शैडो आईटी: हर संगठन के सामने आने वाले जोखिमों और लाभों को संतुलित करना

सार

स्व-सेवा रिपोर्टिंग दिन की वादा की गई भूमि है। चाहे वह झांकी हो, कॉग्नोस एनालिटिक्स, Qlik Sense, या कोई अन्य एनालिटिक्स टूल, सभी विक्रेता स्वयं-सेवा डेटा खोज और विश्लेषण को बढ़ावा दे रहे हैं। स्वयं सेवा के साथ शैडो आईटी आता है। हम मानते हैं कि सब संगठन छाया आईटी से छाया में दुबके हुए, एक डिग्री या किसी अन्य से पीड़ित हैं। समाधान यह है कि इस पर प्रकाश डाला जाए, जोखिमों का प्रबंधन किया जाए और लाभों को अधिकतम किया जाए। 

अवलोकन

इस श्वेत पत्र में हम रिपोर्टिंग के विकास और उन गंदे रहस्यों को कवर करेंगे जिनके बारे में कोई बात नहीं करता है। विभिन्न उपकरणों के लिए विभिन्न प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। कभी-कभी विचारधाराएं भी।  विचारधाराओं "एकीकृत दावे, सिद्धांत और उद्देश्य हैं जो एक सामाजिक-राजनीतिक कार्यक्रम का गठन करते हैं।" हम नहीं मिलने वाले हैं सामाजिक राजनीतिक लेकिन मैं एक व्यवसाय और आईटी कार्यक्रम को व्यक्त करने के लिए एक शब्द नहीं सोच सकता। मैं किमबॉल-इनमोन डेटाबेस को एक समान तरीके से एक वैचारिक बहस को विभाजित करने पर विचार करूंगा। दूसरे शब्दों में, आपका दृष्टिकोण या आपके सोचने का तरीका आपके कार्यों को संचालित करता है।  

पृष्ठभूमि

जब आईबीएम 5100 पीसी अत्याधुनिक था, $10,000 में आपको 5 इंच की स्क्रीन मिलेगी जिसमें एक अंतर्निर्मित कीबोर्ड, 16K रैम और एक टेप ड्राइव है सिर्फ 50 पाउंड से अधिक वजन। लेखांकन के लिए उपयुक्त, यह एक छोटे से फाइलिंग कैबिनेट के आकार के एक फ्री-स्टैंडिंग डिस्क सरणी से जुड़ा होगा। कोई भी गंभीर कंप्यूटिंग अभी भी मेनफ्रेम टाइमशैयर पर टर्मिनलों के माध्यम से की जाती थी। (की छवि)

"ऑपरेटरोंडेज़ी-जंजीर वाले पीसी और बाहरी दुनिया तक नियंत्रित पहुंच का प्रबंधन किया। ऑपरेटरों की टीम, या बाद के दिनों के sysadmins और devops, लगातार बढ़ती तकनीक का समर्थन करने के लिए बढ़े। तकनीक बड़ी थी। उन्हें प्रबंधित करने वाली टीमें बड़ी थीं।

कंप्यूटर युग की शुरुआत के बाद से उद्यम प्रबंधन और आईटी के नेतृत्व वाली रिपोर्टिंग आदर्श रही है। यह विचारधारा कठोर, रूढ़िवादी दृष्टिकोण पर बनी थी कि "कंपनी" संसाधनों का प्रबंधन करती है और आपको वह प्रदान करेगी जो आपको चाहिए। यदि आपको एक कस्टम रिपोर्ट, या समय-सीमा में ऐसी रिपोर्ट चाहिए जो समय से बाहर हो, तो आपको एक अनुरोध सबमिट करना होगा।  

प्रक्रिया धीमी थी। कोई नवीनता नहीं थी। चंचल अस्तित्व में नहीं था। और, प्राचीन लिपिक पूल की तरह, आईटी विभाग को ओवरहेड माना जाता था।

कमियों के बावजूद, यह एक कारण के लिए किया गया था। इसे इस तरह करने के कुछ फायदे थे। ऐसी प्रक्रियाएं थीं जिनका सभी ने पालन किया। फॉर्म तीन प्रतियों में भरे गए और इंटरऑफिस मेल के माध्यम से भेजे गए। पूरे संगठन से डेटा अनुरोधों को क्रमबद्ध किया गया, फेरबदल किया गया, प्राथमिकता दी गई और अनुमानित तरीके से कार्य किया गया।  

एक एकल डेटा वेयरहाउस और एक एकल एंटरप्राइज़-वाइड रिपोर्टिंग टूल था। एक केंद्रीय टीम द्वारा तैयार की गई डिब्बाबंद रिपोर्टें प्रदान की गईं: सत्य का एकल संस्करण. अगर नंबर गलत थे, तो सभी ने एक ही गलत नंबर से काम किया। आंतरिक स्थिरता के लिए कुछ कहा जाना है।

व्यापार करने के इस तरीके का प्रबंधन पूर्वानुमेय था। यह बजटीय था।  

फिर एक दिन 15 या 20 साल पहले, वह सब विस्फोट हो गया। एक क्रांति थी। कंप्यूटिंग शक्ति का विस्तार हुआ।  मूर की विधि - "कंप्यूटर की प्रसंस्करण शक्ति हर दो साल में दोगुनी हो जाएगी" - का पालन किया गया। पीसी छोटे और सर्वव्यापी थे।   

अधिक कंपनियों ने डेटा के आधार पर निर्णय लेना शुरू कर दिया, न कि इतने सालों से इस्तेमाल की जाने वाली सहज प्रवृत्ति के। उन्होंने महसूस किया कि उनके उद्योग के नेता ऐतिहासिक डेटा के आधार पर निर्णय ले रहे थे। जल्द ही डेटा वास्तविक समय के करीब हो गया। आखिरकार, रिपोर्टिंग भविष्य कहनेवाला बन गई। यह पहली बार अल्पविकसित था, लेकिन यह व्यावसायिक निर्णयों को चलाने के लिए विश्लेषिकी का उपयोग करने की शुरुआत थी।

बाजार को समझने और बेहतर निर्णय लेने में प्रबंधन की मदद करने के लिए अधिक डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों को काम पर रखने के लिए एक बदलाव था। लेकिन एक मजेदार बात हुई। केंद्रीय आईटी टीम ने सिकुड़ते पर्सनल कंप्यूटरों के समान प्रवृत्ति का पालन नहीं किया। यह तुरंत अधिक कुशल और छोटा नहीं हुआ।

हालांकि, विकेंद्रीकृत प्रौद्योगिकी के जवाब में, आईटी टीम भी अधिक विकेंद्रीकृत होने लगी। या, कम से कम भूमिकाएं जो परंपरागत रूप से आईटी का हिस्सा थीं, अब व्यावसायिक इकाइयों का हिस्सा थीं। डेटा और व्यवसाय को समझने वाले विश्लेषकों को हर विभाग में शामिल किया गया था। प्रबंधकों ने अपने विश्लेषकों से अधिक जानकारी के लिए पूछना शुरू कर दिया। बदले में, विश्लेषकों ने कहा, "मुझे डेटा अनुरोधों को तीन प्रतियों में भरना होगा। इस महीने की डेटा प्राथमिकता बैठक में जल्द से जल्द इसे मंजूरी दी जाएगी। फिर आईटी को हमारे डेटा के अनुरोध को संसाधित करने में एक या दो सप्ताह का समय लग सकता है - यह उनके कार्यभार पर निर्भर करता है। लेकिन, ... अगर मुझे डेटा वेयरहाउस तक पहुंच मिल सकती है, तो मैं आज दोपहर आपके लिए एक प्रश्न चला सकता हूं।" और इस तरह से।

स्व-सेवा में बदलाव शुरू हो गया था। आईटी विभाग ने डेटा की चाबियों पर अपनी पकड़ आसान कर ली है। रिपोर्टिंग और एनालिटिक्स के विक्रेताओं ने नए दर्शन को अपनाना शुरू कर दिया। यह एक नया प्रतिमान था। उपयोगकर्ताओं को डेटा तक पहुँचने के लिए नए उपकरण मिले। उन्होंने पाया कि अगर उन्हें डेटा तक पहुंच मिल जाए तो वे नौकरशाही को दरकिनार कर सकते हैं। तब वे अपना स्वयं का विश्लेषण कर सकते थे और अपने स्वयं के प्रश्नों को चलाकर टर्नअराउंड समय को कम कर सकते थे।

स्वयं-सेवा रिपोर्टिंग और विश्लेषण के लाभ

जनता को डेटा तक सीधी पहुंच प्रदान करने और स्वयं सेवा रिपोर्टिंग ने कई समस्याओं का समाधान किया,

1. केंद्रित।  उद्देश्य-निर्मित उपकरण जो आसानी से सुलभ थे, सभी उपयोगकर्ताओं का समर्थन करने और सभी सवालों के जवाब देने के लिए एकल, दिनांकित, बहुउद्देश्यीय विरासत रिपोर्टिंग और एनालिटिक्स टूल को बदल दिया। 
2. चुस्त।  पहले, व्यावसायिक इकाइयाँ खराब उत्पादकता से बाधित थीं। केवल पिछले महीने के डेटा तक पहुंच के कारण चुस्ती से काम करने में असमर्थता हुई। डेटा वेयरहाउस खोलने से प्रक्रिया कम हो गई, जिससे व्यवसाय के करीब लोगों को अधिक तेज़ी से कार्य करने, महत्वपूर्ण रुझानों की खोज करने और अधिक तेज़ी से निर्णय लेने की अनुमति मिली। इस प्रकार, डेटा के वेग और मूल्य में वृद्धि हुई।
3. सशक्त. उपयोगकर्ताओं को उनके लिए निर्णय लेने के लिए विशेषज्ञता और दूसरों की उपलब्धता पर निर्भर रहने के बजाय, उन्हें अपना काम करने के लिए संसाधन, अधिकार, अवसर और प्रेरणा दी गई। इसलिए, उपयोगकर्ता एक स्वयं-सेवा उपकरण का उपयोग करके सशक्त हो गए जो उन्हें डेटा तक पहुंच और विश्लेषण के निर्माण दोनों के लिए संगठन में दूसरों पर निर्भरता से मुक्त कर सकता है।

स्वयं-सेवा रिपोर्टिंग और विश्लेषण की चुनौतियाँ

हालाँकि, स्व-सेवा रिपोर्टिंग द्वारा हल की गई प्रत्येक समस्या के लिए, इसने कई और समस्याएँ उत्पन्न कीं। रिपोर्टिंग और विश्लेषण उपकरण अब आईटी टीम द्वारा केंद्रीय रूप से प्रबंधित नहीं किए जाते थे। इसलिए, अन्य चीजें जो समस्या नहीं थीं, जब एक टीम द्वारा प्रबंधित रिपोर्टिंग अधिक चुनौतीपूर्ण हो गई। गुणवत्ता आश्वासन, संस्करण नियंत्रण, दस्तावेज़ीकरण और रिलीज़ प्रबंधन या परिनियोजन जैसी प्रक्रियाओं ने एक छोटी टीम द्वारा प्रबंधित किए जाने पर स्वयं का ख्याल रखा। जहां रिपोर्टिंग और डेटा प्रबंधन के लिए कॉर्पोरेट मानक थे, उन्हें अब लागू नहीं किया जा सकता था। आईटी के बाहर जो हो रहा था, उसमें बहुत कम अंतर्दृष्टि या दृश्यता थी। परिवर्तन प्रबंधन न के बराबर था। 

ये विभागीय रूप से नियंत्रित उदाहरण कार्य करते हैं a छाया अर्थव्यवस्था जो 'रडार के नीचे' होने वाले व्यवसाय को संदर्भित करता है, यह शैडो आईटी है। विकिपीडिया शैडो आईटी को परिभाषित करता है "सूचना प्रौद्योगिकी केंद्रीय सूचना प्रणाली की कमियों के आसपास काम करने के लिए केंद्रीय आईटी विभाग के अलावा अन्य विभागों द्वारा तैनात (आईटी) सिस्टम।" कुछ परिभाषित छाया आईटी अधिक बीroadकिसी भी परियोजना, कार्यक्रमों, प्रक्रियाओं या प्रणालियों को शामिल करने के लिए जो आईटी या इन्फोसेक के नियंत्रण से बाहर हैं।

वाह! गति कम करो। यदि शैडो आईटी कोई परियोजना, कार्यक्रम, प्रक्रिया या प्रणाली है जिसे आईटी नियंत्रित नहीं करता है, तो यह हमारे विचार से कहीं अधिक व्यापक है। यह सर्वत्र है। इसे और अधिक स्पष्ट रूप से कहने के लिए, प्रत्येक संगठन के पास शैडो आईटी है चाहे वे इसे स्वीकार करें या नहीं।  यह सिर्फ डिग्री के मामले में आता है। शैडो आईटी से निपटने में एक संगठन की सफलता काफी हद तक इस बात पर निर्भर करती है कि वे कुछ प्रमुख चुनौतियों का कितनी अच्छी तरह से समाधान करते हैं।

• सुरक्षा. शैडो आईटी द्वारा बनाए गए मुद्दों की सूची में सबसे ऊपर है सुरक्षा जोखिम. मैक्रो सोचो। संगठन के बाहर ईमेल किए गए PMI और PHI के साथ स्प्रेडशीट सोचें।
• डेटा हानि का उच्च जोखिम।  फिर से, कार्यान्वयन या प्रक्रियाओं में विसंगतियों के कारण, प्रत्येक व्यक्तिगत कार्यान्वयन भिन्न हो सकता है। इससे यह साबित करना मुश्किल हो जाता है कि स्थापित व्यावसायिक प्रथाओं का पालन किया जा रहा है। इसके अलावा, उपयोग और पहुंच के साधारण ऑडिट अनुरोधों का पालन करना भी मुश्किल हो जाता है।
• अनुपालन के मुद्दे।  ऑडिट मुद्दों से संबंधित, डेटा एक्सेस और डेटा प्रवाह की संभावना भी बढ़ जाती है, जिससे नियमों का पालन करना अधिक कठिन हो जाता है: Sarbanes-Oxley अधिनियम, जीएएपी (आम तौर पर स्वीकृत लेखांकन सिद्धांत), एचआईपीएए (स्वास्थ्य बीमा सुवाह्यता और जवाबदेही अधिनियम) और दूसरे
• डेटा एक्सेस में अक्षमता।  भले ही आईटी वितरित करने वाली समस्याओं में से एक डेटा की गति है, अप्रत्याशित परिणामों में वित्त, विपणन और मानव संसाधन में गैर-आईटी श्रमिकों के लिए छिपी हुई लागत शामिल है, उदाहरण के लिए, जो डेटा की वैधता पर बहस करने में अपना समय व्यतीत करते हैं। उनके पड़ोसी के नंबर और उनकी पैंट की सीट से सॉफ्टवेयर का प्रबंधन करने की कोशिश कर रहे हैं।
• प्रक्रिया में अक्षमता. जब कई व्यावसायिक इकाइयों द्वारा स्वतंत्र रूप से प्रौद्योगिकी को अपनाया जाता है, तो उनके उपयोग और परिनियोजन से संबंधित प्रक्रियाएं भी होती हैं। कुछ कुशल हो सकते हैं। अन्य इतना नहीं।  
• असंगत व्यावसायिक तर्क और परिभाषाएँ। मानकों को स्थापित करने के लिए कोई द्वारपाल नहीं है, परीक्षण और संस्करण नियंत्रण की कमी के कारण विसंगतियां विकसित होने की संभावना है। डेटा या मेटाडेटा के लिए एकीकृत दृष्टिकोण के बिना व्यवसाय के पास अब सत्य का एक भी संस्करण नहीं है। विभाग त्रुटिपूर्ण या अधूरे डेटा के आधार पर आसानी से व्यावसायिक निर्णय ले सकते हैं।
• कॉर्पोरेट दृष्टि के साथ संरेखण का अभाव।  शैडो आईटी अक्सर आरओआई की प्राप्ति को सीमित करता है। विक्रेता अनुबंधों और बड़े पैमाने के सौदों पर बातचीत करने के लिए कॉर्पोरेट सिस्टम को कभी-कभी दरकिनार कर दिया जाता है। इससे संभावित रूप से अतिरिक्त लाइसेंसिंग और डुप्लिकेट सिस्टम हो सकते हैं। इसके अलावा, यह संगठनात्मक लक्ष्यों और आईटी की रणनीतिक योजनाओं की खोज को बाधित करता है।

लब्बोलुआब यह है कि स्वयं-सेवा रिपोर्टिंग को अपनाने के अच्छे इरादों के कारण अनपेक्षित परिणाम हुए। चुनौतियों को तीन श्रेणियों में संक्षेपित किया जा सकता है: शासन, सुरक्षा और व्यापार संरेखण।

कोई गलती न करें, व्यवसायों को आधुनिक उपकरणों के साथ रीयल-टाइम डेटा का लाभ उठाने वाले सशक्त उपयोगकर्ताओं की आवश्यकता है। उन्हें परिवर्तन प्रबंधन, रिलीज प्रबंधन और संस्करण नियंत्रण के अनुशासन की भी आवश्यकता है। तो, क्या स्वयं-सेवा रिपोर्टिंग/बीआई एक धोखा है? क्या आप स्वायत्तता और शासन के बीच संतुलन पा सकते हैं? क्या आप उस पर शासन कर सकते हैं जो आप नहीं देख सकते हैं?

समाधान

बीआई स्वयं सेवा स्पेक्ट्रम 

यदि आप उस पर प्रकाश डालते हैं तो छाया अब छाया नहीं रह जाती। उसी तरह, शैडो आईटी को अब डरने की जरूरत नहीं है अगर इसे सतह पर लाया जाए। शैडो आईटी को उजागर करने में, आप स्व-सेवा रिपोर्टिंग के लाभों का लाभ उठा सकते हैं जो व्यवसाय उपयोगकर्ता मांग करते हैं जबकि साथ ही शासन के माध्यम से जोखिम को कम करते हैं। गवर्निंग शैडो आईटी एक विरोधाभास की तरह लगता है, लेकिन वास्तव में, स्व-सेवा के लिए निरीक्षण लाने के लिए एक संतुलित दृष्टिकोण है।

मुझे पसंद है इसका लेखक की सादृश्य (से उधार लिया गया Kimball) स्वयं सेवा बीआई/रिपोर्टिंग की तुलना रेस्तरां बुफे से की जाती है। बुफे इस अर्थ में स्वयं सेवा है कि आप जो चाहें प्राप्त कर सकते हैं और इसे वापस अपनी मेज पर ले आओ। इसका मतलब यह नहीं है कि आप रसोई में जा रहे हैं और अपना स्टेक खुद ग्रिल पर रख दें। आपको अभी भी उस शेफ और उसकी रसोई टीम की जरूरत है। स्व-सेवा रिपोर्टिंग/बीआई के साथ भी ऐसा ही है, आपको निष्कर्षण, परिवर्तन, भंडारण, सुरक्षा, मॉडलिंग, पूछताछ और शासन के माध्यम से डेटा बुफे तैयार करने के लिए हमेशा आईटी टीम की आवश्यकता होगी।  

आप खा सकते हैं बुफे एक सादृश्य के लिए बहुत आसान हो सकता है। हमने जो देखा है वह यह है कि रेस्तरां की रसोई टीम की भागीदारी के विभिन्न अंश हैं। कुछ के साथ, पारंपरिक बुफे की तरह, वे भोजन को पीछे से तैयार करते हैं और खाने के लिए तैयार होने पर स्मोर्गसबॉर्ड को बाहर निकाल देते हैं। आपको बस अपनी प्लेट को लोड करना है और उसे वापस अपनी टेबल पर ले जाना है। यह लास वेगास एमजीएम ग्रैंड बुफे या गोल्डन कोरल बिजनेस मॉडल है। स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर, होम शेफ, ब्लू एप्रन और हैलो फ्रेश जैसे व्यवसाय हैं, जो आपके दरवाजे पर एक नुस्खा और सामग्री प्रदान करते हैं। कुछ संयोजन आवश्यक हैं। वे खरीदारी और भोजन की योजना बनाते हैं। बाकी तुम करो।

कहीं बीच में, शायद, मंगोलियाई ग्रिल जैसी जगहें हैं जिन्होंने सामग्री तैयार की है लेकिन उन्हें आपके चयन के लिए सेट किया है और फिर शेफ को कच्चे मांस और सब्जियों की अपनी प्लेट को आग लगाने के लिए दें। इस मामले में, अंतिम परिणाम की सफलता आप पर निर्भर करती है (कम से कम भाग में) सामग्री और सॉस के मिश्रण का चयन करने के लिए जो एक साथ अच्छी तरह से चलते हैं। यह आपके द्वारा चुने जाने वाले भोजन की तैयारी और गुणवत्ता के साथ-साथ शेफ के कौशल पर भी निर्भर करता है जो कभी-कभी अपना स्पर्श जोड़ता है।

बीआई स्वयं सेवा स्पेक्ट्रम

स्वयं-सेवा विश्लेषिकी बहुत समान है। स्व-सेवा विश्लेषिकी वाले संगठन कहीं न कहीं स्पेक्ट्रम पर आते हैं। स्पेक्ट्रम के एक छोर पर एमजीएम ग्रैंड बफे जैसे संगठन हैं, जहां आईटी टीम अभी भी सभी डेटा और मेटाडेटा तैयार करती है, एंटरप्राइज़-वाइड एनालिटिक्स और रिपोर्टिंग टूल का चयन करती है और इसे अंतिम उपयोगकर्ता को प्रस्तुत करती है। अंतिम उपयोगकर्ता को केवल उन डेटा तत्वों का चयन करना होता है जिन्हें वह देखना चाहता है और रिपोर्ट को चलाना चाहता है। इस मॉडल के बारे में केवल स्व-सेवा यह है कि रिपोर्ट पहले से ही आईटी टीम द्वारा नहीं बनाई गई है। कॉग्नोस एनालिटिक्स का उपयोग करने वाले संगठनों का दर्शन स्पेक्ट्रम के इस छोर पर पड़ता है।

जो संगठन आपके दरवाजे पर दिए गए भोजन किट से अधिक मिलते-जुलते हैं, वे अपने अंतिम-उपयोगकर्ताओं को एक "डेटा किट" देते हैं, जिसमें उनके लिए आवश्यक डेटा और उन उपकरणों की पसंद शामिल होती है जिनके साथ वे इसे एक्सेस कर सकते हैं। इस मॉडल के लिए आवश्यक है कि उपयोगकर्ता अपने आवश्यक उत्तर प्राप्त करने के लिए डेटा और टूल दोनों को बेहतर ढंग से समझें। हमारे अनुभव में, Qlik Sense और झांकी का लाभ उठाने वाली कंपनियां इस श्रेणी में आती हैं।

Power BI जैसे एंटरप्राइज़ टूल मंगोलियाई ग्रिल की तरह हैं - कहीं बीच में।  

यद्यपि हम अपने "बीआई सेल्फ-सर्विस स्पेक्ट्रम" के विभिन्न बिंदुओं पर विभिन्न एनालिटिक्स टूल का उपयोग करने वाले संगठनों को सामान्य और स्थान दे सकते हैं, वास्तविकता यह है कि कई कारकों के कारण स्थिति बदल सकती है: कंपनी नई तकनीकों को अपना सकती है, उपयोगकर्ता क्षमता बढ़ सकती है, प्रबंधन एक दृष्टिकोण निर्धारित कर सकता है, या उद्यम डेटा उपभोक्ताओं के लिए अधिक स्वतंत्रता के साथ स्वयं-सेवा के अधिक खुले मॉडल के लिए विकसित हो सकता है। वास्तव में, स्पेक्ट्रम पर स्थिति एक ही संगठन के भीतर व्यावसायिक इकाइयों में भिन्न भी हो सकती है।  

विश्लेषिकी का विकास

स्व-सेवा की ओर बदलाव के साथ और जैसे-जैसे संगठन बीआई बफ़ेट स्पेक्ट्रम पर दाईं ओर बढ़ते हैं, पारंपरिक तानाशाही केंद्रों को अभ्यास के सहयोगी समुदायों के साथ बदल दिया गया है। आईटी इन मैट्रिक्स टीमों में भाग ले सकता है जो डिलीवरी टीमों में सर्वोत्तम प्रथाओं को सामाजिक बनाने में मदद करती हैं। यह व्यावसायिक पक्ष पर विकास टीमों को शासन और वास्तुकला की कॉर्पोरेट सीमाओं के भीतर काम करते हुए कुछ स्वायत्तता बनाए रखने की अनुमति देता है।

आईटी को सतर्क रहना चाहिए। उपयोगकर्ता अपनी रिपोर्ट बना रहे हैं - और कुछ मामलों में, मॉडल - डेटा सुरक्षा जोखिमों से अवगत नहीं हो सकते हैं। संभावित सुरक्षा लीक को रोकने का एकमात्र तरीका नई सामग्री की लगातार खोज करना और अनुपालन के लिए उनका मूल्यांकन करना है।

शासित शैडो आईटी की सफलता उन प्रक्रियाओं के बारे में भी है जो सुरक्षा और गोपनीयता नीतियों का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए मौजूद हैं। 

स्वयं सेवा विरोधाभास 

शासित स्व-सेवा विश्लेषण नियंत्रण के विरुद्ध स्वतंत्रता को खड़ा करने वाली ध्रुवीय ताकतों को समेटता है। यह गतिशील व्यवसाय और प्रौद्योगिकी के कई क्षेत्रों में काम करता है: गति बनाम मानक; नवाचार बनाम संचालन; चपलता बनाम वास्तुकला; और विभागीय जरूरतें बनाम कॉर्पोरेट हित।

-वेन एरिक्सन

शैडो आईटी के प्रबंधन के लिए उपकरण

स्थायी शैडो आईटी नीति विकसित करने के लिए जोखिमों और लाभों को संतुलित करना महत्वपूर्ण है। नई प्रक्रियाओं और उपकरणों को उजागर करने के लिए शैडो आईटी का लाभ उठाना जो सभी कर्मचारियों को उनकी भूमिकाओं में उत्कृष्टता प्राप्त करने की अनुमति दे सकता है, केवल स्मार्ट व्यवसाय अभ्यास है। कई प्रणालियों के साथ एकीकरण की क्षमता वाले उपकरण कंपनियों को एक ऐसा समाधान प्रदान करते हैं जो आईटी और व्यवसाय दोनों को खुश कर सकता है।

शैडो आईटी द्वारा उठाए गए जोखिमों और चुनौतियों को शासन प्रक्रियाओं को लागू करके बहुत कम किया जा सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि गुणवत्ता डेटा उन सभी के लिए उपलब्ध है जिन्हें स्वयं-सेवा पहुंच के माध्यम से इसकी आवश्यकता है।

मुख्य सवाल 

प्रमुख प्रश्न आईटी सुरक्षा छाया आईटी दृश्यता और नियंत्रण से संबंधित उत्तर देने में सक्षम होना चाहिए। यदि आपके पास इन सवालों के जवाब देने के लिए सिस्टम या प्रक्रियाएं हैं, तो आपको सुरक्षा ऑडिट के शैडो आईटी सेक्शन को पास करने में सक्षम होना चाहिए:

1. क्या आपके पास कोई पॉलिसी है जो शैडो आईटी को कवर करती है?
2. क्या आप अपने संगठन में उपयोग किए जा रहे सभी एप्लिकेशन को आसानी से सूचीबद्ध कर सकते हैं? बोनस अंक यदि आपके पास संस्करण और फिक्स स्तर की जानकारी है।
3. क्या आप जानते हैं कि उत्पादन में विश्लेषणात्मक संपत्तियों को किसने संशोधित किया?
4. क्या आप जानते हैं कि शैडो आईटी एप्लिकेशन का उपयोग कौन कर रहा है?
5. क्या आप जानते हैं कि उत्पादन में सामग्री को आखिरी बार कब संशोधित किया गया था?
6. यदि उत्पादन संस्करण में दोष हैं तो क्या आप आसानी से पिछले संस्करण पर वापस जा सकते हैं?
7. क्या आप आपदा की स्थिति में अलग-अलग फाइलों को आसानी से पुनर्प्राप्त करने में सक्षम हैं?
8. कलाकृतियों को निष्क्रिय करने के लिए आप किस प्रक्रिया का उपयोग करते हैं?
9. क्या आप दिखा सकते हैं कि केवल स्वीकृत उपयोगकर्ताओं ने ही सिस्टम और प्रचारित फाइलों को एक्सेस किया है?
10. यदि आप अपने नंबरों में कोई खामी पाते हैं, तो आपको कैसे पता चलेगा कि इसे कब (और किसके द्वारा) पेश किया गया था?

निष्कर्ष

शैडो आईटी अपने कई रूपों में यहां रहने के लिए है। हमें इस पर प्रकाश डालने और इसे उजागर करने की आवश्यकता है ताकि हम इसके लाभों का लाभ उठाते हुए जोखिमों का प्रबंधन कर सकें। यह कर्मचारियों को अधिक उत्पादक और व्यवसायों को अधिक नवीन बना सकता है। हालांकि, लाभों के लिए उत्साह सुरक्षा, अनुपालन और शासन द्वारा नियंत्रित किया जाना चाहिए।   

संदर्भ

स्व-सेवा विश्लेषण के साथ सशक्तिकरण और शासन को संतुलित करने में कैसे सफलता प्राप्त करें

विचारधारा की परिभाषा, मरियम-वेबस्टर

छाया अर्थव्यवस्था की परिभाषा, बाजार व्यापार समाचार

शैडो आईटी, विकिपीडिया 

छाया आईटी: सीआईओ का दृष्टिकोण

सत्य का एकल संस्करण, विकिपीडिया

स्वयं-सेवा विश्लेषण के साथ सफल होना: नई रिपोर्ट सत्यापित करें

आईटी ऑपरेटिंग मॉडल इवोल्यूशन

स्वयं-सेवा बीआई धोखा

शैडो आईटी क्या है?, मैक्एफ़ी

शैडो आईटी के बारे में क्या करें?