Shadow IT: איזון הסיכונים והיתרונות שעומדים בפני כל ארגון
תַקצִיר
דיווח בשירות עצמי הוא הארץ המובטחת של היום. בין אם זה Tableau, Cognos Analytics, Qlik Sense או כלי ניתוח אחר, נראה שכל הספקים מקדמים גילוי וניתוח נתונים בשירות עצמי. עם השירות העצמי מגיע Shadow IT. אנו מניחים זאת את כל ארגונים סובלים מ-Shadow IT האורב בצל, במידה זו או אחרת. הפתרון הוא להאיר את זה באור, לנהל את הסיכונים ולמקסם את התועלת.
סקירה כללית
במאמר הלבן הזה נסקור את התפתחות הדיווח ואת הסודות המלוכלכים שאף אחד לא מדבר עליהם. כלים שונים דורשים תהליכים שונים. לפעמים אפילו אידיאולוגיות. אידיאולוגיות הם "הקביעות המשולבות, התיאוריות והמטרות המהוות תוכנית סוציו-פוליטית." אנחנו לא הולכים לקבל סוציו פוליטי אבל אני לא יכול לחשוב על מילה כדי להעביר תוכנית עסקית ו-IT. הייתי מחשיב את מסד הנתונים של Kimball-Inmon לחלק דיון אידיאולוגי בצורה דומה. במילים אחרות, הגישה שלך, או הדרך שבה אתה חושב, מניע את הפעולות שלך.
רקע
כאשר מחשב IBM 5100 היה חדשני ביותר, 10,000 דולר יקנו לך מסך בגודל 5 אינץ' עם מקלדת מובנית, 16K זיכרון RAM וכונן טייפ 
במשקל של קצת יותר מ-50 קילו. זה מתאים לחשבונאות, זה יהיה מחובר למערך דיסקים עצמאי בגודל של ארון תיוק קטן. כל מחשוב רציני עדיין נעשה באמצעות מסופים ב-mainframe timeshare. (תמונה)
"מפעילים" ניהל את המחשבים המחוברים ל-Daisy-chain ושלט בגישה לעולם החיצון. צוותים של מפעילים, או מנהלי מערכת ו-devops של מאוחר יותר, צמחו כדי לתמוך בטכנולוגיה ההולכת וגדלה. הטכנולוגיה הייתה גדולה. הצוותים שניהלו אותם היו גדולים יותר.
ניהול ארגוני ודיווח בהובלת IT היו הנורמה מאז תחילת עידן המחשבים. אידיאולוגיה זו נבנתה על הגישה השמרנית והשמרנית לפיה "החברה" מנהלת את המשאבים ותספק לך את מה שאתה צריך. אם אתה צריך דוח מותאם אישית, או דוח בפרק זמן שהיה מחוץ למחזור, עליך להגיש בקשה.
התהליך היה איטי. לא היה שום חידוש. זריז לא היה קיים. וכמו בריכת הפקידות העתיקה, מחלקת ה-IT נחשבה תקורה.
למרות החסרונות, זה נעשה מסיבה כלשהי. היו כמה יתרונות לעשות את זה בצורה הזו. היו תהליכים שכולם עקבו אחריהם. הטפסים הושלמו בשלושה עותקים והועברו בדואר בין משרדי. בקשות נתונים מכל הארגון מוינו, דשדו, תועדפו ונפעלו באופן צפוי.
היה מחסן נתונים יחיד וכלי דיווח כלל ארגוני אחד. דוחות משומרים שנוצרו על ידי צוות מרכזי סיפקו א גרסה יחידה של האמת. אם המספרים היו שגויים, כולם עבדו מאותם המספרים הלא נכונים. יש מה לומר לעקביות פנימית. 
הניהול של דרך זו של עשיית עסקים היה צפוי. זה היה תקציבי.
ואז יום אחד לפני 15 או 20 שנה, כל זה התפוצץ. הייתה מהפכה. כוח המחשוב התרחב. חוק מור - "כוח העיבוד של מחשבים יוכפל כל שנתיים" - נשמע. מחשבים אישיים היו קטנים יותר ונמצאים בכל מקום.
יותר חברות החלו לקבל החלטות על סמך נתונים ולא על האינסטינקטים הבטן שבהם השתמשו במשך כל כך הרבה שנים. הם הבינו שהמנהיגים בתעשייה שלהם מקבלים החלטות על סמך נתונים היסטוריים. עד מהרה הנתונים הפכו קרובים לזמן אמת. בסופו של דבר, הדיווח הפך לחזוי. זה היה בסיסי בהתחלה, אבל זה היה ההתחלה של השימוש באנליטיקה כדי להניע החלטות עסקיות.
חל מעבר לשכירת עוד מנתחי נתונים ומדעני נתונים כדי לעזור להנהלה להבין את השוק ולקבל החלטות טובות יותר. אבל קרה דבר מצחיק. צוות ה-IT המרכזי לא הלך באותה מגמה כמו המחשבים האישיים המתכווצים. הוא לא מיד נעשה יעיל וקטן יותר.
עם זאת, בתגובה לטכנולוגיה המבוזרת, גם צוות ה-IT החל להיות מבוזר יותר. או, לפחות תפקידים שבאופן מסורתי היו חלק מ-IT, היו כעת חלק מיחידות עסקיות. בכל מחלקה הוטמעו אנליסטים שהבינו את הנתונים ואת העסק. מנהלים התחילו לבקש מהאנליסטים שלהם מידע נוסף. האנליסטים, בתורם, אמרו "אצטרך למלא את בקשות הנתונים בשלושה עותקים. המוקדם ביותר שהוא יאושר הוא בפגישת תעדוף הנתונים החודש. לאחר מכן, ייתכן שיחלפו שבוע או שבועיים עד שה-IT יעבד את הבקשה שלנו לנתונים - תלוי בעומס העבודה שלהם. אבל,... אם רק יכולתי לקבל גישה למחסן הנתונים, אוכל להריץ עבורך שאילתה היום אחר הצהריים." וכך זה ממשיך.
המעבר לשירות עצמי החל. מחלקת ה-IT הקלה את אחיזתה במפתחות הנתונים. ספקי דיווח וניתוח החלו לאמץ את הפילוסופיה החדשה. זו הייתה פרדיגמה חדשה. משתמשים מצאו כלים חדשים לגישה לנתונים. הם גילו שהם יכולים לעקוף את הבירוקרטיה אם רק יקבלו גישה לנתונים. אז הם יכלו לבצע ניתוח משלהם ולצמצם את זמן האספקה על ידי הפעלת שאילתות משלהם.
היתרונות של דיווח וניתוח בשירות עצמי
מתן גישה ישירה לנתונים להמונים ודיווח בשירות עצמי פתרו מספר בעיות, 
- מְרוּכָּז. כלים ייעודיים שהיו נגישים בקלות החליפו כלי דיווח וניתוח מדור קודם יחיד, מיושן ורב-תכליתי כדי לתמוך בכל המשתמשים ולענות על כל השאלות.
- זָרִיז. בעבר, היחידות העסקיות נפגעו בשל פרודוקטיביות ירודה. גישה רק לנתונים של החודש שעבר הובילה לחוסר יכולת לעבוד בזריזות. פתיחת מחסן הנתונים קיצרה את התהליך ואפשרה לקרובים יותר לעסק לתפקד מהר יותר, לגלות מגמות חשובות ולקבל החלטות מהר יותר. לפיכך, מהירות וערך מוגברת של נתונים.
- העצמה. במקום שמשתמשים יצטרכו לסמוך על המומחיות והזמינות של אחרים כדי לקבל החלטות עבורם, הם קיבלו את המשאבים, הסמכות, ההזדמנות והמוטיבציה לעשות את עבודתם. לכן, משתמשים קיבלו סמכות באמצעות כלי שירות עצמי שיכול לשחרר אותם מהסתמכות על אחרים בארגון הן לגישה לנתונים והן ליצירת הניתוח עצמו.
אתגרים של דיווח וניתוח בשירות עצמי
עם זאת, עבור כל בעיה שנפתרה דיווח בשירות עצמי, הוא יצר עוד כמה. כלי הדיווח והניתוח כבר לא נוהלו באופן מרכזי על ידי צוות ה-IT. לכן, דברים אחרים שלא היו בעיות כאשר צוות יחיד ניהל דיווחים הפכו למאתגרים יותר. דברים כמו הבטחת איכות, בקרת גרסאות, תיעוד ותהליכים כמו ניהול מהדורות או פריסה דאגו לעצמם כשהם נוהלו על ידי צוות קטן. היכן שהיו תקנים ארגוניים לדיווח וניהול נתונים, לא ניתן עוד לאכוף אותם. הייתה מעט תובנה או נראות לגבי מה שקורה מחוץ ל-IT. ניהול שינויים לא היה קיים. 
מופעים אלה בשליטה מחלקה פעלו כמו א כלכלת צל המתייחס לעסקים המתרחשים 'מתחת לרדאר', זהו Shadow IT. ויקיפדיה מגדירה את Shadow IT כ"טכנולוגיית מידע מערכות (IT) הנפרסות על ידי מחלקות שאינן מחלקת ה-IT המרכזית, כדי לעקוף את החסרונות של מערכות המידע המרכזיות". יש שמגדירים צל זה יותר בroadלכלול כל פרויקט, תוכניות, תהליכים או מערכות שאינם בשליטת IT או infosec.
וואו! האט. אם Shadow IT הוא כל פרויקט, תוכנית, תהליך או מערכת שה-IT אינו שולט בהם, אז זה נפוץ יותר ממה שחשבנו. זה בכל מקום. לומר זאת בצורה יותר בוטה, כל לארגון יש Shadow IT בין אם הם מכירים בכך או לא. זה רק מסתכם בעניין של מידה. הצלחתו של ארגון בהתמודדות עם Shadow IT תלויה במידה רבה באיזו מידה הוא מתמודד עם כמה אתגרים מרכזיים. 
- אבטחה. בראש רשימת הבעיות שנוצרו על ידי Shadow IT נמצא סיכוני אבטחה. תחשוב על מאקרו. תחשוב על גיליונות אלקטרוניים עם PMI ו-PHI שנשלחו באימייל מחוץ לארגון.
- סיכון גבוה יותר לאובדן נתונים. שוב, בגלל חוסר עקביות ביישום או בתהליכים, כל יישום בנפרד עשוי להיות שונה. זה מקשה על ההוכחה שמקיימים שיטות עסקיות מבוססות. יתר על כן, זה מקשה אפילו להיענות לבקשות ביקורת פשוטות של שימוש וגישה.
- בעיות תאימות. הקשורים לנושאי ביקורת, ישנה גם סבירות מוגברת לגישה לנתונים ולזרימת נתונים, מה שמקשה על עמידה בתקנות כמו חוק סרבנס-אוקסלי, GAAP (עקרונות חשבונאות מקובלים), HIPAA (ביטוח בריאות הטלטלות דין וחשבון Act) ואחרים
- חוסר יעילות בגישה לנתונים. למרות שאחת הבעיות ש-IT מבוזר מנסה לפתור היא מהירות לנתונים, ההשלכות הבלתי צפויות כוללות עלויות נסתרות לעובדים שאינם עובדי IT בתחום הפיננסים, השיווק והמשאבי אנוש, למשל, המבלים את זמנם בוויכוחים על תקפות הנתונים, תוך התאמה בין המספרים של השכנים שלהם ומנסים לנהל תוכנה לפי מושב המכנסיים שלהם.
- חוסר יעילות בתהליך. כאשר הטכנולוגיה מאומצת על ידי מספר יחידות עסקיות באופן עצמאי, כך גם התהליכים הקשורים לשימוש ולפריסה שלהם. חלקם עשויים להיות יעילים. אחרים לא כל כך.
- היגיון עסקי והגדרות לא עקביות. אין שומר סף שיקבע סטנדרטים, סביר להניח שיתפתחו חוסר עקביות בגלל היעדר בדיקות ובקרת גרסאות. ללא גישה מאוחדת לנתונים או מטא נתונים לעסק אין עוד גרסה אחת של האמת. מחלקות יכולות לקבל בקלות החלטות עסקיות על סמך נתונים פגומים או חלקיים.
- חוסר התאמה לחזון הארגוני. Shadow IT מגביל לעתים קרובות את מימוש החזר ה-ROI. המערכות הארגוניות הקיימות למשא ומתן על חוזי ספקים ועסקאות בקנה מידה גדול נעקפות לפעמים. זה עלול להוביל לרישוי עודף ולשכפול של מערכות. יתר על כן, זה משבש את החתירה למטרות ארגוניות ואת התוכניות האסטרטגיות של ה-IT.
השורה התחתונה היא שהכוונות הטובות של אימוץ דיווח בשירות עצמי הובילו לתוצאות לא רצויות. ניתן לסכם את האתגרים לשלוש קטגוריות: ממשל, אבטחה ויישור עסקי.
אל תטעו, עסקים זקוקים למשתמשים מוסמכים הממנפים נתונים בזמן אמת עם כלים מודרניים. הם צריכים גם את הדיסציפלינה של ניהול שינויים, ניהול מהדורות ובקרת גרסאות. אז, האם דיווח בשירות עצמי/BI הוא מתיחה? האם אתה יכול למצוא איזון בין אוטונומיה לממשל? האם אתה יכול לשלוט במה שאתה לא יכול לראות?
הפתרון
ספקטרום השירות העצמי של BI
צל אינו עוד צל אם אתה מאיר עליו אור. באותו אופן, אין עוד לחשוש מ-Shadow IT אם הוא מועלה על פני השטח. בחשיפת Shadow IT, אתה יכול לנצל את היתרונות של דיווח בשירות עצמי שמשתמשים עסקיים דורשים ובו בזמן להפחית סיכונים באמצעות ממשל. Governing Shadow IT נשמע כמו אוקסימורון, אבל הוא, במציאות, גישה מאוזנת להביא פיקוח לשירות עצמי. 
אני אוהב זֶה אנלוגיה של המחבר (שאולה מ קימבול) של BI/דיווח בשירות עצמי המשולה למזנון במסעדה. המזנון הוא בשירות עצמי במובן זה אתה יכול להשיג כל מה שאתה רוצה ולהחזיר אותו לשולחן שלך. זה לא אומר שאתה הולך להיכנס למטבח ולשים את הסטייק שלך על הגריל בעצמך. אתה עדיין צריך את השפית הזו וצוות המטבח שלה. זה אותו דבר עם דיווח בשירות עצמי/BI, תמיד תזדקק לצוות ה-IT כדי להכין את מזנון הנתונים באמצעות חילוץ, טרנספורמציה, אחסון, אבטחה, מודלים, שאילתות ושליטה.
מזנון אכול כפי יכולתך עשוי להיות אנלוגיה פשוטה מדי. מה שראינו הוא שיש דרגות שונות של השתתפות של צוות מטבח המסעדה. עם חלקם, כמו המזנון המסורתי, הם מכינים את האוכל מאחור ופורסים את הסמארגאס כשהוא מוכן לאכילה. כל מה שאתה צריך לעשות הוא לטעון את הצלחת שלך ולקחת אותה בחזרה לשולחן שלך. זהו ה- MGM Grand Buffet של לאס וגאס או המודל העסקי של גולדן קורל. בקצה השני של הספקטרום, נמצאים עסקים כמו הום שף, סינר כחול והלו טרי, שמספקים מתכון ואת המצרכים עד לדלת הבית. נדרשת הרכבה מסוימת. הם עושים את הקניות ואת תכנון הארוחות. אתה תעשה את השאר.
איפשהו באמצע, אולי, נמצאים מקומות כמו מונגולין גריל שהכינו את המרכיבים אבל הציבו אותם לבחירתכם ואז תנו את צלחת הבשר והירקות הגולמיים שלכם לשף כדי לשים אותה על האש. במקרה זה, הצלחת התוצאה הסופית תלויה (לפחות בחלקה) בבחירת תערובת של מרכיבים ורטבים שמתחברים היטב. זה תלוי גם בהכנה ובאיכות האוכל שאתה צריך לבחור, כמו גם במיומנות של השף שלפעמים מוסיף נגיעות משלו. 
ספקטרום השירות העצמי של BI
ניתוח בשירות עצמי הוא אותו דבר. ארגונים עם אנליטיקה בשירות עצמי נוטים ליפול איפשהו על הספקטרום. בקצה האחד של הספקטרום נמצאים ארגונים, כמו MGM Grand Buffet, שבו צוות ה-IT עדיין עושה את כל הנתונים והמטא נתונים, בוחר את כלי הניתוח והדיווח הכלל-ארגוני ומציג אותו למשתמש הקצה. כל מה שמשתמש הקצה צריך לעשות הוא לבחור את רכיבי הנתונים שהוא רוצה לראות ולהפעיל את הדוח. הדבר היחיד בשירות עצמי במודל זה הוא שהדוח לא נוצר כבר על ידי צוות ה-IT. הפילוסופיה של ארגונים המשתמשים ב-Cognos Analytics נופלת בקצה הזה של הספקטרום.
ארגונים הדומים יותר לערכות הארוחות המועברות עד לדלתכם נוטים לתת למשתמשי הקצה שלהם "ערכת נתונים" הכוללת את הנתונים הדרושים להם ומבחר כלים שבעזרתם הם יכולים לגשת אליהם. מודל זה דורש מהמשתמש להבין טוב יותר הן את הנתונים והן את הכלי כדי לקבל את התשובות שהוא צריך. מניסיוננו, חברות הממנפות את Qlik Sense ו-Tableau נוטות להיכנס לקטגוריה זו.
כלים ארגוניים כמו Power BI דומים יותר לגריל המונגולי - איפשהו באמצע.
למרות שאנו יכולים להכליל ולמקם ארגונים המשתמשים בכלי ניתוח שונים בנקודות שונות של "ספקטרום השירות העצמי של BI" שלנו, המציאות היא שהעמדה עשויה להשתנות עקב מספר גורמים: החברה עשויה לאמץ טכנולוגיות חדשות, יכולות המשתמשים עשויות לגדול, ההנהלה עשוי להכתיב גישה, או שהארגון יכול פשוט להתפתח למודל פתוח יותר של שירות עצמי עם יותר חופש לצרכני הנתונים. למעשה, המיקום על הספקטרום עשוי אפילו להשתנות בין יחידות עסקיות באותו ארגון.
האבולוציה של אנליטיקה
עם המעבר לשירות עצמי וכאשר ארגונים נעים ימינה בספקטרום מזנון ה-BI, מרכזי המצוינות הדיקטטוריים המסורתיים הוחלפו בקהילות שיתוף פעולה. ה-IT עשוי להשתתף בצוותים המשולבים הללו, שעוזרים ליצור שיטות עבודה מומלצות בין צוותי אספקה. זה מאפשר לצוותי הפיתוח בצד העסקי לשמור על אוטונומיה מסוימת תוך כדי עבודה בגבולות התאגידים של ממשל וארכיטקטורה. 
ה-IT חייב להישאר ערני. ייתכן שמשתמשים היוצרים דוחות משלהם - ובמקרים מסוימים, מודלים - לא יהיו מודעים לסיכוני אבטחת נתונים. הדרך היחידה למנוע דליפות אבטחה פוטנציאליות היא לחפש באופן יזום תוכן חדש ולהעריך את התאימות שלהם.
ההצלחה של Shadow IT נשלטת קשורה גם לתהליכים שקיימים כדי להבטיח ציות למדיניות האבטחה והפרטיות.
פרדוקסים בשירות עצמי
ניתוח שירות עצמי מנוהל מיישב את כוחות הקוטב המעמידים חופש מול שליטה. הדינמיקה הזו מתבטאת בתחומים רבים של עסקים וטכנולוגיה: מהירות מול סטנדרטים; חדשנות מול תפעול; זריזות מול ארכיטקטורה; וצרכים מחלקתיים מול אינטרסים תאגידיים.
כלים לניהול Shadow IT
איזון סיכונים ויתרונות הוא המפתח לפיתוח מדיניות Shadow IT בת קיימא. מינוף Shadow IT כדי לחשוף תהליכים וכלים חדשים שיוכלו לאפשר לכל העובדים להצטיין בתפקידיהם הוא רק פרקטיקה עסקית חכמה. כלים בעלי יכולת אינטגרציה עם מספר מערכות מציעים לחברות פתרון שיכול לפייס הן את ה-IT והן את העסק.
ניתן לצמצם במידה רבה את הסיכונים והאתגרים שמעלה Shadow IT על ידי הטמעת תהליכי ממשל כדי להבטיח כי נתונים איכותיים זמינים לכל מי שזקוק להם באמצעות גישה לשירות עצמי.
שאלות מפתח
שאלות מפתח אבטחת IT צריכה להיות מסוגלת לענות הקשורות לנראות ובקרה של Shadow IT. אם יש לך מערכות או תהליכים כדי לענות על שאלות אלה, אתה אמור להיות מסוגל לעבור את סעיף Shadow IT של ביקורת אבטחה:
- האם יש לך פוליסה המכסה את Shadow IT?
- האם תוכל לרשום בקלות את כל היישומים שנמצאים בשימוש בארגון שלך? נקודות בונוס אם יש לך מידע על רמת גרסה ותיקון.
- האם אתה יודע מי שינה את הנכסים האנליטיים בייצור?
- האם אתה יודע מי משתמש ביישומי Shadow IT?
- האם אתה יודע מתי התוכן בהפקה שונה לאחרונה?
- האם ניתן לחזור בקלות לגרסה קודמת אם יש פגמים בגרסת הייצור?
- האם אתה יכול לשחזר קבצים בודדים בקלות במקרה של אסון?
- באיזה תהליך אתה משתמש לפירוק חפצים?
- האם תוכל להראות שרק משתמשים מאושרים ניגשו למערכת וקידמו קבצים?
- אם אתה מגלה פגם במספרים שלך, איך אתה יודע מתי הוא הוצג (ועל ידי מי)?
סיכום
Shadow IT בשלל צורותיו כאן כדי להישאר. אנחנו צריכים להאיר אותו באור ולחשוף אותו כדי שנוכל לנהל את הסיכונים תוך ניצול היתרונות שלו. זה יכול להפוך את העובדים ליותר פרודוקטיביים ואת העסקים לחדשניים יותר. עם זאת, ההתלהבות מהיתרונות צריכה להתמתן על ידי אבטחה, ציות וממשל.
הפניות
כיצד להצליח עם אנליטיקה בשירות עצמי מאזן העצמה וממשל
הגדרה של אידיאולוגיה, מריאם-וובסטר
הגדרה של כלכלת צל, חדשות שוק עסקיות
Shadow IT: נקודת המבט של ה-CIO
להצליח עם אנליטיקס בשירות עצמי: אמת דוחות חדשים
