Kas yra „Big Data Analytics“ ir kaip tai padeda išvengti kibernetinio saugumo grėsmių?

Jūsų klientų poreikių supratimas yra neatskiriama klientų pasitenkinimo dalis. Be to, jums reikia visos informacijos, kurią galite gauti apie juos, kad galėtumėte pristatyti pageidaujamus aukštos kokybės produktus ar paslaugas.

Svarbiausia yra generuoti ir analizuoti klientų duomenis. Jei vykdote didelio masto verslą, didelių duomenų analizė yra naudinga priimant gerai pagrįstus sprendimus, kurie paskatins jūsų verslą.

Ar žinojote, kad taip pat galite naudoti didelių duomenų analizę, kad išvengtumėte kibernetinio saugumo grėsmių? Šiame straipsnyje sužinosite apie didžiųjų duomenų analizę, kaip ji veikia ir kaip galite ją naudoti, kad išvengtumėte kibernetinio saugumo grėsmių.

Kas yra „Big Data Analytics“?

Dideli duomenys yra įvairi didelės apimties, įvairovės ir greičio duomenų kategorija. Žmonės, kurie sąveikauja su jūsų verslu, sukuria daugybę duomenų, kurie iš pradžių buvo neapdoroti arba nestruktūrizuoti.

Šiuolaikinėse įmonėse naudojant pažangias technologijas, kurias skatina dirbtinis intelektas (AI) ir daiktų internetas (IoT), padidėja vartotojų sugeneruotų duomenų kiekis. Didelėms įmonėms lieka daugiau duomenų, kuriuos būtų sunku analizuoti be didelių duomenų analizės.

Didžiųjų duomenų analizė yra elgesio modelių tyrimo ir analizės procesas, siekiant priimti gerai pagrįstus sprendimus ir prognozes.

Įmonės interpretuoja didelės apimties vartotojų duomenis analizės metodai ir programinė įranga geriau suprasti savo vartotojus, patenkinti jų poreikius ir strategiškai pozicionuoti.

Kaip veikia „Big Data Analytics“?

Neapdoroti duomenys jūsų verslui yra mažai svarbūs arba visai nėra svarbūs. Užuot aklai dirbę, galite pasinaudoti dideliais duomenimis, kad gautumėte aiškesnį savo verslo krypties vaizdą.

Štai kaip veikia didelių duomenų analizė:

1. Duomenų rinkimas

Pirmasis didelių duomenų analizės žingsnis yra duomenų rinkimas. Tai neapdorotos, nestruktūruotos ar struktūrizuotos informacijos apie savo klientus gavimo procesas.

Įvairios duomenų rinkimo priemonės yra debesų saugykla, dirbtinis intelektas, mobiliosios programos, parduotuvės daiktų interneto jutikliai ir kt.

Surinktus duomenis galite saugoti sandėliuose, kad galėtumėte lengvai pasiekti savo versle įdiegtą žvalgybos programinę įrangą.

Jei susiduriate su pernelyg sudėtingais neapdorotais duomenimis, galite juos saugoti duomenų ežere, o ne sandėlyje, kad galėtumėte geriau pasiekti ir analizuoti.

2. Duomenų apdorojimas

Dauguma jūsų renkamų duomenų yra neapdoroti arba nestruktūrizuoti. Norėdami padidinti analizės tikslumą, prieš tęsdami turite ją tinkamai organizuoti.

Dėl didelio duomenų kiekio, kurį dabar sugeneruojame, duomenų apdorojimas tampa sudėtingesnis, nes jūsų rankose gali būti didžiulis duomenų kiekis. Tačiau yra du pagrindiniai metodai, kuriuos galite įgyvendinti, kad supaprastintumėte duomenų apdorojimą - paketinis ir srautinis apdorojimas.

Paketinis apdorojimas ilgą laiką tiria didelius duomenų blokus. Tai labai veiksminga, kai turite pakankamai laiko savo duomenims rinkti ir apdoroti. Srauto apdorojimas, kita vertus, tiria duomenis mažomis partijomis. Tai labai veiksminga, kai jums reikia greičiau priimti sprendimus, sutrumpindami apsisukimo laiką.

3. Duomenų valymas

Nepriklausomai nuo jūsų duomenų apimties, turite juos išvalyti, kad pašalintumėte nešvarumus, galinčius pakeisti jūsų rezultatų tikslumą.

Valymo procesas taip pat apima tinkamą formatavimą ir nesvarbios informacijos pašalinimą.

4. Duomenų analizė

Atsikratę nešvarumų savo duomenyse ir juos suformatavę, laikas juos išanalizuoti.

Duomenų pavertimas vertinga informacija užima daug laiko, tačiau galite paspartinti procesą naudodami kai kuriuos procesus. Dažniausiai naudojami didžiųjų duomenų analizės metodai:

Duomenų gavyba

Duomenų gavyba yra didelių duomenų bazių rūšiavimo procesas, siekiant nustatyti esamus modelius, ieškant anomalijų ir kuriant grupes.

Gilus mokymasis

Gilus mokymasis yra žmogaus mokymosi imitavimo procesas, naudojant mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą, siekiant rasti panašių bruožų sudėtinguose ir dviprasmiškuose duomenų rinkiniuose.

Nuspėjamoji analizė

Nuspėjamoji analizė - tai procesas, kurio metu pasikliaunama jūsų organizacijos istoriniais duomenimis, kad ateityje būtų galima prognozuoti riziką ir galimybes.

5 būdai, kaip „Big Data Analytics“ užkerta kelią kibernetinio saugumo grėsmėms

Didėjant duomenų generavimui atsiranda daugiau galimybių kibernetinėms grėsmėms. Kibernetiniai nusikaltėliai nori pakenkti dideliam informacijos kiekiui, kurį skleidžia stambios įmonės.

Nors kuriant saugesnį kibernetinį saugumą dar reikia daug nuveikti, duomenų analizė yra tinkama gynyba nuo kibernetinių atakų. Pažvelkime į kai kuriuos būdus, kaip didžiųjų duomenų analizė užkerta kelią kibernetinio saugumo grėsmėms.

1. Nuspėjamieji modeliai

Stebėję kibernetinio pavojaus modelius, galite sukurti nuspėjamuosius modelius, kurie suaktyvina įspėjimus, kai tik pastebimas šablonas jūsų tinklo įėjimo taške.

Programinės įrangos paslaugos, tokios kaip AI ir mašinų mokymasis, padeda užtikrinti kibernetinių grėsmių modelių, naudojamų kuriant nuspėjamuosius modelius, tikslumą. Jei kibernetinė grėsmė viršija jūsų tinklo sąlyčio tašką, jūsų sistema gali įveikti reagavimą reaguodama į gynybą.

2. Stebėjimas ir automatizavimas skalėje

Darbuotojų nežinojimas apie sveiką kibernetinio saugumo praktiką sukelia daugybę kibernetinių atakų daugelyje organizacijų. Jei jūsų darbuotojai nežino, ką daryti, kad išvengtų atakos, jie gali padaryti ką nors, kad padėtų užpuolikams patekti į jūsų tinklą.

Nors jūsų organizacijoje labai rekomenduojama sukurti sveiką kibernetinio saugumo kultūrą, galite taip pat naudokite didžiųjų duomenų analizę, kad galėtumėte stebėti savo darbuotojų veiklą, kad aptiktų pažeidžiamus asmenis veiklą. Jei kas nors imasi veiksmų, keliančių pavojų jūsų tinklui, sistema reaguoja, kad apribotų poveikį.

3. Realaus laiko įsibrovimo aptikimas

Viena galimybė yra tai, kad užpuolikas turi sunaikinti jūsų tinklą. Jūs esate atsakingi už tai, kad jie niekada negautų tokios galimybės.

Įgyvendinimas įsilaužimo aptikimo sistemos yra puikus būdas sustabdyti ataką, kol ji nepriartėja prie jūsų tinklo įėjimo taško. Naudodami didelių duomenų analizę, galite automatizuoti tokio pobūdžio procesus mastu.

Įsilaužimo aptikimo sistemų sugeneruotų duomenų analizė realiuoju laiku atskleidžia atakos detales ir parodo visą informaciją, kurios reikia norint ją sustabdyti. Galite integruoti šiuos duomenis į savo gynybą vietoje, kad akimirksniu panaikintumėte ataką.

4. Pažangus rizikos valdymas

Kuo geriau žinosite apie galimus pavojus jūsų sistemoje, tuo stipresnė bus jūsų gynyba.

Didžiųjų duomenų analizė suteikia konkrečios informacijos apie veiklą jūsų tinkle ir aplink jį. Nuodugni jūsų kibernetinio saugumo duomenų analizė atskleidžia pagrindines saugumo pažeidimų priežastis ir apžvelgia, kaip ši veikla atsirado.

5. Grėsmės vizualizacija

Didžiųjų duomenų analizė leidžia jums būti aktyviems vykdant kibernetinio saugumo strategijas, padedant tiksliau prognozuoti veiklą jūsų tinkle.

Jei jūsų organizacija jau patyrė kibernetinę ataką, galite naudoti savo didžiųjų duomenų analizės ataskaitą, kad gautumėte įžvalgos apie išpuolį.

Susijęs: Reaktyvus vs. Aktyvus saugumas: kuris yra efektyvesnis?

Kaip užpuolikas gavo neteisėtą prieigą prie jūsų tinklo? Kokius taškus jie pasiekė? Atsakymus į šiuos ir kitus klausimus galite rasti savo duomenų analizės ataskaitose, kad ateityje nepasikartotumėte.

Nepalikite erdvės kibernetiniams nusikaltėliams įsiskverbti į jūsų tinklą

Dauguma kibernetinių atakų įvyksta dėl žmogaus klaidų ir aklųjų zonų tinkle. Jūs arba nežinote apie esamą spragą, arba tapote kibernetinių nusikaltėlių kenkėjiškų išdavysčių auka.

Didžiųjų duomenų analizė iškelia svarbią informaciją apie jūsų sistemos operacijas. Ir jei kada nors padarysite klaidą savo veikloje, galite būti tikri, kad atsakymas realiuoju laiku bus išgelbėtas.

Kas yra duomenų analizė ir kodėl ji svarbi?

Kas yra duomenų analizė? Duomenų gavybą, analizę ir duomenų vizualizavimą paaiškiname paprastai suprantamais terminais.

Skaityti toliau

Apie autorių