اكتشاف البيانات

أدى الارتفاع في التكنولوجيا الرقمية إلى خلق فرص للأفراد والمؤسسات لتحقيق نجاح غير مسبوق. كما أنها تخلق تحديات جديدة ، لا سيما في حماية المعلومات الشخصية والمالية الحساسة. معلومات التعريف الشخصية (PII) تافهة لإدارة. غالبًا ما تنتشر عبر مواقع وأشكال متعددة وقد يكون من الصعب العثور عليها وتصنيفها. تحتاج المؤسسات إلى حل حديث لاكتشاف البيانات وتصنيفها لتحديد البيانات الحساسة عبر السحب المادية والافتراضية والعامة.

الوضع الحالي لاكتشاف البيانات الحساسة وتصنيفها
المنظمات إما في معسكرين (أو مزيج من الاثنين):

الاعتماد على العمليات اليدوية التي تتطلب من المستخدمين وضع علامة مائية على البيانات الحساسة أو استخدام جداول البيانات التقليدية بمساعدة مسؤولي قواعد البيانات لتتبع مصادر البيانات الحساسة
استخدام أداة اكتشاف البيانات الآلية بناءً على مطابقة الأنماط أو الكلمات الرئيسية.
قد يؤدي اكتشاف البيانات التقليدية وتصنيفها إلى إغلاق المؤسسة ، ولكن عندما يتعلق الأمر بأمن البيانات ، فإن الإغلاق ليس جيدًا بما فيه الكفاية. في الوقت نفسه ، هذه العمليات غير فعالة وتستغرق وقتًا طويلاً في أحسن الأحوال. بالنسبة لأمن البيانات بشكل عام ، رأينا المؤسسات تستفيد من الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتعزيز دفاعها الإلكتروني. مع انتشار البيانات عبر السحابة والنمو الهائل للمستخدمين الذين يصلون إلى البيانات ، تتزايد الحاجة إلى حل موثوق به لحماية البيانات قائم على الذكاء الاصطناعي. ينعكس هذا الاتجاه المماثل في قطاع اكتشاف البيانات ، حيث لا تستطيع الشركات ببساطة الاعتماد على العمليات اليدوية لحماية البيانات الحساسة.

فوائد حلول اكتشاف البيانات الحديثة
حولت حلول اكتشاف البيانات الحديثة كيفية تحديد المؤسسات لبياناتها وتأمينها. تمكنهم هذه الحلول من اكتساب رؤى حول بياناتهم من خلال اكتشاف البيانات وتصنيفها وتحليلها وتصورها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة.

اكتشاف البيانات هو الخطوة الأولى في تأمين البيانات المنتشرة عبر السحب المتعددة. تتطلب متطلبات الامتثال والأمان المعقدة للشركات الحصول على مزيد من المعلومات الدقيقة حول مكان وجود البيانات فعليًا ومن يقوم بالوصول إليها. غالبًا ما يمثل هذا تحديًا للمؤسسات نظرًا لعدة أسباب:

اكتشاف البيانات اللامركزية – تؤدي العمليات اليدوية وعدم وجود نظام أساسي مركزي إلى نتائج غير دقيقة على مستوى عنصر البيانات هذا.
توسع البيانات – العديد من البائعين والسحابات والتطبيقات المتباينة تضم جميع أصول البيانات الآخذة في التوسع.
البيانات المنعزلة – مصادر البيانات التي هي جزيرتهم الخاصة تمنع اتباع نهج استراتيجي للمشكلة.
بالإضافة إلى ذلك ، تجد المؤسسات أنه من المكلف تنفيذ قدرات اكتشاف البيانات الحديثة وتصنيفها ، ونتيجة لذلك ، يستمر القصور الذاتي في عدم القيام بأي شيء.

ومع ذلك ، فقد تجاوزت الفوائد بكثير تكاليف الشركات التي اتخذت خطوات لتحديد البيانات وتصنيفها. بالإضافة إلى تحسين القدرة على اجتياز عمليات تدقيق معقدة وتقليل التعرض لمخاطر وغرامات الخصوصية والامتثال ، قامت الشركات بتحسين موقفها الأمني العام من خلال ربط الضوابط بالبيانات الفعلية. أيضًا ، من خلال معرفة البيانات الموجودة في المكان ، يمكنهم تقليل تكاليف وتعقيد إدارة البيانات عن طريق حذف أو نقل البيانات القديمة غير المستخدمة.

سيساعدك نظام اكتشاف البيانات الجيد في العثور على بيانات منظمة وغير منظمة.

تتمثل أهم فائدة لأي حل لاكتشاف البيانات وتصنيفها في أنها منصة مركزية على مستوى المؤسسات تتكامل بسهولة مع الأنظمة الحالية. كما أنه يوفر جميع الوظائف القياسية اللازمة للعمل بسرعة.

سواء كنت تبحث عن إحصاءات حول حالتك الحالية أو تحاول التخطيط للمستقبل ، تمنحك أدوات اكتشاف البيانات إمكانية الوصول إلى مجموعة واسعة من المعلومات حول بياناتك ، بما في ذلك:

مقاس
مكتوبة
موزعة
ذات جودة
التاصيل للبيانات
علاقات البيانات الوصفية
حقوق الوصول.
تُستخدم أدوات اكتشاف البيانات أيضًا لأتمتة عملية الاكتشاف ، حتى لا تضطر إلى مراجعة الملفات يدويًا.

ما هو اكتشاف وتصنيف IBM Security؟
يعد اكتشاف وتصنيف IBM Security (ISDC) أداة شاملة لاكتشاف البيانات وفهرستها وحمايتها. بفضل الإمكانات المتقدمة في اكتشاف مصادر البيانات المؤتمتة ، ونماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لفهرسة البيانات الدقيقة والتكامل مع عشرات الأدوات ، يملأ ISDC الفجوات حيث يقصر الآخرون.

باستخدام أدوات الاكتشاف والتصنيف الصحيحة ، يمكن للعملاء اكتساب رؤى فورية لبياناتهم واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بشكل أسرع وتوفير المال من خلال توفير الأدوات لأتمتة عمل علماء البيانات ومحللي البيانات. تم تصميم ISDC للقيام بذلك تمامًا ، وبفضل بنيته المتدرجة ، يمكنه دعم عمليات النشر المتعددة على مستوى المؤسسات التي تقوم بمسح بيانات بيتابايت من البيانات.

غالبًا ما يكون اكتشاف البيانات خطوة مفقودة في رحلة المؤسسة لتأمين بياناتها. من المتوقع أن يتغير هذا مع الاستهلاك

البدء في المطالبة بمزيد من الأمان على بياناتهم ، ويستجيب المنظمون لغرامات صارمة على الأخطاء المؤسسية. في الواقع ، وفقًا لشركة Gartner ، بحلول عام 2023 ، ستحقق الشركات التي تربح وتحافظ على الثقة الرقمية مع العملاء أرباحًا تزيد بنسبة 30 في المائة في التجارة الرقمية عن منافسيها. مع وجود أداة قوية لاكتشاف البيانات وتصنيفها من جانبهم ، لن تظل المؤسسة بعيدة عن عناوين خرق البيانات فحسب ، بل ستكتسب ميزة كبيرة من خلال كسب ثقة العملاء.