تسعى جميع المؤسسات اليوم إلى الاستفادة من البيانات والاعتماد عليها في اتخاذ القرارات. ومع ذلك، يفتقر معظمها إلى فهم أساسي لبياناتها ولا يدرك قيمتها الحقيقية.
ترتبط معظم المؤسسات الحديثة اليوم بشبكة من نقاط تبادل البيانات، حيث تنتقل البيانات عبر بيئات محلية وسحابية، وتطبيقات SaaS، وشبكات خارجية، وأنظمة الذكاء الاصطناعي. إن فهم مكان وجود البيانات ومسارها، وحالة الوصول إليها، وكيفية الاستفادة منها، هو الشفافية المطلوبة في البيئات المعقدة.
هنا تبرز أهمية شفافية البيانات. فهي توفر للمؤسسات رؤى دقيقة حول أصول بياناتها، وتجيب على الأسئلة المتعلقة بالبيانات، وتوفر رؤية شاملة لدورة حياة البيانات.
مع تزايد حجم البيانات وتسارع تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي في مختلف مجالات الأعمال، بات تلبية متطلبات الخصوصية أمراً بالغ الأهمية. وتُعدّ شفافية البيانات المصدر الوحيد الموثوق الذي يعزز ثقة أصحاب المصلحة، إذ تُزوّد المؤسسات بالمعلومات اللازمة للاستفادة من البيانات وإدارتها واستخدامها بمسؤولية طوال دورة حياتها.
ما هي شفافية البيانات؟
تُعرّف شفافية البيانات بأنها ممارسة تضمن الانفتاح في كيفية قيام المؤسسة بجمع ومعالجة وتخزين ومشاركة البيانات الشخصية والحساسة. وهي تستند إلى مبادئ الشرعية والإنصاف والشفافية، والتي بموجبها يجب إبلاغ جميع أصحاب المصلحة بوضوح وإتاحتهم بسهولة بمعلومات معالجة البيانات.
عندما تتحدث المؤسسات عن شفافية البيانات، فإنها في الأساس تجيب على أسئلة مثل:
- ما هي البيانات التي تجمعها المنظمة وتعالجها وتخزنها وتشاركها؟
- أين يتم تخزين البيانات التي تم جمعها؟
- ما هي نسبة البيانات الشخصية أو الحساسة؟
- الهدف من الحصول على البيانات ومدة معالجتها
- ما هي الأفراد والفرق وخطوط نقل البيانات والأنظمة والتطبيقات ونماذج الذكاء الاصطناعي التي ستستفيد من البيانات؟
- حالة الوصول إلى البيانات، وسجل التعديلات، وإجراءات إدارة البيانات المُطبقة
هذه بعض الأسئلة التي تضمن شفافية البيانات للأطراف المعنية مثل العملاء والموظفين والجهات التنظيمية وأصحاب المصلحة الآخرين.
لماذا تعتبر شفافية البيانات مهمة؟
تُشكّل الشفافية أساس ثقة أصحاب المصلحة، إذ تُرسّخ لديهم فهمًا مشتركًا للمساءلة فيما يتعلق بالبيانات. وتُدرك المؤسسات التي تضمن شفافية البيانات مزاياها بشكل أفضل، ما يُتيح لها وضع نفسها في موقع أفضل لإدارة مخاطر البيانات المتزايدة والامتثال للمتطلبات التنظيمية.
أ. بناء الثقة الرقمية
في ظل بيئة تعتمد على البيانات وتنتشر فيها البيانات على نطاق واسع في الفضاء الرقمي، يتوقع العملاء والموظفون والشركاء والجهات التنظيمية بشكل متزايد من المؤسسات التعامل مع البيانات بمسؤولية. وتُظهر شفافية البيانات الثقة في ممارسات المؤسسة في التعامل مع البيانات، وتزيل أي لبس أو غموض.
ب. تعزيز حوكمة البيانات
لا يمكن حماية البيانات أو إدارتها دون فهم شامل لأصولها. تساعد شفافية البيانات المؤسسات على الحصول على رؤى دقيقة حول البيانات، مما يمكّن الفرق من فهم حالة ملكية البيانات، ومستوى حساسيتها، والغرض منها، وضوابط الوصول إليها، وسلسلة نسبها، ودورة حياتها. وهذا بدوره يساعد على توحيد مبادرات الحوكمة بدلاً من تركها متفرقة.
ج. يدعم الامتثال التنظيمي
Data privacy تُلزم القوانين المؤسسات بتحسين إدارة البيانات. وتُلزم قوانين الخصوصية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، المؤسسات بمعالجة البيانات الشخصية بشكل قانوني وعادل وشفاف. كما يمنح قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) وقانون حقوق خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CPRA) وغيرهما من القوانين الحق في معرفة المعلومات الشخصية التي تجمعها الشركات وكيفية استخدامها ومشاركتها.
د. تسهيل الذكاء الاصطناعي المسؤول
تُعدّ أنظمة الذكاء الاصطناعي أدواتٍ تستهلك كمياتٍ هائلة من البيانات، مما يستلزم من المؤسسات ضمان الشفافية في جميع مراحل تطويرها ونشرها بشكلٍ مسؤول. وتنص المادة 50 من قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي على متطلبات الشفافية لبعض أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المتطلبات المتعلقة بالتفاعلات مع الذكاء الاصطناعي وبعض المحتويات التي يُنشئها أو يُعالجها.
هـ. تحسين عملية صنع القرار في المؤسسة
توفر شفافية البيانات الثقة لفرق الاستراتيجية، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات استراتيجية مدعومة ببيانات موثوقة ودقيقة وكاملة.
التحديات الشائعة التي تواجهها المؤسسات فيما يتعلق بشفافية البيانات
من الناحية النظرية، تعد شفافية البيانات مفهوماً بسيطاً؛ ومع ذلك، فإن تطبيقها عبر مؤسسة حديثة ذات نقاط اتصال بيانات متعددة يمكن أن يمثل تحدياً معقداً.
أ. انتشار البيانات
يشكل تدفق البيانات من وإلى جميع الجهات تحديًا حقيقيًا في تحديد أماكن توزيع بيانات المؤسسة. فقد تنتشر البيانات عبر أنظمة محلية، ومنصات هجينة وسحابية، وتطبيقات SaaS، وقواعد بيانات، ومستودعات بيانات، ونقاط نهاية، وغيرها. ويُصعّب غياب سجلات البيانات وتتبع مسارها من تتبع أصلها واستخدامها وتخزينها وتاريخ مشاركتها.
ب. صوامع البيانات
ومما يزيد الأمر سوءًا وجود البيانات في مستودعات معزولة وغير مُدارة. تُقيّد هذه المستودعات الرؤية، مُحدثةً ثغراتٍ أمنيةً ومُحدِّدةً الوصول إلى البيانات ومكوناتها. يُقلِّل هذا من الثقة في البيانات المُتاحة، ويُزيد من المخاطر التنظيمية، ويُفاقم خطر تسريب البيانات نتيجةً لعدم وضوح ضوابط الأمان.
ج. بيانات الظل
بمرور الوقت، قد تتدفق البيانات المتراكمة عبر الأنظمة والشبكات والتطبيقات، حيث قد تُنسخ أو تُهمل أو تُنسى أو تُخزن خارج بيئات معتمدة من المؤسسة. وهذا يخلق ثغرات كبيرة في تحديد مكان وجود البيانات وتحديد صلاحيات الوصول إليها، مما يؤدي إلى ظهور بيانات غير مستغلة.
د. تدفقات البيانات المعقدة
لا تبقى البيانات المستخدمة بنشاط ثابتة، بل تنتقل بين أجهزة التخزين، وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS)، والبيئات السحابية، والجهات الخارجية، والعديد من المنصات الأخرى. ويؤدي نقص اكتشاف البيانات ومعرفة مسارها عبر بيئات البيانات المختلفة إلى إعاقة الشفافية، مما يصعب عملية التقييم. data lineage وتطبيق حوكمة البيانات.
هـ. التبني السريع للذكاء الاصطناعي
يُؤدي التوسع المتزايد في استخدام نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات إلى تعقيد شفافية البيانات. فأنظمة الذكاء الاصطناعي تستهلك كميات هائلة من البيانات، إذ تحصل على البيانات من جميع المصادر المتاحة وتعالجها بسرعة فائقة، مما يُؤدي في النهاية إلى إنشاء تدفقات بيانات جديدة. لذا، فإن تبني الذكاء الاصطناعي يعني استباق الأحداث في تحديد البيانات المُدخلة ومراقبة مخرجاتها.
الفرق بين Data Privacy وشفافية البيانات
Data privacy وشفافية البيانات عنصران أساسيان لبناء وضع أمني قوي للبيانات. وهما مرتبطان ارتباطًا وثيقًا ولكنهما ليسا متطابقين.
كما يوحي الاسم، data privacy تتمثل هذه الممارسة في حماية البيانات الشخصية والحساسة وضمان جمع البيانات ومعالجتها وتخزينها ومشاركتها بمسؤولية. وفي الوقت نفسه، data privacy يمنح الأفراد الحق في التحكم في كيفية استخدام المؤسسات للبيانات التي تجمعها.
من جهة أخرى، تركز شفافية البيانات على ضمان وضوح البيانات والإفصاح عن كيفية جمعها ومعالجتها وتخزينها ومشاركتها. وهذا يمكّن جميع الأطراف المعنية من فهم كيفية الاستفادة من البيانات عبر مسارها.
إلى جانب كونها أفضل ممارسة في هذا المجال، فقد برزت شفافية البيانات كمبدأ أساسي لحوكمة البيانات ومكون جوهري تفرضه معظم الجهات data privacy القوانين واللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
أ. اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)
يُولي النظام الأوروبي العام لحماية البيانات (GDPR) أهمية بالغة للشفافية. وقد ورد ذكر الشفافية لأول مرة في المادة 5(1)(أ)، حيث يُرسّخ النظام مبدأ الشفافية كأحد المبادئ الأساسية. وتشمل المواد الأخرى التي تتناول شفافية البيانات ما يلي:
- تحدد المادة 12 متطلبات الشفافية في المعلومات والاتصالات
- تنص المادة 13 على أنه يجب على مراقبي البيانات ضمان معالجة عادلة وشفافة لحقوق صاحب البيانات الفردية
ب. قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)
يمنح قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) وقانون حقوق خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CPRA) المستهلكين في كاليفورنيا مزيدًا من الشفافية والتحكم في معلوماتهم الشخصية. ويُلزم القانون الشركات بالامتثال لمتطلبات شفافية البيانات، مثل:
- حدد بوضوح فئات المعلومات الشخصية التي ستجمعها الشركات، والأغراض المقصودة منها، ومدة الاحتفاظ بها.
- يجب على الشركات نشر privacy policy يحدد هذا البيان ممارسات معالجة البيانات، وحقوق المستهلك، وفئات الأطراف الثالثة التي يتم مشاركة البيانات معها، وتفاصيل أخرى يجب أن تكون شفافة.
- يُطلب من الشركات أن تكون شفافة بشأن عدم بيع أو مشاركة المعلومات الشخصية من خلال تضمين رابط إلغاء الاشتراك الذي ينص على: "لا تبيع أو تشارك معلوماتي الشخصية" أو "حد من استخدام معلوماتي الشخصية الحساسة".
ج. قانون الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي
يفرض قانون الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي متطلبات صارمة للشفافية، وقد ورد ذكرها بشكل خاص في المواد التالية:
- تُفصّل المادة 13 مسألة الشفافية وتوفير المعلومات للمطورين. يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر واضحة بما يكفي ليتمكن المستخدمون من فهم كيفية عملها، وتفسير نتائجها، واستخدامها بشكل صحيح.
- تنص المادة 50 على ضرورة إبلاغ الأشخاص بشكل واضح عند التفاعل مع الذكاء الاصطناعي أو عند التعرض لأنظمة ذكاء اصطناعي معينة، كما تنص على ضرورة أن يكون المحتوى الذي يتم إنشاؤه أو التلاعب به بواسطة الذكاء الاصطناعي قابلاً للتحديد أو الكشف عنه على هذا النحو.
كيفية تحقيق شفافية البيانات
يتطلب تحقيق شفافية البيانات وجود بنية أمنية قوية للبيانات على مستوى المؤسسة، بالإضافة إلى هيكل حوكمة بيانات متين، بدلاً من مجرد نشر إشعار الخصوصية. ومع تزايد تدفق البيانات وتسارع تبني الذكاء الاصطناعي، مما يخلق المزيد من قنوات البيانات، تحتاج المؤسسات إلى نهج قابل للتطوير.
أ. اكتشاف البيانات عبر المؤسسة
أولاً وقبل كل شيء، احصل على رؤية دقيقة لمكان وجود البيانات.
ب. تصنيف البيانات الحساسة
بعد اكتشاف البيانات، يتم تصنيف البيانات حسب حساسيتها لفهم أنواع البيانات المتاحة، مثل المعلومات الشخصية، والمعلومات الشخصية الحساسة، والمعلومات المالية، وما إلى ذلك.
ج. بيانات الخرائط
يٌقيِّم data lineage لفهم مسار تدفق البيانات عبر المؤسسة والأنظمة التي تستخدمها.
د. إرساء ملكية وحوكمة واضحتين
لا وجود للشفافية بدون المساءلة. يجب على المؤسسات تحديد ملكية البيانات وحقوق الوصول إليها وأغراض معالجتها وسياساتها لضمان حوكمة قوية.
هـ. توسيع نطاق الشفافية ليشمل الذكاء الاصطناعي
مع تبني المؤسسات لأدوات الذكاء الاصطناعي، يجب الحفاظ على رؤية واضحة بشأن الأدوات المستخدمة، والبيانات التي تستخدمها، ومستوى الوصول الذي تتمتع به، ويجب على هيئة رقابية تنظيم استخدامها.
بناء شفافية البيانات على نطاق المؤسسة
لا توفر النماذج والأساليب التقليدية رؤية شاملة لأصول البيانات. ومع توسع المؤسسات وجمعها ومعالجتها المزيد من البيانات، واعتمادها لأدوات الذكاء الاصطناعي، فإنها تحتاج إلى أداة آلية حديثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحقيق رؤية شاملة للبيانات عبر بيئات البيانات المعقدة.
Securiti تساعد منصة DataAI Command Platform المؤسسات على تعزيز شفافية البيانات تلقائيًا من خلال توفير رؤية مركزية شاملة لأنواع البيانات الموجودة، ومواقعها، وكيفية انتقالها، وتغيراتها عبر بيئات البيانات المعقدة. وتكتشف المنصة البيانات الحساسة وتصنفها في مختلف البيئات، وتراقب باستمرار وضع أمن البيانات، وتتحكم في الوصول إليها، وتحدد المخاطر المحتملة وحالات سوء التكوين.
من خلال اكتشاف البيانات وتصنيفها آلياً، يتم إنشاء مركزية data catalog ، ومن البداية إلى النهاية data lineage ، Securiti تساعد هذه التقنية المؤسسات على كشف العلاقات والترابطات بين البيانات مع الحفاظ على سياق البيانات الحساسة. وتدعم هذه الرؤية المحسّنة حوكمة بيانات أقوى، واتخاذ قرارات مستنيرة، والقدرة على إثبات الامتثال لمتطلبات الخصوصية واللوائح التنظيمية المتطورة.
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
