتها بالكامل، فإنّ تضخم البيانات مشكلةٌ مستمرة. والسبب في ذلك هو أن المؤسسات لن تتوانى عن جمع البيانات ومعالجتها، بل ستزيد من إنتاجها بشكل عام. ومع تزايد حجم البيانات المُنشأة يوميًا، لم يعد التحكم في تضخم البيانات مجرد ممارسة جيدة، بل أصبح مطلبًا تشغيليًا وقانونيًا. ومن أفضل الممارسات:
1. إنشاء نظام لاكتشاف البيانات على مستوى المؤسسة
لا يمكن إدارة البيانات دون فهم دقيق لأصولها. يكمن الحل في اكتشاف مخازن البيانات وفهم ماهية البيانات ومكان وجودها والغرض منها. يجب ألا يكون اكتشاف البيانات عملية لمرة واحدة، بل نظامًا دوريًا يوفر رؤية شاملة لأصول بيانات المؤسسة.
2. تصنيف البيانات الحساسة على نطاق واسع
يُعدّ اكتشاف البيانات الخطوة الأولى، لكنّ تصنيفها يُحدّد أيّ البيانات هي الأكثر عرضةً للخطر. مباشرةً بعد مرحلة الاكتشاف، ينبغي للمؤسسات البدء بتصنيف البيانات في مختلف بيئات البيانات، من بحيرات البيانات وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS) وغيرها، بناءً على حساسيتها (عامة، داخلية، سرية، ومقيدة). يُساعد تجميع البيانات في مستويات على توجيه جهود الامتثال وفقًا لذلك.
3. تقليل بيانات ROT
لا تُشكّل البيانات الزائدة والقديمة وغير المهمة (ROT) قيمةً تُذكر للشركات، ومع ذلك، فإن صيانتها تُكلّف الشركات موارد كبيرة. لذا، ينبغي على المؤسسات الاستثمار في أدوات مؤتمتة تُجري مسحًا دقيقًا للأنظمة لتحديد الملفات المكررة والقديمة وغير الضرورية وحذفها، مما يُقلّل من تكاليف التخزين ويُخفّض من مخاطر تسريب البيانات غير المقصود.
4. تبني وضع حوكمة بيانات قوي
لا يمكن إدارة انتشار البيانات دون وجود نظام حوكمة بيانات قوي مدعوم بالسياسات وأفضل الممارسات والمساءلة. ابدأ بتحديد مسؤولية البيانات بين الأقسام، وتصنيف البيانات، وتقييمها. data quality ، التتبع data lineage وتشمل هذه المتطلبات تلبية متطلبات الأمن، والحفاظ على جدول زمني مستمر للتدقيق، وغير ذلك الكثير. ينبغي أن تحدد السياسات الرسمية هذه المتطلبات، وأن تتولى هيئة رقابية إدارة دورة حياة البيانات.
5. مراقبة مخاطر البيانات باستمرار
إدارة انتشار البيانات عملية مستمرة تتطلب اتساقًا، وتتبعًا فوريًا، وتحليلًا للمخاطر الأمنية، وإجراء تقييمات للمخاطر، ومعالجة الثغرات الأمنية للحفاظ على أمان البيانات وملاءمتها ودقتها. يساعد الرصد المستمر في اكتشاف مستودعات البيانات، وتحديد مستوى حساسيتها، وتطبيق ضوابط الوصول، والحد من الحوادث الأمنية.
تحكّم في انتشار البيانات باستخدام Securiti
من الواضح أن تضخم البيانات يشكل خطراً على الامتثال، وأن الأنظمة القديمة لا تملك القدرة على الحد من هذا الخطر التنظيمي المتزايد. في عصر الذكاء الاصطناعي، تحتاج المؤسسات إلى أداة مؤتمتة مدعومة بالذكاء الاصطناعي توفر رؤية فورية وحوكمة موحدة لجميع بياناتها.
Securiti تم تصميم منصة DataAI Command Platform للتعامل مع التحديات المعقدة التي تواجهنا اليوم. صُممت المنصة لتوفير طبقة موحدة لأمن البيانات من خلال Data Security Posture Management ( DSPM ) أمن الذكاء الاصطناعي من خلال AI Security & Governance احتواء انتشار البيانات من خلال Data Discovery & Classification ، Data Access Governance ، تقليل البيانات والعديد من الوحدات الأخرى التي تعمل عبر بيئات السحابة الهجينة، والسحابة المتعددة، و SaaS، والبيئات المحلية.
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
