مدیریت داده‌های تاریک: داده‌هایی که نمی‌توانید ببینید

امروزه با حجم و پیچیدگی نامحدود داده‌ها، بسیاری از کمپانی‌ها به صورت ناخواسته از یک نوع داده‌های حیاتی به نام داده‌های تاریک غفلت کرده‌اند.

به گزارش مجله خبری آی تی و دیجیتال و به نقل از venturebeat، به طور متوسط، بیش از 50٪ از داده‌های یک شرکت ” داده‌ی تاریک” هستند.

علاوه بر هزینه متوسط ​​۲۶ میلیون دلاری ذخیره‌سازی داده در سال، داده‌ های تاریک خطرات قابل‌توجهی را برای امنیت شرکت ایجاد می‌کند و رسیدگی به مسائل اساسی آن بسیار اهمیت دارد.

داده‌های تاریک امنیت سازمان را تهدید می‌کند

اکثر کسب و کارها در مورد داده‌هایی که باید از آنها محافظت کنند، شفاف نیستند.

از آنجایی که داده‌های تاریک اغلب در شرکت‌ها دور از چشم و دور از ذهن هستند، مخازن داده‌ های تاریک که داده‌های حساس و ارزشمند را در خود نگه می‌دارند؛ به یک هدف برای مجرمان سایبری و باج‌افزار تبدیل می‌شوند.

نجات از هر نوع حمله باج افزاری مستلزم درک این موضوع است که داده‌های شما چیست و کجا هستند و ارزش آن‌ها چه قدر است؟

هرچه سازمان‌ها اطلاعات بیشتری در مورد داده‌هایی که نگهداری می‌کنند داشته باشد، در محافظت از آن در برابر خطر و نحوه بازیابی پس از حمله بهتر عمل خواهد کرد.

داده‌های تاریک و پایداری زیست محیطی

علاوه بر این، داده‌ های تاریک نقش مهمی در پایداری زیست محیطی دارند.

همانطور که شرکت‌ها برای توسعه برنامه‌های پایداری برای ایجاد استانداردهای کاهش کربن کار می‌کنند، هزینه زیست محیطی داده‌های تاریک باید در اولویت قرار گیرد.

تخمین زده می‌شود که ذخیره داده‌ های تاریک در سال 2020 6.4 میلیون تن دی اکسید کربن منتشر می‌کند.

برای محافظت از کره زمین، کسب و کارها باید استراتژی‌های مدیریت داده خود را بازبینی کرده، داده‌های ارزشمند را شناسایی کنند و مراکز داده و ابرهای خود را از داده‌های غیر ضروری خالی کنند.

با مدیریت صحیح داده‌ های تاریک، سازمان‌ها می‌توانند میزان انتشار کربن خود را به حداقل برسانند.

مدیریت و محافظت از داده‌های تاریک

در ابتدا سازمان باید از یک چارچوب ذهنی مدیریت داده پیشگیرانه استفاده کند، که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد داده‌های خود را مشاهده کنند، خطرات مرتبط با داده‌ها را کنترل کنند و تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد حذف برخی داده‌ها اتخاد نماید.

دوم، شرکت‌ها باید از پیشرفت‌های فناوری استفاده کنند. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) فرصت‌های قابل توجهی را برای شناسایی، مدیریت و محافظت از داده‌های بدون برچسب و ساختار ارائه می‌دهند و نقشی حیاتی در فرآیندهای مدیریت داده ایفا می‌کنند.