Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
7 препятствий, которые могут помешать управлению данными в облаке
Облачные технологии обещали гибкость, масштабируемость и эффективность, и они это обеспечили. Проблема в том, что в этом процессе многие компании ускорились больше, чем могли себе представить.
С каждой новой интеграцией, автоматизацией или уровнем API данные умножаются, трансформируются и начинают существовать в местах, которые не всегда находятся под полным контролем . В результате управление данными пытается угнаться за постоянно меняющейся экосистемой.
Согласно отчету « Опрос: Проблемы качества и управления данными сдерживают развитие ИИ» (DBTA, 2024) , 62% организаций указывают на отсутствие управления данными как на главное препятствие для продвижения своих инициатив в области искусственного интеллекта. Это явный симптом того, что проблема заключается не в недостатке данных, а в отсутствии ясности в отношении них.
Эти пробелы в прозрачности возникают не из-за халатности, а как побочный эффект скорости . Таким образом, система управления, изначально предназначенная для стабильных условий, теперь должна учитывать гибкие потоки, временные интеграции и децентрализованные решения.
В следующих разделах мы рассмотрим 7 наиболее распространенных препятствий , возникающих в этом сценарии, и разберемся, как их преодолеть, чтобы управление данными снова могло выполнять свою важнейшую роль : обеспечение доверия, отслеживаемости и контекста в условиях динамичного развития облачных технологий.
Итак, начнем?
По мере расширения облачных экосистем компаний данные перестают иметь единое место назначения . Они перемещаются между поставщиками, интеграциями и API, трансформируясь и реплицируясь со скоростью, которая часто ускользает от внимания команд.
Именно в этом движении возникает один из важнейших барьеров для современного управления: потеря видимости того, где данные фактически находятся и как они циркулируют . Когда каждая среда принимает свой собственный стандарт мониторинга и контроля без интеграции между представлениями, организация теряет ощущение целостности, а вместе с ним и доверие.
Эффект незаметен, но значителен: дублирование данных, избыточные потоки и неполные следы, которые ослабляют аудит, отчеты и сам процесс принятия решений. В конце концов, невозможно защитить или управлять тем, что нельзя увидеть целиком.
Преодоление этого барьера требует постоянной видимости. Платформы обнаружения данных и отслеживания происхождения данных помогают составить карту жизненного цикла данных, показывая их происхождение, трансформацию и место назначения практически в режиме реального времени. Более важным, чем контроль, является ясность , то есть возможность понимать данные в движении.
Когда это видение укореняется, система управления перестает реагировать на инциденты и начинает предвидеть риски . И отсюда возникает новая потребность: обеспечение того, чтобы правила и политика развивались в том же темпе, что и эта все более гибкая система — тема следующего раздела.
Управление данными часто начинается с благих намерений : определены политики, задокументированы рабочие процессы и внедрены механизмы контроля. Но во многих компаниях оно стагнирует по мере развития бизнеса. И когда это происходит, правила перестают отражать реальность.
Облачные среды по своей природе динамичны : внедряются новые системы, меняются интеграции, и команды используют различные инструменты. Если политики не успевают за темпами развития, их начинают игнорировать, заменяя операционными упрощениями или разрозненными решениями .
Это отставание создает опасное несоответствие: данные начинают использоваться без той же тщательности, с которой они были созданы. Контроль доступа теряет свою актуальность, параметры качества устаревают, а отчеты начинают расходиться между различными подразделениями. Постепенно управление перестает быть стратегическим и превращается в бюрократию .
Преодоление этого барьера требует динамических политик, которые пересматриваются и интегрируются в операционный процесс, а не руководств, забытых в общих папках. Автоматизация применения этих рекомендаций с использованием контекстно-ориентированных правил (кто получает доступ, откуда и с какой целью) — это то, что позволяет поддерживать контроль, не препятствуя прогрессу .
Когда политика отражает настоящее, а не прошлое, управление снова становится партнером бизнеса . И на этой более зрелой основе возникает следующая задача: обеспечение сквозной согласованности распределенных идентификаторов и доступа.
В облачной среде каждая новая система использует собственную модель аутентификации . При отсутствии единой стратегии идентификации управление становится рассредоточенным : дублирующиеся учетные данные, пересекающиеся права доступа и невозможность отслеживания доступа становятся обычным явлением.
Эта фрагментация создает еще одну из наиболее критических уязвимостей современного управления: незнание того, кто и к чему имеет доступ , и на каком основании.
В многооблачной , где команды и поставщики постоянно обмениваются данными, отсутствие централизованной модели управления идентификацией (IAM) и таких принципов, как «нулевое доверие», открывает двери для недостатков и пробелов в безопасности .
И последствия выходят за рамки технических рисков. Без прозрачности доступа теряется и, следовательно, обеспечения соответствия нормативным требованиям
Для преодоления этого барьера необходимо консолидировать управление идентификацией как центральную часть стратегии работы с данными , опираясь на решения, которые применяют федеративную аутентификацию, динамические политики разрешений и непрерывный анализ привилегий. Все это с целью уменьшения фрагментации и усиления контроля.
Когда идентификация и доступ рассматриваются как уровни управления , а не только безопасности, данные получают контекстную защиту, согласованную с операциями.
После установления контроля над возникает следующая проблема: обеспечение согласованности данных, даже при их надежной защите, в различных системах и облачных средах.
Даже при наличии продвинутых интеграций и автоматизации, в компаниях часто встречаются разные версии одних и тех же данных, циркулирующие в разных системах . Например, противоречивая информация о клиенте между CRM и ERP системами — классический симптом несогласованности. И это «скрытый кошмар» для управления.
Такое несоответствие возникает потому, что в многооблачных или гибридных средах не всегда существует стандартизация потоков обновления и синхронизации данных . А небольшие различия в моделях интеграции или задержки в репликации могут привести к искажениям, которые быстро умножаются.
Последствия очевидны: отчеты становятся неточными, анализы теряют доверие, а решения принимаются на основе частичной правды. В долгосрочной перспективе это подрывает доверие к самому источнику данных, которые являются важнейшими активами организации.
Решение заключается в управлении, ориентированном на качество и унификацию данных Инструменты управления основными данными и автоматизированная проверка помогают установить эту «единую версию истины», согласовывая записи, метаданные и бизнес-правила в различных средах.
Когда данные перестают конкурировать друг с другом и начинают сходиться, управление приобретает большее значение . И, имея эту надежную основу, возникает следующая задача: борьба со скрытыми издержками, связанными с поддержанием соответствия требованиям и управлением.
Обеспечение соответствия нормативным требованиям в облачных средах обходится дорого, и реальная стоимость редко заключается в самой технологии, а в доработке .
Каждый раз, когда данные необходимо переклассифицировать, проверить доступ или вручную проверить какой-либо процесс, часть ИТ-бюджета расходуется на повторяющиеся действия, которые можно автоматизировать.
Проблема усугубляется , когда разные подразделения рассматривают соответствие как изолированные задачи, а не как общую ответственность в рамках управления. Без стандартизации каждое подразделение создает свои собственные электронные таблицы, средства контроля и доказательства, что приводит к избыточности, несоответствиям и задержкам в аудитах.
Этот цикл доработки не только увеличивает затраты, но и ставит под угрозу надежность данных и операционную гибкость . А в условиях все более сложных нормативных актов, таких как LGPD, GDPR и ISO 27001, такая фрагментация становится неустойчивой .
Преодоление этого барьера требует интеграции между управлением и соответствием нормативным требованиям на уровне источника данных . Автоматизация аудитов, создание непрерывных следов доказательств и применение стандартизированных политик хранения сокращают ручной труд и предотвращают человеческие ошибки. Таким образом, соблюдение требований перестает быть центром затрат и становится естественным следствием хорошо организованных процессов.
Когда управление интегрировано в повседневную рутину, а не просто в контрольный список , оно становится устойчивым. А когда затраты находятся под контролем, возникает новая дилемма: как обеспечить эффективность автоматизации без ущерба для человеческого интеллекта? Читайте дальше, чтобы узнать!
Автоматизация необходима для масштабирования управления, но когда контроль начинает работать в автоматическом режиме, риск меняет свою форму .
Без контроля и контекста автоматизация может усугубить масштабные ошибки , применяя устаревшие правила, неправильно классифицируя данные или распространяя несанкционированный доступ между связанными системами.
В этом парадокс эффективности : то, что было создано для уменьшения человеческих ошибок, в конечном итоге может их усилить. Это происходит главным образом тогда, когда автоматизированные рабочие процессы не проходят периодическую проверку или когда инструменты работают изолированно от стратегии работы с данными и изменений в бизнесе.
Автоматизация эффективна только тогда, когда она руководствуется целью и калибруется человеческим анализом. Поэтому крайне важно создать механизмы , которые поддерживают контроль над тем, что было автоматизировано, и гарантируют, что решения остаются в соответствии с бизнес-контекстом. Здесь модели непрерывного аудита, выборочные проверки и контроль на основе показателей качества помогают обеспечить баланс между гибкостью и соответствием требованиям в процессе автоматизации.
Зрелость управления заключается не в автоматизации всего, а в понимании того, что следует и что не следует автоматизировать . Когда достигается баланс, процесс становится интеллектуальным: предсказуемым, масштабируемым и контролируемым.
Именно этот баланс лежит в основе следующего пункта: способности к эволюции . В конце концов, в управлении то, что не адаптируется быстро, устаревает.
Многие компании создают надежные модели управления, но рассматривают их как нечто готовое и окончательное. Проблема в том, что в облаке ничто не остается неизменным надолго , поскольку постоянно появляются новые интеграции, инструменты, нормативные требования и способы использования данных.
Когда политики и процессы не успевают за этими изменениями, управление теряет свою эффективность : контроль перестает отражать реальные операции, показатели устаревают, а мониторинг становится всего лишь формальностью.
Риск очевиден: компания считает, что контролирует ситуацию, но на практике она видит устаревший снимок собственной деятельности. А в сценарии, когда данные меняются за считанные минуты, этой задержки достаточно, чтобы поставить под угрозу надежность .
Чтобы избежать этого, требуется управление, которое развивается вместе с бизнесом. Это означает частый пересмотр правил, корректировку политик в соответствии с новыми условиями и извлечение уроков из ошибок и проверок. Не для того, чтобы указывать на ошибки, а для постоянного совершенствования.
Зрелость заключается в том, чтобы рассматривать управление как живой процесс, который адаптируется, не теряя при этом согласованности. Компании, которые поддерживают этот активный цикл, создают более сильное управление, способное расти вместе с облаком и поддерживать решения в области безопасности. Потому что в конечном итоге данные имеют ценность только тогда, когда система управления, которая ими управляет, постоянно развивается.
Управление данными сегодня – это уже не просто контроль: речь идет о наличии видения .
В условиях, когда всё меняется в режиме реального времени, наибольший риск заключается не в отсутствии технологий, а в недостаточном понимании самой экосистемы данных. И, как мы видим, именно здесь многие стратегии заходят в тупик, путая стабильность с безопасностью и теряя способность к адаптации.
Управление в облаке означает признание того, что баланс динамичен . Потоки меняются, доступ развивается, контексты перестраиваются, и управление должно идти в ногу со временем. Поэтому в этой среде преуспевают те компании, которые преобразуют сложность в предсказуемость , используя технологии не для закостенения процессов, а для обеспечения гибкости и отслеживаемости.
Короче говоря, речь идёт не о мониторинге , а о понимании. Не об ограничении, а о поддержании роста с уверенностью.
В Skyone мы считаем, что это новая роль управления: быть интеллектуальной, адаптивной и интегрированной системой, которая объединяет данные, автоматизацию и контекст для поддержки принятия решений безопасным и стратегическим способом.
Если ваша компания стремится развиваться в этом направлении, чтобы лучше видеть, действовать точнее и преобразовывать сложность в ясность, поговорите с одним из наших специалистов! Вместе мы можем помочь вам превратить систему управления в двигатель роста, а не в препятствие для инноваций.
Даже с развитием облачных решений управление данными по-прежнему вызывает множество вопросов, особенно о том, с чего начать, что автоматизировать и как управлять многооблачными .
Ниже мы собрали простые ответы на некоторые из наиболее распространенных вопросов по этой теме.
1) С чего начать управление данными в облаке?
Первый шаг — составить карту того, что уже существует, а не того, что «предполагается». Это означает определение местоположения данных, того, кто имеет к ним доступ, и того, как они используются в различных системах и у разных поставщиков. Затем необходимо определить простые, но применимые политики, начиная с контроля доступа, классификации данных и журналов аудита.
Секрет в том, чтобы начать с малого, но с обеспечением прозрачности: без понимания потока данных невозможно эффективно управлять.
2) Заменяет ли автоматизация человеческий отбор контента?
Нет. Автоматизация — это поддержка, а не замена процессу отбора информации и человеческому контролю. Она помогает стандартизировать процессы, уменьшить количество ошибок и ускорить выполнение оперативных задач, но по-прежнему зависит от человеческого контроля для обеспечения контекста и интерпретации.
В управлении роль людей заключается в том, чтобы осмыслить данные, проверить исключения и скорректировать правила в соответствии с реальностью бизнеса. Автоматизация без контроля — это как езда с закрытыми глазами: движение продолжается, но риск возрастает.
3) мультиоблачной инфраструктурой ?
Да, это вполне осуществимо, при условии, что стратегия будет интегрированной. Наиболее распространенная ошибка — попытка применять изолированные политики к каждому поставщику, что приводит к фрагментации управления. В идеале следует внедрять инструменты и методы, которые объединяют управление идентификацией, доступом и метаданными на едином уровне видимости.
Мультиоблачная среда сама по себе является проблемой; задача состоит в поддержании согласованности правил и ясности относительно того, где находится каждый фрагмент данных.
4) Какую самую большую ошибку компании допускают в управлении облачными ресурсами?
Самая большая ошибка — это рассматривать управление данными как разовый проект, а не как непрерывный процесс. Многие организации создают надежные политики, но не пересматривают их по мере развития бизнеса. В результате получается устаревшее управление, которое больше не отражает реальную деятельность и теряет актуальность.
Эффективное управление динамично: оно учится, адаптируется и развивается вместе с компанией и ее данными.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.