Tokie skaitytojai kaip jūs padeda palaikyti MUO. Kai perkate naudodami nuorodas mūsų svetainėje, galime uždirbti filialų komisinius.
Aukštos duomenų kokybės palaikymas yra labai svarbus, jei norite išnaudoti visas savo duomenų rinkinių galimybes. Darbas su abejotinais duomenimis gali sukelti didelių nuostolių. Norėdami to išvengti, turite susipažinti su duomenų patvirtinimo būdais, pvz., duomenų profiliavimu.
Duomenų profiliavimas siūlo paprastą, bet veiksmingą duomenų rinkinių tyrimo ir kibernetinio saugumo didinimo sistemą. Taigi kokia duomenų profiliavimo nauda? Ir kaip jūs galite tai panaudoti savo naudai?
Kas yra duomenų profiliavimas?
Duomenų profiliavimas yra duomenų rinkinių analizės, vertinimo ir tyrimo procesas, siekiant geriau suprasti ir pritaikyti. Ji nufotografuoja duomenų struktūrą, kad nustatytų, ar jie geros kokybės vientisumo, tikslumo, nuoseklumo ir kt. požiūriu, kad padidintų jūsų kibernetinį saugumą.
Kaip ir daugumos dalykų atveju, duomenų šaltinis suteikia įžvalgų apie jų sąlygas. Tai paaiškina, kodėl duomenys yra tokie, kokie yra. Profiliavimas identifikuoja duomenų rinkinių šaltinius, kad suprastų jų pradinę būseną, ir padeda nustatyti elementus, kurie galėjo pakeisti jų autentiškumą.
Jei tai daroma teisingai, duomenų profiliavimas sukuria precedentą ir nurodo, kaip efektyviai panaudoti duomenų rinkinius. Savo analizės išvadas galite nukreipti į jums naudingiausias sritis. Tai labai svarbu, nes neteisingai suderinus informaciją iš duomenų rinkinių jūsų sistema gali susidurti su saugos pažeidžiamumu.
Kokie yra duomenų profiliavimo pranašumai?
Surinktų duomenų rinkinių naudojimas jų neprofiliuojant gali turėti įtakos tinklo našumui. Sunkiais atvejais tai gali sukurti vietos kibernetinėms atakoms.
Duomenų profiliavimas yra labai svarbus kibernetiniam saugumui dėl kelių priežasčių.
1. Palengvinti geresnių sprendimų priėmimą
Jūsų veiksmų rezultatai yra jūsų sprendimų priėmimo gebėjimų atšaka. Užuot priėmę sprendimus aklai, turite dirbti su turimais duomenimis. Tačiau kiek pagrįsti jūsų duomenų rinkiniai?
Sprendimų priėmimas remiantis netinkamais duomenų rinkiniais yra nelaimės receptas ir gali sukelti jūsų sistemą duomenų pažeidimams ir kitoms kibernetinėms atakoms.
Duomenų profiliavimas palengvina duomenų galiojimą. Turėdami tokią konkrečią informaciją galite priimti pagrįstus sprendimus. Tai suteikia jums galimybę sužinoti, kas jums tinka. Galite pakartoti savo sėkmę pakartotinai naudodami galiojančius duomenų rinkinius.
2. Pagerinkite duomenų vientisumą ir patikimumą
Vientisumas ir patikimumas yra galiojančių duomenų rinkinių atributai. Net jei imsitės priemonių apsaugoti savo duomenų bazę nuo neteisėtos prieigos, jūsų duomenims gali kilti pavojus ramybės būsenoje arba gabenant per „Man-in-the-Middle“ (MitM) atakas ir kitus kibernetinių nusikaltėlių naudojamus metodus.
Duomenų profiliavimas padeda nustatyti ir išsiaiškinti duomenų rinkinių anomalijas. Tai taip pat apsaugo nuo pertekliaus, dėl kurio rezultatai gali pasikartoti. Jei siūlysite paslaugas žmonėms su netiksliais arba užterštais duomenimis, jūsų sąžiningumas taip pat bus pažeistas dėl jūsų pasiūlymų trūkumų.
3. Padidinkite nuspėjamosios analizės tikslumą
Programos rezultatų numatymas padeda išvengti duomenų vagysčių, grėsmių ir pažeidimų. Kibernetinio saugumo srityje imantis aktyvios apsaugos pranoksta reaktyviąją apsaugą. Jūsų iniciatyvios saugos efektyvumas priklauso nuo nuspėjamosios analizės tikslumo. Jūsų prognozės bus tikslesnės, kai duomenų rinkiniai bus tikslūs.
Duomenų profiliavimas suteikia geresnių įžvalgų apie veiklą tinkle. Turėdami konkrečius profilio duomenis, galite iš anksto nustatyti kibernetinio saugumo struktūrą, kad išvengtumėte kibernetinių grėsmių ir atakų.
4. Susikoncentruokite į galimybes
Kartais galite vaikytis dalykų, kurie nėra naudingi jums ar jūsų sistemai. Jūs išleidžiate savo laiką ir išteklius neproduktyvioms įmonėms. Duomenų profiliavimas suteikia aiškų jūsų tinklo vaizdą; todėl pagal duomenų profiliavimo rezultatus galite nustatyti savo tinklo stipriąsias ir silpnąsias puses.
Kai žinote, kas jums tinka, galite sutelkti dėmesį į tai ir pasiekti norimų rezultatų. Susitelkimas į konkrečius dalykus ugdo geresnį išteklių valdymą. Tai ypač svarbu, jei turite ribotus išteklius, nes negalite sau leisti švaistyti jų veiklai, kuri neduoda naudos jūsų sistemai.
5. Geresnis krizių valdymas
Kiekviena sistema yra linkusi į kibernetines atakas. Net kai turite stiprius gynybos mechanizmus, turite būti pasirengę puolimui. Jei patiriate kibernetinę ataką, tai, kaip į ją reaguojate arba ją valdote, atspindi bendrą jos poveikį jūsų sistemai.
Turėdami aiškius ir išsamius duomenų rinkinius, gausite vertingos informacijos, kurią galite iš anksto pasiruošti krizių valdymui parengti reagavimo į incidentus planą. Galite sukurti galimus atakos scenarijus, o jei ataka galiausiai įvyks, nebūsite netikėti.
Duomenų profiliavimo tipai
Duomenų profiliavimas siūlo skirtingas kategorijas, padedančias rūšiuoti informaciją efektyviausiu jūsų sistemos būdu. Trys pagrindiniai duomenų profiliavimo tipai yra struktūros atradimas, turinio aptikimas ir santykių aptikimas.
1. Struktūros atradimas
Vienas iš dalykų, dėl kurių duomenys negalioja, yra nenuoseklumas. Jei jūsų duomenų elementai nesutampa, jūsų rezultatai bus klaidingi. Struktūros atradimas sutelkiamas į tai, kaip formatuojate duomenų rinkinius, kad būtų užtikrintas nuoseklumas.
Duomenų profiliavimo metu struktūros atradimas padeda nustatyti duomenų tikslumą, analizuojant juos naudojant pagrindinę statistiką. Išnagrinėję duomenų rinkinius pagal metriką, pamatysite galimus netikslumus ir juos ištaisysite.
2. Turinio atradimas
Susidursite su problemomis, kai bandysite integruoti vieną netikslių duomenų dalį į kitus tikslius duomenis. Turinio atradimas pabrėžia atskirų duomenų tikslumą.
Jei viena duomenų reikšmė neteisinga, tai turės įtakos viso duomenų rinkinio galiojimui. Atrasdami turinį, prieš sujungdami kiekvieną duomenų dalį turite patikrinti ir suformatuoti.
3. Santykių atradimas
Koks ryšys tarp skirtingų duomenų rinkinių, su kuriais dirbate? Duomenų profiliavimo metu ryšių aptikimas padeda nustatyti esamus ryšius tarp duomenų rinkinių. Turėdami šias žinias galėsite geriau suprasti savo rinkinius ir teisingai juos suderinti.
Duomenų profiliavimo panaudojimas geresniam diegimui
Norėdami tinkamai panaudoti savo duomenis, turite juos tiksliai interpretuoti. Profiliavimas padeda gauti maksimalią duomenų rinkinių vertę, nes pašalina visus elementus, kurie gali pakeisti duomenų vientisumą ir tikslumą.
Nesvarbi informacija gali pakeisti jūsų duomenų galiojimą. Išnagrinėję ir sutvarkydami savo duomenų rinkinius su duomenų profiliavimu, pašalinsite visus pūkus ir turėsite tik atitinkama informacija, kurios jums reikia norint priimti teisingus sprendimus, kiek tai susiję su kibernetiniu saugumu susirūpinęs.