حافة خدمة الوصول الآمن (SASE): أمان الشبكات في عالم يعتمد على السحابة

0

لقد أدى التحول السريع إلى الحوسبة السحابية والعمل عن بعد إلى تحويل شبكات المؤسسات. نماذج أمن الشبكات التقليدية تكافح من أجل مواكبة ذلك. يعد Secure Access Service Edge (SASE) نهجًا يغير قواعد اللعبة ويمزج بين الشبكات والأمان في خدمة موحدة قائمة على السحابة. فهو يحل القيود المفروضة على النماذج التقليدية، ويقدم اتصالاً آمنًا وقابلاً للتطوير وسريعًا. دعونا نفهم كيف تقوم SASE بإعادة تعريف أمان الشبكة وسبب أهميته للمؤسسات الحديثة.

ما هو SASE؟

تقوم SASE، والتي تُلفظ بـ "sassy"، بدمج أمان الشبكة وقدرات الشبكة واسعة النطاق (WAN) في خدمة واحدة. فهو يقدم حلاً شاملاً يجمع بين العديد من وظائف الأمان، بما في ذلك بوابات الويب الآمنة (SWG)، ووسيط أمان الوصول إلى السحابة (CASB)، والوصول إلى شبكة الثقة المعدومة (ZTNA)، وجدار الحماية كخدمة (FWaaS). يتم تقديم هذه الخدمات عبر السحابة، مما يجعلها في متناول المستخدمين والأجهزة أينما كانوا.

تم تصميم بنية SASE لتأمين الطبيعة الديناميكية الموزعة للشبكات الحديثة. على عكس النماذج التقليدية، التي تعتمد على الأجهزة المحلية، تستخدم SASE الخدمات المستندة إلى السحابة لفرض سياسات أمنية أقرب إلى المستخدم. يعمل هذا الأسلوب على تقليل زمن الوصول وتعزيز الأمان وتحسين الأداء، مما يجعله مثاليًا للبيئات السحابية الحالية.

المكونات الرئيسية

بوابة الويب الآمنة (SWG): تعمل على تصفية مواقع الويب الضارة وحظر البرامج الضارة. يتحكم في الوصول إلى الإنترنت ويمنع تسرب البيانات. تقوم SWG بفرض سياسات الأمان على جميع المستخدمين، بغض النظر عن الموقع.

وسيط أمان الوصول إلى السحابة (CASB): يعمل كحارس بوابة بين المستخدمين والتطبيقات السحابية. فهو يضمن الوصول الآمن إلى الخدمات السحابية مع فرض سياسات أمان البيانات. يحمي CASB من خروقات البيانات ويضمن الامتثال للوائح.

الوصول إلى شبكة الثقة المعدومة (ZTNA): يوفر الوصول بناءً على هوية المستخدم وسياقه. تعمل ZTNA على مبدأ "لا تثق أبدًا، تحقق دائمًا". فهو يقيد الوصول إلى الموارد فقط للمستخدمين المعتمدين، مما يقلل بشكل كبير من خطر الوصول غير المصرح به.

جدار الحماية كخدمة (FWaaS): يوفر حماية جدار الحماية عبر السحابة. يقوم بفحص وتصفية حركة مرور الشبكة بين التطبيقات السحابية ومراكز البيانات. تقدم FWaaS سياسات أمنية متسقة عبر كل حركة مرور الشبكة، مما يعزز منع التهديدات.

فوائد SASE

تحسين الوضع الأمني : توفر SASE إطارًا أمنيًا موحدًا. وهذا يلغي الحاجة إلى حلول أمنية متعددة ومفككة. فهو يوفر رؤية شاملة وإنفاذًا متسقًا للسياسة، بغض النظر عن موقع المستخدم.

تقليل التعقيد : من خلال الجمع بين الشبكات والأمان في خدمة واحدة، تقلل SASE من تعقيد إدارة الحلول المتعددة. يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات إدارة سياسات الأمان من وحدة تحكم مركزية، مما يؤدي إلى تبسيط الإدارة.

تجربة مستخدم محسنة : تعمل البنية السحابية الأصلية لـ SASE على تقليل زمن الوصول عن طريق توجيه حركة المرور عبر أقرب نقطة تواجد (PoP). ويؤدي هذا إلى وصول أسرع إلى التطبيقات وتجربة أفضل للمستخدم.

قابلية التوسع والمرونة : تم تصميم SASE للتوسع في أعمالك. يمكنه بسهولة استيعاب المستخدمين والتطبيقات والأجهزة الجديدة، مما يوفر أمانًا مرنًا ينمو مع شبكتك.

توفير التكاليف : تعمل SASE على تقليل الحاجة إلى الأجهزة والصيانة المحلية باهظة الثمن. فهو يجمع بين العديد من وظائف الأمان والشبكات، مما يخفض التكلفة الإجمالية للملكية.

التحديات في التبني

التكامل مع الأنظمة القديمة : يمكن أن يكون دمج SASE مع البنية التحتية للشبكة الحالية أمرًا معقدًا. قد تتطلب الأنظمة القديمة تعديلات كبيرة للعمل مع نموذج SASE القائم على السحابة.

تقييد البائع : يجب على المؤسسات اختيار موفري SASE بعناية. قد تقيد بعض الحلول الشركات في بائع واحد، مما يحد من المرونة ويزيد التكاليف على المدى الطويل.

مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات : يؤدي نقل وظائف الأمان إلى السحابة إلى إثارة مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات. يجب على المؤسسات التأكد من امتثال موفري SASE للوائح حماية البيانات.

تبعيات الأداء : يعتمد أداء SASE على الشبكة العالمية لموفر الخدمة. يمكن أن يحدث ضعف الأداء إذا كان الموفر يفتقر إلى نقاط تواجد كافية (PoPs) في المواقع الرئيسية.

مستقبل SASE

يبدو مستقبل SASE واعدًا. ينمو السوق بسرعة، مدفوعًا بالحاجة إلى اتصال آمن ومرن. وفقًا لتقارير الصناعة، من المتوقع أن ينمو سوق SASE من 1.9 مليار دولار أمريكي في عام 2023 إلى 5.9 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2028، مما يعكس معدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 25٪. مع استمرار المؤسسات في اعتماد الخدمات السحابية، سيزداد الطلب على SASE.

تقوم SASE بإعادة تعريف أمان الشبكة للمؤسسات الحديثة. توفر بنيتها السحابية الأصلية نهجًا أكثر مرونة وقابلية للتطوير وأمانًا لإدارة شبكات اليوم المعقدة. من خلال دمج الشبكات والأمن في خدمة واحدة، لا يعد SASE مجرد تطور تكنولوجي - بل هو ضرورة للشركات التي تتنقل في العصر الرقمي.

اقرأ أيضًا: 7 خطوات استراتيجية لأتمتة الشبكة لتحسين أمان الشبكة

إنترنت الأشياء في مجال النقل: إحداث ثورة في التنقل باستخدام المركبات المتصلة والبنية التحتية الذكية

يعد النقل مجرد واحدة من الصناعات العديدة التي تغيرها إنترنت الأشياء. تعمل إنترنت الأشياء على إحداث تحول في التنقل وتحسين السلامة والكفاءة والصداقة البيئية لشبكات النقل من خلال السيارات المرتبطة والبنية التحتية الذكية. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية تأثير إنترنت الأشياء على النقل في المستقبل.

شبكات السيارات: خلق المستقبل

أبرز مثال على كيفية تأثير إنترنت الأشياء على النقل هو السيارات المتصلة. تقوم هذه السيارات بجمع البيانات وتبادلها في الوقت الفعلي باستخدام أجهزة الاستشعار ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وتكنولوجيا الاتصالات. بالإضافة إلى تحسين الكفاءة والسلامة، يعمل هذا الاتصال على تحسين القيادة بعدة طرق.

تعزيز السلامة: من خلال التواصل مع البنية التحتية ومع بعضها البعض (V2V وV2I)، يمكن للسيارات المتصلة إبلاغ السائقين الآخرين بالمخاطر الوشيكة مثل التوقف المفاجئ أو إغلاق الطرق. يمكن تحسين معدلات تدفق حركة المرور والحوادث بشكل كبير من خلال القيام بذلك.

الصيانة التنبؤية: تعمل أجهزة الاستشعار المدعمة بإنترنت الأشياء على تتبع حالة المركبات وأدائها، وإرسال تنبيهات مبكرة عند ظهور مشكلات الصيانة قبل أن تتسبب في حدوث أعطال. يؤدي ذلك إلى إطالة عمر السيارة وتقليل الحاجة إلى الصيانة غير المتوقعة.

الطرق المُحسّنة: يمكن للمركبات اختيار الطرق الأكثر كفاءة في استهلاك الوقود وتوفير الوقت والوقود بفضل البيانات في الوقت الفعلي حول الحوادث وأعمال الطرق وظروف حركة المرور.

البنية التحتية الذكية: بناء الطرق السريعة الذكية في المستقبل

يشمل إنترنت الأشياء أكثر من مجرد سيارات متصلة؛ كما يستلزم بناء بنية تحتية ذكية لتسهيل وتحسين التنقل. هذه هي الطريقة التي تغير بها البنية التحتية الذكية وسائل النقل:

الإدارة الذكية لحركة المرور: تعمل الإدارة الذكية لحركة المرور على تقليل أوقات الانتظار عند التقاطعات من خلال تقليل الازدحام باستخدام إشارات المرور الذكية وأجهزة الاستشعار التي تجمع البيانات حول تدفق حركة المرور وتعديل توقيت الإشارة وفقًا لذلك.

حلول مواقف السيارات الذكية: توفر أجهزة استشعار وعدادات مواقف السيارات التي تدعم تقنية إنترنت الأشياء للسائقين معلومات في الوقت الفعلي عن الأماكن المفتوحة، مما يقلل من مقدار الوقت الذي يقضونه في البحث عن مكان لركن السيارة.

معلومات الطريق الديناميكية: من خلال منح السائقين إمكانية الوصول إلى أحدث المعلومات حول حركة المرور والطقس وإغلاق الطرق، تعمل اللافتات الرقمية والطرق السريعة الذكية على تحسين التحكم في حركة المرور.

الفوائد التي تعود على البيئة: النقل الأخضر

هناك طريقة أخرى مهمة تساهم بها إنترنت الأشياء في استدامة النقل وهي:

الاستخدام الفعال للوقود: تعمل المركبات المتصلة على تقليل الانبعاثات واستهلاك الوقود من خلال تحسين المسارات وتقليل وقت الخمول، مما يساعد على خلق بيئة أنظف.

تكامل المركبات الكهربائية: تعمل تقنيات إنترنت الأشياء على تسهيل التوسع في المركبات الكهربائية (EVs) من خلال تقديم معلومات حول مدى توفر محطات الشحن وتبسيط عملية الشحن، وبالتالي زيادة استخدام المركبات الكهربائية وإمكانية الوصول إليها.

التخطيط الحضري الذكي: يمكن استخدام المعلومات المجمعة من أجهزة إنترنت الأشياء لتخطيط وتنفيذ المزيد من خيارات التنقل الصديقة للبيئة، مثل وسائل النقل العام المحسنة وخطط مشاركة الدراجات.

العوائق وآفاق المستقبل

يتمتع إنترنت الأشياء بالعديد من المزايا، ولكن هناك أيضًا مشكلات يجب حلها. وتشمل هذه:

أمن البيانات والخصوصية: من الضروري حماية أمن وخصوصية الكم الهائل من البيانات التي يتم جمعها. مطلوب دفاعات قوية للأمن السيبراني لدرء الوصول غير القانوني وانتهاكات البيانات.

قابلية التشغيل البيني: تحتاج المنصات والتقنيات المختلفة إلى العمل معًا بشكل متناغم حتى تعمل أنظمة إنترنت الأشياء بشكل صحيح. لتحقيق إمكانات النقل الذكي بشكل كامل، من الضروري ضمان التوافق بين أجهزة وأنظمة إنترنت الأشياء المتنوعة.

الاستثمار في البنية التحتية: هناك حاجة إلى مبلغ كبير من المال لتنفيذ البنية التحتية الذكية. ومن أجل التمتع الكامل بمزايا التكنولوجيات الجديدة، يجب على الحكومات والمشاركين من القطاع الخاص أن يعملوا معا لتمويلها وتنفيذها.

خاتمة

سيكون النقل المستقبلي أكثر ذكاءً وكفاءة واستدامة بفضل إنترنت الأشياء. إن فرص تحسين التنقل وتجربة النقل تكاد لا تنتهي طالما استمرت التكنولوجيا في التطور.

لماذا يعد التصميم الشامل أكثر أهمية من أي وقت مضى في إمكانية الوصول إلى الويب

لم يعد إنشاء شبكة ويب يمكن الوصول إليها خيارًا، بل أصبح ضرورة. تضمن إمكانية الوصول إلى الويب أن يتمكن المستخدمون ذوو الإعاقة من التنقل بسهولة والتفاعل مع مواقع الويب، مما يوفر تجربة شاملة للجميع. من الإعاقات البصرية إلى التحديات المعرفية، يجب أن يلبي تصميم الويب الحديث احتياجات كل مستخدم. ومع تشديد اللوائح ونمو توقعات المستخدمين، يعد تبني إمكانية الوصول إلى الويب أمرًا حيويًا للشركات التي تهدف إلى الحفاظ على قدرتها التنافسية والامتثال.

حالة التصميم الشامل

في عالم اليوم الرقمي الأول، يتجاوز التصميم الشامل الجماليات. يتعلق الأمر بجعل الويب قابلاً للاستخدام للجميع. الشركات التي تعطي الأولوية لإمكانية الوصول إلى الويب لا تدعم الأشخاص ذوي الإعاقة فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين سمعة علامتها التجارية. يساعد موقع الويب الشامل جميع المستخدمين، حتى أولئك الذين ليس لديهم إعاقات، على الاستمتاع بتنقل أكثر سلاسة وتفاعلات أسرع.

علاوة على ذلك، يمكن أن تؤدي إمكانية الوصول إلى الويب إلى تعزيز تحسين محركات البحث (SEO) من خلال إنشاء محتوى أكثر نظافة وتنظيمًا. وهذا يزيد من وضوح الرؤية مع الالتزام بالمتطلبات القانونية مثل قانون الأمريكيين ذوي الإعاقة (ADA).

الاتجاهات الرئيسية في الامتثال لإمكانية الوصول إلى الويب

أدوات الوصول المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يحقق الذكاء الاصطناعي خطوات واسعة في مجال إمكانية الوصول إلى الويب. أصبحت الأدوات التي تقوم تلقائيًا بفحص مشكلات إمكانية الوصول وإصلاحها شائعة بشكل متزايد. تساعد هذه الأدوات على ضمان إمكانية الوصول إلى الصور ومقاطع الفيديو والنماذج من خلال برامج قراءة الشاشة والتقنيات المساعدة الأخرى.

اقرأ أيضًا: فوائد وتطبيق الوضع المظلم في تصميم الويب الحديث

توافق البحث الصوتي

مع تزايد البحث الصوتي، أصبح تصميم الواجهات التي تدعم الكلام أمرًا بالغ الأهمية. يوفر التعرف على الصوت إمكانية التصفح بدون استخدام اليدين، مما يجعل الوصول إلى الويب أكثر سهولة للمستخدمين الذين يعانون من إعاقات حركية أو بصرية.

التنقل باستخدام لوحة المفاتيح فقط

يعتمد العديد من المستخدمين على لوحات المفاتيح بدلاً من الماوس للتنقل عبر مواقع الويب. ويضمن التصميم الذي يتيح إمكانية الوصول إلى لوحة المفاتيح إمكانية تفاعل المستخدمين مع كل عنصر، بدءًا من الروابط وحتى النماذج، دون استخدام الماوس.

الخط السفلي

إن تبني إمكانية الوصول إلى الويب لا يتعلق فقط بالامتثال. يتعلق الأمر بخلق فرص متساوية لجميع المستخدمين للتفاعل مع المحتوى الخاص بك. مع تطور التكنولوجيا، سيظل التصميم الشامل عاملاً رئيسياً في تقديم تجارب مستخدم فائقة. لقد حان الوقت لدمج إمكانية الوصول في منصات الويب الخاصة بك - لأن الويب الشامل هو ويب أفضل للجميع.

الذكاء الاصطناعي فقط: ضمان العدالة في الحلول البيئية

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير علاقتنا مع العالم الطبيعي ورد فعلنا تجاه المشكلات البيئية بطرق لم نتصورها من قبل. ومع ذلك، إذا تم تصميمه وتقديمه بشكل فظ، فإن الذكاء الاصطناعي لديه أيضًا القدرة على ترسيخ المظالم البيئية الحالية وخلق مظالم جديدة. ولضمان استفادة جميع المجتمعات بشكل عادل من الذكاء الاصطناعي، يجب أن تشكل العدالة البيئية جزءا من تصميمه وتنفيذه.

اقرأ أيضًا: الحوسبة الإدراكية مقابل الذكاء الاصطناعي: ما الفرق؟

فهم العدالة البيئية

من مبادئ العدالة البيئية أن يتمتع جميع الناس، بغض النظر عن عرقهم أو انتمائهم العرقي أو دخلهم أو موقعهم الجغرافي، بحقوق متساوية في بيئة صحية وآمنة: الهواء النظيف والماء والأرض؛ والحماية من الأضرار البيئية. إن التفاوتات البيئية تقع في أغلب الأحيان على عاتق الفئات الأكثر عجزاً في المجتمع، وربما أولئك الذين يتمتعون بموارد أقل ونفوذ سياسي للدفاع عن أنفسهم.

دور الذكاء الاصطناعي في الحلول البيئية

الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على أن يكون مفيدًا جدًا في التخفيف من الأضرار البيئية. على سبيل المثال، يمكن تطبيقه على مراقبة جودة الهواء والمياه، والتنبؤ بالكوارث الطبيعية، وتطوير أشكال مستدامة من الطاقة. ومع ذلك، لا يتم توزيع جميع فوائد الذكاء الاصطناعي بشكل عادل. إذا تم تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره دون مراعاة العدالة البيئية، فلن يؤدي ذلك إلا إلى إدامة عدم المساواة القائمة.

التحديات والفرص

لقد كان الافتقار إلى التنوع في مجال الذكاء الاصطناعي أحد التحديات الرئيسية التي تواجه العدالة البيئية التي يمكن ضمانها من خلال الذكاء الاصطناعي. وذلك لأنه يمكن أن يؤدي إلى تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتحيزة ضد مجتمعات معينة.

على سبيل المثال، قد يكون أداء أنظمة التعرف على الوجه منخفضًا على الأشخاص ذوي البشرة الملونة، بسبب النتائج التمييزية. وبطبيعة الحال، تتمثل الخطوة الأولى في تنويع الأشخاص الذين يعملون في مجال الذكاء الاصطناعي والتأكد من تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي واختبارها باستخدام مجموعة متنوعة من البيانات.

التحدي الآخر هو إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة المجتمعات المهمشة والسيطرة عليها. تشمل الأمثلة الطائرات بدون طيار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تقوم بدوريات في المظاهرات أو تتبع تحركات الأفراد. ولمنع ذلك، لا بد من سن مبادئ توجيهية أخلاقية جادة فيما يتعلق باستخدام الذكاء الاصطناعي، في حين يجب أن تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي للرقابة والمساءلة.

وفي الوقت نفسه، سيوفر الذكاء الاصطناعي فرصًا هائلة لتحسين العدالة البيئية. يمكننا بناء مستقبل عادل ومستدام للجميع من خلال تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل عادل وشامل وشفاف.

خاتمة

تعد العدالة والشمولية والشفافية عناصر أساسية تشكل العدالة البيئية في الذكاء الاصطناعي. ومن خلال مواجهة التحديات والفرص، يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج عادلة ومستدامة للجميع.

مكافحة تقنية Deepfake: الحدود التالية في الدفاع السيبراني

ترسل تقنية Deepfake موجات عبر المشهد الرقمي. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يقوم بإنشاء مقاطع فيديو وصوتيات مزيفة واقعية. تُستخدم هذه التلاعبات المعقدة في عمليات الاحتيال وحملات التضليل وحتى الهجمات السيبرانية. مع تقدم التكنولوجيا، يصبح الدفاع ضد التزييف العميق أولوية لخبراء الأمن السيبراني. دعونا نغوص!

صعود التزييف العميق

يستخدم Deepfakes تقنيات التعلم العميق لإنشاء صور ومقاطع فيديو ومقاطع صوتية مزيفة ومقنعة. تُظهر البيانات الحديثة زيادة بنسبة 900% في مقاطع الفيديو المزيفة عبر الإنترنت من عام 2019 إلى عام 2024. وقد تحسنت الجودة بشكل كبير، مما جعل اكتشافها أكثر صعوبة. يستغل مجرمو الإنترنت تقنية التزييف العميق لأغراض ضارة مختلفة، بدءًا من تجسس الشركات وحتى هجمات الهندسة الاجتماعية.

مشهد التهديد السيبراني الذي يتضمن التزييف العميق

لقد أحدثت تقنية التزييف العميق (Deepfakes) تحولًا جذريًا في مشهد التهديدات السيبرانية. يتم استخدامها لهجمات انتحال الشخصية وسرقة الهوية وعمليات الاحتيال المالي. وفي إحدى الحالات الأخيرة، استخدم المهاجمون تسجيلات صوتية مزيفة لانتحال شخصية رئيس تنفيذي. وأدى ذلك إلى معاملة احتيالية بقيمة 243000 دولار. وتتعلق حالة أخرى بفيديو مزيف لمسؤول حكومي يدلي بتصريحات مثيرة للجدل. وأدى ذلك إلى اضطرابات اجتماعية وتقلبات في أسواق الأسهم.

كما أن عمليات التصيد الاحتيالي التي تعتمد على Deepfake آخذة في الارتفاع أيضًا. يستخدم المهاجمون مقاطع فيديو مزيفة لشخصيات موثوقة للتلاعب بالموظفين أو المديرين التنفيذيين. يُطلق على هذا اسم "التصيد الاحتيالي" (التصيد الاحتيالي الصوتي) أو "التصيد الاحتيالي بالحربة".

تقنيات الكشف والتخفيف الحالية

تتطلب مكافحة التزييف العميق استراتيجيات متطورة للكشف والتخفيف. تتضمن الأساليب الحالية أدوات الكشف المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، والعلامات المائية الرقمية، والمصادقة المستندة إلى تقنية blockchain.

  • أدوات الكشف المستندة إلى الذكاء الاصطناعي : تقوم هذه الأدوات بتحليل التناقضات في حركات الوجه والإضاءة والظلال. يستخدمون التعلم الآلي لاكتشاف الحالات الشاذة في مقاطع الفيديو. ومع ذلك، مع تحسن خوارزميات التزييف العميق، تحتاج هذه الأدوات إلى تحديثات مستمرة.
  • العلامة المائية الرقمية : تقوم هذه التقنية بدمج البيانات المخفية في ملفات الوسائط، لتكون بمثابة بصمة رقمية. يساعد على التحقق من صحة المحتوى. ومع ذلك، يمكن التلاعب بالعلامات المائية، مما يتطلب طبقات إضافية من الأمان.
  • المصادقة المستندة إلى Blockchain : تضمن تقنية Blockchain سلامة البيانات. من خلال إنشاء دفتر أستاذ غير قابل للتغيير، فإنه يساعد في التحقق من مصدر وتاريخ محتوى الوسائط. هذه التقنية قوية ولكنها تواجه تحديات في قابلية التوسع والتنفيذ.

أساليب متقدمة لمكافحة التزييف العميق

ويجري تطوير أساليب متقدمة لمواجهة التزييف العميق بشكل أكثر فعالية. تركز هذه الأساليب على الكشف في الوقت الفعلي، والمصادقة متعددة العوامل، والتحليل السلوكي.

  • الكشف عن التزييف العميق في الوقت الفعلي : يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي تحليل تدفقات الفيديو والإبلاغ عن التزييف العميق المحتمل على الفور. تعمل شركات مثل Microsoft وAdobe على تطوير أدوات للكشف عن التزييف العميق في الوقت الفعلي. يمكن أن يساعد هذا النهج في وسائل التواصل الاجتماعي والمنافذ الإخبارية على تصفية المحتوى المزيف قبل انتشاره.
  • المصادقة متعددة العوامل (MFA) باستخدام القياسات الحيوية : أصبحت طرق المصادقة التقليدية عرضة بشكل متزايد لهجمات التزييف العميق. يضيف MFA باستخدام القياسات الحيوية مثل التعرف على الوجه والبصمات الصوتية طبقة أمان إضافية. يمكن مقارنة البيانات البيومترية مع السجلات الموجودة، مما يجعل انتحال الهوية العميقة أكثر صعوبة.
  • التحليل السلوكي والذكاء الاصطناعي السياقي : يستخدم هذا النهج الذكاء الاصطناعي لتحليل الأنماط السلوكية والسياق لاكتشاف الحالات الشاذة. على سبيل المثال، إذا أظهر مقطع فيديو مزيف عميقًا مديرًا تنفيذيًا يدلي بتصريحات غير عادية، فيمكن للنظام التحقق من هذا السلوك مقابل البيانات التاريخية. تساعد هذه التقنية في تحديد التزييف العميق الذي يتجاوز عمليات التحقق المرئية والصوتية.

دور اللوائح والتعاون الصناعي

تعد اللوائح والتعاون في مجال الصناعة أمرًا بالغ الأهمية في مكافحة التزييف العميق. تقوم الحكومات في جميع أنحاء العالم بسن قوانين ضد إنشاء وتوزيع التزييف العميق. قدمت الولايات المتحدة قانون مساءلة DEEPFAKES، الذي يفرض علامات مائية رقمية على المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي. لدى الاتحاد الأوروبي لوائح مماثلة بموجب قانون الخدمات الرقمية.

يعد التعاون بين شركات التكنولوجيا والحكومات والأوساط الأكاديمية أمرًا ضروريًا. تعمل المبادرات المشتركة مثل Deepfake Detection Challenge من Facebook وMicrosoft على تعزيز تطوير أدوات كشف أفضل. يمكن أن تؤدي مشاركة معلومات التهديدات ومجموعات البيانات إلى تسريع الابتكار في تقنيات الدفاع العميقة.

مستقبل تكنولوجيا Deepfake والدفاع السيبراني

ومع تطور تقنية التزييف العميق، يجب أن تتطور أيضًا استراتيجيات الدفاع السيبراني. ستعمل التطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تعزيز قدرات إنشاء واكتشاف التزييف العميق. سيشهد المستقبل سباقاً بين مطوري التزييف العميق وخبراء الأمن السيبراني.

يمكننا أن نتوقع المزيد من الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للكشف عن التزييف العميق المدمج مع أنظمة الأمان. ستسمح التقنيات الجديدة مثل التعلم الموحد بمشاركة البيانات دون المساس بالخصوصية، مما يعزز نماذج الكشف. بالإضافة إلى ذلك، فإن الاستفادة من الحوسبة الكمومية قد توفر اختراقات في سرعة ودقة الكشف عن التزييف العميق.

أهمية التوعية والتعليم

في حين أن التكنولوجيا أمر بالغ الأهمية، فإن الوعي والتعليم لهما نفس القدر من الأهمية. يجب على المؤسسات تدريب موظفيها على التعرف على عمليات الاحتيال المحتملة المتعلقة بالزيف العميق. يمكن للتحديثات المنتظمة حول التهديدات الناشئة والسياسات الداخلية أن تقلل من التعرض للهجمات القائمة على التزييف العميق.

يمكن أن تساعد حملات التوعية العامة أيضًا في تحديد محتوى التزييف العميق والإبلاغ عنه. يجب على منصات التواصل الاجتماعي ووكالات الأنباء تثقيف المستخدمين حول كيفية التعرف على المحتوى المزيف. يمكن للجهود التعاونية أن تجعل من الصعب على المحتوى المزيف أن يكتسب قوة جذب.

خاتمة

تمثل Deepfakes تهديدًا متزايدًا في مشهد الأمن السيبراني. إن قدرتها على تعطيل الأعمال والتلاعب بالأسواق والتأثير على الرأي العام هائلة. تتطلب مكافحة تقنية التزييف العميق اتباع نهج متعدد الطبقات يجمع بين الذكاء الاصطناعي المتقدم والتعاون الصناعي واللوائح التنظيمية والوعي العام.

مع استمرار تقدم تقنية التزييف العميق، يتطلب البقاء في المقدمة يقظة مستمرة وابتكارًا واستراتيجيات دفاعية استباقية. إن الحرب ضد التزييف العميق هي الحدود التالية في مجال الأمن السيبراني، ولم تكن المخاطر أعلى من أي وقت مضى.

اقرأ أيضًا: هجمات التصيد التي تستهدف المستشفيات والمرضى

تأثير الذكاء الاصطناعي على التواصل في مكان العمل: تعزيز التعاون أم خلق المسافة؟

في أماكن العمل اليوم، يعد الذكاء الاصطناعي قوة ثورية تعمل على تغيير الطريقة التي تتفاعل بها الفرق وتعمل معًا. على الرغم من أن أدوات الذكاء الاصطناعي تعد بالكفاءة والابتكار، إلا أن هناك مخاوف بشأن ما إذا كانت تعمل على تحسين تعاون الموظفين أو تؤدي عن غير قصد إلى إقامة حاجز بينهما. دعونا نتفحص التأثيرات المزدوجة للذكاء الاصطناعي على التواصل في مكان العمل.

تعزيز التعاون: مزايا الاتصالات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

لقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى زيادة كبيرة في التواصل في مكان العمل، وذلك من خلال التعاون وتبسيط الإجراءات في الغالب. فيما يلي بعض الطرق المهمة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي على تحسين التواصل:

المهام الروتينية الآلية: يمكن للذكاء الاصطناعي الاهتمام بالواجبات المتكررة مثل فرز البريد الإلكتروني وجدولة الاجتماعات والتذكيرات، مما يتيح للموظفين التركيز على العمل الأكثر أهمية. تستغرق المحادثة الروتينية وقتًا أقل باستخدام أدوات مثل روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والتي يمكنها الرد على الفور على الأسئلة النموذجية.

الترجمة والنسخ الصوتي في الوقت الفعلي: يمكن أن تعوق الصعوبات اللغوية في المنظمات الدولية عملية الاتصال. تعمل أدوات الترجمة والنسخ المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على تسهيل التواصل السلس بين اللغات عبر الفرق، مما يعزز التعاون في البيئات غير المتجانسة.

التواصل المخصص: يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تفاعلات مخصصة من خلال تحليل أنماط الاتصال والتفضيلات. يمكن للذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، أن يوصي بالأوقات المثالية للتواصل مع زملاء العمل اعتمادًا على توفرهم، مما يضمن تواصلًا أكثر كفاءة.

تحسين مشاركة البيانات: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الجمع بين البيانات من مصادر عديدة، مما يزيد من سهولة الاستخدام وإمكانية الوصول إلى المعلومات. يتم تشجيع التعاون بين الإدارات واتخاذ القرارات المستنيرة من خلال تبادل البيانات المحسن هذا.

التباعد: العيوب المحتملة للذكاء الاصطناعي في التواصل

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بالعديد من المزايا، إلا أنه يمكن أن يتسبب أيضًا في حدوث صدع في مكان العمل. فيما يلي بعض القضايا التي يجب على الشركات التفكير فيها.

تفاعل بشري أقل: قد تؤدي أتمتة واجبات الاتصال إلى عدد أقل من المحادثات الشخصية أو الهاتفية، وهي ضرورية لتعزيز ثقافة الثقة وحسن النية بين أعضاء الفريق. قد يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي إلى جعل التواصل يبدو غير شخصي، مما قد يكون له تأثير على تناغم الفريق.

سوء تفسير النغمة والسياق: تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان صعوبة في فهم الفروق الدقيقة ونبرة وسياق اللغة المنطوقة. قد يؤدي هذا إلى مفاهيم خاطئة، خاصة في المحادثات الحساسة أو المعقدة حيث يكون التعاطف والحكم البشري ضروريين.

الحمل الزائد للمعلومات: يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات والرؤى، والتي، إذا تمت إدارتها بشكل غير صحيح، يمكن أن تطغى على الموظفين. قد يتم إعاقة التواصل الفعال بسبب الوابل المستمر من الرسائل والتوصيات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي، والتي قد تنتج الضجيج بدلاً من الوضوح.

مشكلات الخصوصية: تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان إلى الوصول إلى كميات هائلة من بيانات الأفراد والشركات. وهذا يثير المخاوف بشأن حماية البيانات واحتمال إساءة استخدامها، الأمر الذي يمكن أن يولد عدم الثقة وعرقلة الحوار الصادق.

خاتمة

يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في التواصل في مكان العمل من خلال توفير الأدوات التي تعمل على تحسين العمل الجماعي وتسريع الإجراءات. كما أنه ينطوي على خطر تقسيم الناس وتدهور العلاقات بين الأشخاص. يمكن للمؤسسات الاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على مكان عمل متصل وتعاوني من خلال إيجاد توازن بين الذكاء الاصطناعي والتواصل البشري.

كيفية تعزيز أعمالك من خلال التدريب على تحليل البيانات

في العصر الرقمي الحالي، تتجه الشركات بشكل متزايد إلى التدريب على تحليلات بيانات الشركة للبقاء في الطليعة. مع قيام الشركات بتوليد المزيد من البيانات أكثر من أي وقت مضى، أصبحت الحاجة إلى محترفين ماهرين يمكنهم تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ أمر بالغ الأهمية. يزود هذا التدريب الفرق بالمهارات اللازمة لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات والتي يمكن أن تدفع نمو الأعمال والابتكار.

ما أهمية التدريب على تحليلات بيانات الشركات؟

يقدم التدريب على تحليلات بيانات الشركات أكثر من مجرد تعلم كيفية استخدام أدوات التحليلات؛ فهو يمكّن الموظفين من فهم البيانات والاستفادة منها بشكل فعال. ومن خلال تطوير أساس قوي في تحليل البيانات، يمكن للموظفين تحديد الاتجاهات والتنبؤ بالنتائج المستقبلية واتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على أدلة ملموسة. لا تعمل هذه الإمكانية على تعزيز الكفاءة التشغيلية فحسب، بل تعمل أيضًا على تعزيز الميزة التنافسية.

المكونات الرئيسية للتدريب الفعال

يغطي برنامج تدريبي جيد التنظيم على تحليلات بيانات الشركة عدة مكونات أساسية.

فهم أساسيات البيانات

يتعرف المتدربون على أنواع مختلفة من البيانات ومصادر البيانات وكيفية تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل. هذه المعرفة الأساسية أمر بالغ الأهمية للحصول على رؤى دقيقة وذات مغزى.

أدوات وتقنيات التحليلات

غالبًا ما تشتمل برامج التدريب على خبرة عملية باستخدام أدوات مثل SQL وExcel وبرامج التحليلات المتقدمة. يكتسب المشاركون مهارات عملية في معالجة البيانات والتصور والتحليل الإحصائي.

اقرأ أيضًا: أدوات تحليل بيانات الخدمة الذاتية للجميع

تفسير البيانات واتخاذ القرارات

بالإضافة إلى مجرد تحليل البيانات، يساعد التدريب الفعال المتخصصين على تفسير النتائج وتطبيقها على سيناريوهات الأعمال. يتضمن ذلك إنشاء رؤى قابلة للتنفيذ تقود عمليات صنع القرار.

أمن البيانات والامتثال

يعد فهم قوانين خصوصية البيانات وأفضل الممارسات أيضًا جانبًا مهمًا في التدريب على تحليلات بيانات الشركات. إن التأكد من أن معالجة البيانات تتوافق مع اللوائح يحمي الشركة من المشكلات القانونية المحتملة.

فوائد الاستثمار في التدريب على تحليل البيانات

الاستثمار في التدريب على تحليلات بيانات الشركات يحقق فوائد عديدة. تتمتع الشركات بتحسين عملية صنع القرار والتخطيط الاستراتيجي المعزز وإدارة الموارد بشكل أفضل. يمكن للموظفين المدربين تحديد فرص العمل الجديدة وتحسين الكفاءة التشغيلية، مما يؤدي إلى زيادة الربحية.

خاتمة

يعد التدريب على تحليلات بيانات الشركة استثمارًا قويًا يمكنه تحويل مؤسستك. من خلال تزويد فريقك بالمهارات اللازمة لتحليل البيانات وتفسيرها بشكل فعال، فإنك تضع عملك في مكانة لتحقيق النجاح على المدى الطويل. احتضن قوة تحليلات البيانات واطلق العنان لفرص جديدة للنمو والابتكار.

الاعتبارات الأخلاقية في الأتمتة الذكية

نظرًا لأن الأتمتة الذكية (IA) تجد استيعابًا أكبر عبر الشركات، فإن القضايا الأخلاقية المحيطة بها تتخذ أبعادًا حاسمة. من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والأتمتة، تعد IA بإحداث ثورة في العمليات التجارية من خلال زيادة الإنتاجية وزيادة إثراء تجارب العملاء. وفي الوقت نفسه، تثير هذه التكنولوجيا التحويلية أيضًا أسئلة أخلاقية كبيرة يجب فحصها بعناية لضمان تنفيذها المسؤول.

اقرأ أيضًا: ظهور التهديدات الخاصة بالأتمتة

الخصوصية وأمن البيانات

من بين أهم الاعتبارات الأخلاقية في الأتمتة الذكية، تحتل الخصوصية مرتبة عالية. الحقيقة المعمول بها بشكل عام وهي أن أنظمة التدقيق الداخلي تتطلب قدرًا كبيرًا من البيانات لأداء فعال قد تؤثر على حق الفرد في الخصوصية. يجب على المؤسسات التعامل مع جمع هذه البيانات وتخزينها ومعالجتها بشفافية كاملة بشأن نواياها والالتزام باللوائح ذات الصلة المتعلقة بالخصوصية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات. يجب أن تكون البيانات الحساسة آمنة من التسرب والوصول غير المصرح به للحفاظ على الثقة وحماية حقوق الأفراد.

التحيز والعدالة

إن أنظمة الأتمتة الذكية تكون غير متحيزة مثل البيانات التي يتم تدريبها عليها. يقوم نظام التدقيق الداخلي بتوقع البيانات الأساسية المتحيزة ويزيد من تفاقمها. تشمل الأمثلة عمليات التوظيف، حيث قد يتم في نهاية المطاف تعيين نظام التدقيق الداخلي بشكل ضار ضد مجموعة ديموغرافية معينة بناءً على بيانات التدريب المتحيزة. ولذلك يجب على المنظمات بذل جهود نشطة نحو القضاء على التحيز في البيانات وتصميم أنظمة التدقيق الداخلي مع مراعاة العدالة والإنصاف إذا أردنا التخفيف من هذه المخاطر.

النزوح الوظيفي والأثر الاقتصادي

إن أتمتة المهام التي كان يؤديها البشر في السابق تثير المخاوف بشأن إزاحة الوظائف والآثار الاقتصادية الأوسع. وفي حين تعمل الأتمتة الذكية على تمكين زيادة الكفاءة وتوفير التكاليف، هناك أيضا خطر إزاحة العمال، وخاصة في الوظائف المتكررة. ويجب أن تؤخذ في الاعتبار الآثار الاجتماعية للأتمتة، وتحتاج المنظمات إلى تطوير استراتيجيات تعتني بالعمال المتأثرين بالأتمتة من خلال برامج إعادة المهارات، والمبادرات الرامية إلى خلق فرص عمل جديدة، من بين أمور أخرى.

الشفافية والمساءلة

ومع تزايد تعقيد أنظمة التدقيق الداخلي، ستكون هناك حاجة أكبر للشفافية فيما يتعلق بالقرارات المتخذة. أصحاب المصلحة المعنيون هم الموظفون والعملاء والمنظمون الذين يتعين عليهم أن يفهموا ليس فقط كيفية عمل أنظمة التدقيق الداخلي ولكن أيضًا سبب اتخاذهم قرارًا بشأن حل معين دون حل آخر.

وإلى جانب ذلك، ينبغي للمنظمات أيضًا أن تضع الأحكام اللازمة فيما يتعلق بآليات المساءلة للتعامل مع العواقب السلبية الناجمة عن استخدام التدقيق الداخلي. ويعني ذلك تحديد المسؤول بوضوح عن القرارات التي يتخذها النظام التلقائي، وأن الآليات موجودة للتعامل مع الأخطاء أو النتائج غير المقصودة التي قد تنجم عن ذلك.

إلى الختام

ورغم أن الآفاق التي توفرها الأتمتة الذكية مشرقة، فإن القضايا الأخلاقية من نوع ما لا يمكن تجاهلها بالكامل. سيكون من الممكن للمؤسسات استخدام الأتمتة الذكية بشكل مسؤول من خلال إيلاء الاهتمام المناسب للخصوصية، والقضاء على التحيز، ومعالجة نزوح الوظائف، والتأكد من الشفافية والمساءلة. ومع استمرار الذكاء الاصطناعي في التطور، سيأتي التقدم المسؤول من روح الأخلاق الأساسية التي تتأكد من أن التكنولوجيا تخدم البشرية من أجل الصالح العام.

بحيرات البيانات السحابية مقابل مستودعات البيانات: أيهما الأفضل؟

في الحوسبة السحابية، تعتبر بحيرات البيانات ومستودعات البيانات ضرورية. تساعد هذه الأنظمة في إدارة كميات هائلة من البيانات، سواء المنظمة أو غير المنظمة. يؤثر الاختيار بينهما على الأداء وقابلية التوسع والتكلفة. تستكشف هذه المدونة الاختلافات في مخازن البيانات ومستودعات البيانات باستخدام أحدث البيانات من عام 2024.

فهم أساسيات بحيرات البيانات ومستودعات البيانات

تقوم Data Lakes بتخزين البيانات الأولية بتنسيقها الأصلي. يتعاملون مع البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة. تُعد بحيرات البيانات أمرًا رائعًا لعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى تحليلات متقدمة. ومع ذلك، فهي معقدة في إدارتها وتتطلب حوكمة قوية للبيانات.

تقوم مستودعات البيانات بتخزين البيانات المنظمة المُحسّنة للاستعلام وإعداد التقارير بسرعة عالية. يجب تنظيف البيانات وتنظيمها قبل تخزينها. وهذا يجعل مستودعات البيانات فعالة للتحليل ولكنها غالبًا ما تكون أكثر تكلفة.

مقارنة مقاييس الأداء

سرعة الاستعلام والإنتاجية

تعتبر بحيرات البيانات قوية في معالجة كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة. منصات مثل Apache Hadoop أو Amazon S3 مع AWS Athena تتفوق هنا. ومع ذلك، يمكن أن يكون الاستعلام عن البيانات المنظمة أبطأ بسبب عدم وجود مخططات محددة مسبقًا. تعمل أدوات مثل Apache Parquet على تحسين الأداء ولكنها تحتاج إلى ضبط دقيق.

تتفوق مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة، مثل Amazon Redshift وGoogle BigQuery وSnowflake، في الاستعلام عن البيانات المنظمة. يستخدمون التخزين العمودي والفهرسة، مما يقلل من زمن استجابة الاستعلام. في الاختبارات، تفوقت Snowflake وBigQuery على مستودعات البيانات في الاستعلامات المعقدة.

قابلية التوسع والمرونة

تتسع بحيرات البيانات بشكل جيد، وتتعامل مع بيتابايت من البيانات دون المساس بالأداء. ومع ذلك، قد يكون قياس أداء الاستعلام أمرًا صعبًا، خاصة مع البيانات غير المنظمة. لقد أدت الحلول السحابية الأصلية مثل Azure Data Lake إلى تحسين قابلية التوسع ولكن إدارة الموارد لا تزال معقدة.

كما أن مستودعات البيانات تتوسع بشكل جيد، خاصة مع الموارد الحاسوبية. تعمل الأنظمة الأساسية مثل Redshift وBigQuery على ضبط قوة الحوسبة تلقائيًا بناءً على مدى تعقيد الاستعلام. تعتبر هذه المرونة ميزة رئيسية، حيث تضمن الأداء المتسق.

معالجة البيانات وتحويلها

تقوم بحيرات البيانات بتخزين البيانات الأولية، ولكن معالجتها إلى تنسيقات قابلة للاستخدام تتطلب موارد حسابية كبيرة. تساعد أدوات مثل Apache Spark، لكن عمليات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) يمكن أن تكون بطيئة مقارنة بالبيئات المنظمة.

تم تحسين مستودعات البيانات لتحويل البيانات بكفاءة. مع استيعاب البيانات المنظمة، أصبحت عمليات ETL أبسط، مما يؤدي إلى أوقات معالجة أسرع. على سبيل المثال، تعمل تقنية Snowflake’s Snowpipe على تحسين معالجة البيانات في الوقت الفعلي.

مقاييس التكلفة

تكاليف التخزين

توفر بحيرات البيانات مساحة تخزين منخفضة التكلفة، مع توفر منصات مثل Amazon S3 وAzure Blob Storage بأسعار معقولة جدًا. ومع ذلك، فإن استرجاع البيانات بشكل متكرر يمكن أن يعوض هذه الوفورات، خاصة مع مجموعات البيانات الكبيرة.

عادةً ما تكون لمستودعات البيانات تكاليف تخزين أعلى بسبب الحاجة إلى المعالجة المسبقة للبيانات. ومع ذلك، يساعد التخزين العمودي وضغط البيانات على تخفيف هذه التكاليف. وترتبط التكاليف أيضًا بكمية البيانات التي تتم معالجتها، والتي يمكن أن تكون مرتفعة بالنسبة للتحليلات واسعة النطاق.

حساب التكاليف

تكون تكاليف الحوسبة في بحيرات البيانات أقل بشكل عام بالنسبة لتخزين البيانات البسيط. ومع ذلك، فإن إجراء تحليلات معقدة على البيانات الأولية يمكن أن يكون مكلفًا. تضيف أطر العمل مثل Apache Spark إلى هذه التكاليف عند استخدامها على نطاق واسع.

غالبًا ما تتحمل مستودعات البيانات تكاليف حوسبة أعلى، خاصة مع الاستعلامات المعقدة. توفر الأنظمة الأساسية مثل Snowflake الفواتير بالثانية، مما يوفر مرونة في التكلفة. ومع ذلك، يمكن أن تكون نفقات الحوسبة الإجمالية كبيرة.

التكاليف التشغيلية

قد تكون إدارة بحيرة البيانات مكلفة، خاصة فيما يتعلق بإدارة البيانات وأمنها. يتطلب تعقيد صيانة بحيرة البيانات مهارات متخصصة، مما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف التشغيل.

تتمتع مستودعات البيانات بشكل عام بتكاليف تشغيلية أقل. وهي تأتي مزودة بأدوات إدارة مدمجة، مما يقلل من النفقات الإدارية. ومع ذلك، قد يكون الإعداد الأولي والضبط المستمر مكلفين.

نهج هجين لتحقيق الفوز

ونظراً للمقايضات، تتبنى العديد من المنظمات بنيات هجينة. يستخدم النهج المختلط بحيرة بيانات للبيانات الأولية غير المنظمة ومستودع بيانات للبيانات المنظمة. وهذا يسمح بتخزين فعال من حيث التكلفة مع تحليلات عالية السرعة عند الحاجة.

جعلت التطورات الأخيرة في الخدمات السحابية الأساليب الهجينة أكثر قابلية للتطبيق. يتكامل Lake Formation من Amazon مع Redshift لحركة البيانات بسلاسة. وبالمثل، يتيح BigQuery Omni من Google إمكانية الاستعلام عبر بيئات سحابية متعددة، ويجمع بين مرونة بحيرة البيانات وأداء مستودع البيانات.

اقرأ أيضًا: كيفية اختيار موفر SaaS المناسب لشركتك