在當今的多云世界中，標準化就像跨云數據共享的轉換器，確保不同的云平臺可以讀取數據并實現無縫交換。假設在全國各地有多個辦事處，每個辦事處都有不同的安全系統、辦事處經理和營業時間。但需要從任何位置安全地訪問企業文件，這就是跨云數據共享的挑戰。
由于每個云提供商都充當單獨的辦公室，因此訪問所需的所有文件會變得困難。此外，擁有多個具有不同訪問點的辦公室會使我們容易受到入侵和數據泄露的影響。雖然辦公樓內可能存在需要特殊訪問權限的禁區或安全室（存儲受復雜隱私法規約束的數據），但每棟辦公樓的安全級別是否都相同？幸運的是，存在解決方案可以確保他們做到這一點。
讓我們深入探討企業由于跨云數據共享而面臨的典型障礙，以及一系列可能的解決方案，以幫助您獲得實時洞察力。
多云數據管理的挑戰
在多云環境中，數據分布在不同的云平臺上，存儲解決方案和管理工具也各不相同。這種分散的框架可能導致數據所有權分散、可見性有限和數據孤島。
數據孤島阻礙企業全面了解其數據。數據孤島導致數據集不完整且不一致，這意味著一個部門可能會訪問錯誤或過時的信息。這阻礙了生成全面的實時洞察、促進協作和做出數據驅動決策的能力。事實上，研究發現，76%的受訪者承認數據孤島阻礙了跨部門交流。
此外，企業使用的每個云提供商都代表著另一個安全問題，每個云都是一個潛在的入口點。網絡掃描是網絡犯罪分子識別暴露入口點的常用方法。許多人使用一種稱為端口掃描的技術，這與審計人員查找易受攻擊的網絡區域的方法相同。然后，攻擊者瞄準云平臺之間的漏洞或錯誤配置，滲透到企業的整個云環境中，可能對企業的財務和聲譽造成災難性的損害。
多云還意味著很難全面了解潛在的安全風險，也很難確保在所有地方都實施一致的安全策略。由于數據孤島以及每個云提供商都有自己的安全協議和配置，這種情況進一步加劇。報告發現，69%的組織由于不同公共云平臺上應用安全性的配置方式不同而遭遇數據泄露或暴露。
跨云數據共享的另一個重要問題與數據隱私法規有關，企業必須遵守適用于其業務類型、數據位置和訪問數據的用戶的法規。
確?？缍鄠€云位置的合規性會大大增加數據治理流程的復雜性，這意味著需要額外的資源和專業知識來管理跨不同區域的合規性。對于擁有大量IT團隊的大型企業來說，保持合規性可能是一個相對容易的挑戰。然而，對于可能沒有內部IT團隊的初創企業和小型企業來說，要適應不斷變化的法規，他們可能需要將有限預算中的大部分花在專家云架構師身上。
跨云數據共享解決方案
雖然多云方法確實存在挑戰，但隨著越來越多的企業開展國際合作、建立在家辦公計劃以及外包具有特定專業的項目，IT團隊共享數據至關重要。以下是他們可以安全地做到這一點的方法。
跨云平臺的標準化
簡單來說，標準化就像是跨云數據共享的翻譯器，確保不同的云平臺可以讀取數據并實現無縫交換。這樣就無需為每個云環境編寫復雜的自定義代碼或數據轉換流程。
國際標準化組織等組織為企業提供獨立的、非政府的和全球性的標準。例如，可以查找和購買有關行業頂級標準的信息。ISO/IEC23894:2023指導用戶如何開發、生產、部署或使用使用AI的產品、系統和服務。
遵循標準化數據結構有助于實時數據分析、消除瓶頸并避免數據共享延遲或中斷。更重要的是，標準化數據簡化了數據管理，使跨多個云環境實施一致的數據治理策略更加容易。
集中式數據湖
為了充分利用多云環境，企業應將數據整合并集中在單個數據庫或數據湖中。由于這些存儲庫可以保存和處理大量結構化、半結構化和非結構化數據，因此非常適合跨部門協作。為了實現數據源的靈活性，可以實施“讀取時模式”方法。這意味著在分析期間定義數據結構，而不是預先強制執行模式。
但是，集中式數據湖可以配置為近乎實時地處理數據?？紤]預處理步驟來準備非結構化數據以便更快地進行分析。這可能涉及事先提取相關特征或元數據。然后，可以近乎實時地分析預處理的數據以及結構化數據流。
這就是人工智能數據目錄的作用所在：它們作為數據湖的搜索引擎，使用人工智能和機器學習來：
● 自動掃描和分類湖內的數據，使得查找和理解相關數據集更加容易。
● 識別并解決潛在的不一致性，例如重復或丟失的數據，確保分析的準確性和可靠性。
● 追蹤數據集的起源和演變，為分析提供有價值的背景信息并確保法規遵從性。
通過利用具有AI驅動目錄的數據湖，企業可以獲得解決跨云數據共享障礙的強大解決方案。數據湖將信息集中化，而AI目錄則解鎖數據，使其變得易于理解和值得信賴。
第三方數據共享平臺
第三方平臺允許企業將其各種云環境連接到平臺，從而實現安全且受控的數據交換。此中央樞紐簡化了跨云協作，使跨云環境的部門能夠輕松訪問和共享數據，從而促進協作和知識共享。
此外，擁有集中的數據焦點可以簡化數據治理任務，如訪問控制、合規性監控和審計跟蹤。因此，隨著更快、更高效的數據共享成為可能，
此外，一些平臺還提供可視化工具，如內置儀表板。企業可以一目了然地了解數據，并快速響應市場趨勢和機會，從而提高整體敏捷性。
市場上有各種各樣的平臺和工具，包括數據集成平臺以及支持多云的云數據倉庫。
讓第三方提供內置報告等功能、提供詳細的審計跟蹤并采用靜態和傳輸中加密等強大的安全協議可以減輕小型IT團隊和個人的負擔，但確保您的合作伙伴值得信賴至關重要。
選擇正確的平臺和工具取決于企業的具體需求和預算，因此企業應該考慮支持哪些云提供商、他們提供的安全功能以及平臺是否可以隨著業務擴展。
總結
當前的多云方法對企業來說是一個挑戰。分散的信息被鎖在多個云環境中，導致無法獲取實時見解，并增加了合規性和法規方面的問題，更不用說，眾多的入口點增加了黑客的攻擊面。
然而，企業并非束手無策。通過跨平臺標準化數據格式、實施具有強大數據目錄的集中式數據湖以及利用第三方數據共享平臺，隧道盡頭就會出現曙光。這束光可以幫助企業打破數據孤島并釋放其信息的真正潛力。
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