Ce este analiza datelor mari și cum ajută la prevenirea amenințărilor legate de securitatea cibernetică?

Înțelegerea nevoilor clienților dvs. este o parte integrantă a satisfacției clienților. Și, aveți nevoie de toate informațiile pe care le puteți obține despre ele pentru a livra produsele sau serviciile de înaltă calitate pe care le doresc.

Generarea și analizarea datelor despre clienți sunt esențiale. Dacă conduceți o afacere pe scară largă, analiza de date mari este utilă pentru a lua decizii bine informate pentru a vă conduce afacerea.

Știați că puteți utiliza și analize de date mari pentru a preveni amenințările privind securitatea cibernetică? În acest articol, veți afla despre analiza datelor mari, cum funcționează și cum o puteți utiliza pentru a preveni amenințările privind securitatea cibernetică.

Ce este analiza Big Data?

Date mare este o categorie diversă de date cu volum mare, varietate și viteză. Persoanele care interacționează cu afacerea dvs. produc tone de date care sunt inițial brute sau nestructurate.

Utilizarea tehnologiilor avansate conduse de inteligența artificială (AI) și Internetul obiectelor (IoT) în afacerile moderne crește volumul de date generate de consumatori. Întreprinderile la scară largă rămân cu mai multe date care ar fi dificil de analizat fără analiza datelor mari.

Analiza Big Data este procesul de studiu și analiză a modelelor comportamentale pentru a lua decizii și previziuni bine informate.

Companiile interpretează date despre consumatori cu volum mare cu tehnici analitice și software să-și înțeleagă mai bine consumatorii, să-și satisfacă nevoile și să se poziționeze strategic.

Cum funcționează analiza Big Data?

Datele în formă brută au o importanță redusă sau deloc pentru afacerea dvs. În loc să operați orbește, puteți utiliza datele mari pentru a obține o imagine mai clară a direcției dvs. de afaceri.

Iată cum funcționează analiza datelor mari:

1. Colectare de date

Primul pas în analiza datelor mari este colectarea datelor. Este procesul de obținere a informațiilor brute, nestructurate sau structurate despre clienții dvs.

Diferitele medii de colectare a datelor includ stocarea în cloud, inteligența artificială, aplicațiile mobile, senzorii IoT din magazin etc.

Puteți stoca datele pe care le colectați în depozite pentru acces ușor de către software-ul de informații pe care l-ați adoptat în afacerea dvs.

Dacă aveți de-a face cu date brute excesiv de complexe, le puteți stoca într-un lac de date în locul unui depozit pentru un acces și o analiză mai bune.

2. Procesarea datelor

Majoritatea datelor pe care le colectați sunt brute sau nestructurate. Pentru a spori acuratețea analizei, trebuie să o organizați corect înainte de a continua.

Volumul ridicat de date generate în prezent face procesarea datelor mai dificilă, deoarece s-ar putea să aveți un număr covârșitor de date în mâinile voastre. Cu toate acestea, există două metode majore pe care le puteți implementa pentru a vă simplifica procesarea datelor - procesarea în serie și procesarea în flux.

Prelucrarea în lot examinează blocuri mari de date pe o perioadă lungă de timp. Este foarte eficient atunci când aveți suficient timp pentru a vă colecta și prelucra datele. Procesarea fluxului, pe de altă parte, examinează datele în loturi mici. Este foarte eficient atunci când trebuie să luați decizii mai repede, scurtând timpul de răspuns.

3. Curățarea datelor

Indiferent de volumul datelor dvs., trebuie să le curățați pentru a scăpa de murdăria care ar putea modifica acuratețea rezultatelor dvs.

Procesul de curățare implică, de asemenea, formatarea corectă și eliminarea informațiilor irelevante.

4. Analiza datelor

După ce ați scăpat de murdăria din date și le-ați formatat, este timpul să le analizați.

Transformarea datelor dvs. în informații valoroase consumă mult timp, dar puteți utiliza unele procese pentru a fixa procesul. Cele mai comune metode de analiză big data includ următoarele:

Exploatarea datelor

Exploatarea datelor este procesul de sortare a bazelor de date mari pentru a identifica tiparele existente, căutând anomalii și construind clustere.

Invatare profunda

Învățarea profundă este procesul de imitare a învățării umane prin utilizarea învățării automate și a inteligenței artificiale pentru a găsi trăsături similare în seturi de date complexe și ambigue.

Analiza predictivă

Analiza predictivă este procesul de a vă baza pe datele istorice ale organizației dvs. pentru a face predicții viitoare cu privire la riscuri și oportunități.

5 moduri de analiză a datelor mari împiedică amenințările de securitate cibernetică

Creșterea generării de date creează mai multe oportunități pentru amenințările cibernetice. Infractorii cibernetici sunt dornici să compromită volumele mari de informații pe care marile companii le produc.

Deși există încă mult mai mult de lucru pentru a crea o securitate cibernetică mai sigură, analiza datelor oferă o bună apărare împotriva atacurilor cibernetice. Să aruncăm o privire la unele dintre modalitățile prin care analiza datelor mari previne amenințările privind securitatea cibernetică.

1. Modele predictive

După ce ați observat tipare de amenințări cibernetice, puteți crea modele predictive care să declanșeze alerte în momentul în care un tipar este observat în punctul de intrare al rețelei.

Serviciile software precum AI și învățarea automată asigură acuratețea tiparelor de amenințare cibernetică utilizate în dezvoltarea modelelor predictive. Dacă o amenințare cibernetică depășește punctul de contact al rețelei dvs., sistemul dvs. o poate contracara cu un răspuns de apărare în timp real.

2. Monitorizare și automatizare la scară

Necunoașterea angajaților cu privire la practicile sănătoase de securitate cibernetică determină un grad mare de atacuri cibernetice în multe organizații. Dacă angajații dvs. nu știu ce să facă pentru a evita un atac, ar putea face lucruri pentru a ajuta atacatorii să intre în rețeaua dvs.

În timp ce construiți o cultură sănătoasă a securității cibernetice în organizația dvs. este foarte recomandat, puteți utilizați, de asemenea, analize de date mari pentru a monitoriza activitățile angajaților dvs. pentru a detecta vulnerabilitățile Activități. Dacă cineva ia o acțiune care vă pune în pericol rețeaua, sistemul răspunde pentru a limita efectul.

3. Detectare intruziune în timp real

O șansă este tot ce are nevoie un atacator pentru a-ți dărâma rețeaua. Este responsabilitatea dumneavoastră să vă asigurați că nu vor avea niciodată această șansă.

Implementare sisteme de detectare a intruziunilor este o modalitate excelentă de a opri un atac înainte ca acesta să se apropie de punctul de intrare al rețelei. Cu analiza big data, puteți automatiza acest tip de proces la scară largă.

Analiza în timp real a datelor generate de sistemele de detectare a intruziunilor expune detaliile unui atac, arătându-vă toate informațiile de care aveți nevoie pentru a-l opri. Puteți integra aceste date în apărarea dvs. de pe teren pentru a anula un atac instantaneu.

4. Managementul inteligent al riscurilor

Cu cât aveți mai multe cunoștințe despre posibilele pericole din jurul sistemului, cu atât mai puternice vor fi apărările.

Analiza Big Data vă oferă informații concrete despre activitățile din și în jurul rețelei dvs. O analiză aprofundată a datelor dvs. de securitate cibernetică expune cauzele profunde ale încălcărilor de securitate, oferindu-vă o imagine de ansamblu asupra modului în care au provenit acele activități.

5. Vizualizarea amenințării

Analiza Big Data vă permite să fiți proactivi în strategiile dvs. de securitate cibernetică, ajutându-vă să faceți predicții mai precise despre activitățile din rețeaua dvs.

Dacă organizația dvs. a suferit deja un atac cibernetic, puteți utiliza raportul de analiză big data pentru a obține informații despre atac.

Legate de: Reactiv vs. Securitate proactivă: care este mai eficientă?

Cum a obținut atacatorul acces neautorizat la rețeaua dvs.? Prin ce puncte au ajuns? Puteți găsi răspunsuri la aceste întrebări și multe altele din rapoartele de analiză a datelor pentru a preveni o reapariție viitoare.

Nu lăsați loc ca infractorii cibernetici să vă pătrundă în rețea

Majoritatea atacurilor cibernetice se întâmplă din cauza erorilor umane și a punctelor oarbe dintr-o rețea. Fie nu sunteți conștienți de o lacună existentă, fie cădeați pradă unor antichități rău intenționate de către infractorii cibernetici.

Analiza Big Data aduce în prim plan informații vitale despre operațiunile sistemului dvs. Și, dacă faceți vreodată o greșeală în operațiunile dvs., puteți fi siguri că va exista un răspuns în timp real pentru a salva ziua.

Ce este analiza datelor și de ce este importantă?

Ce este analiza datelor? Vă explicăm extragerea datelor, analiza și vizualizarea datelor în termeni simpli de înțeles.

Citiți în continuare

Despre autor