Co to jest analiza Big Data i jak pomaga zapobiegać zagrożeniom cyberbezpieczeństwa?

Zrozumienie potrzeb Twoich klientów jest integralną częścią satysfakcji klienta. I potrzebujesz wszystkich informacji, jakie możesz o nich uzyskać, aby dostarczać produkty lub usługi wysokiej jakości, których pragną.

Kluczowe jest generowanie i analizowanie danych klientów. Jeśli prowadzisz biznes na dużą skalę, analiza dużych zbiorów danych przydaje się do podejmowania świadomych decyzji, które pomogą Ci rozwinąć działalność.

Czy wiesz, że do zapobiegania zagrożeniom cyberbezpieczeństwa można również wykorzystać analitykę dużych zbiorów danych? W tym artykule dowiesz się, jak działa analityka big data i jak możesz jej używać do zapobiegania zagrożeniom cyberbezpieczeństwa.

Co to jest analiza Big Data?

Wielkie dane to zróżnicowana kategoria danych o dużej objętości, różnorodności i szybkości. Ludzie, którzy wchodzą w interakcję z Twoją firmą, produkują mnóstwo danych, które są pierwotnie surowe lub nieustrukturyzowane.

Wykorzystanie zaawansowanych technologii napędzanych sztuczną inteligencją (AI) i Internetem rzeczy (IoT) we współczesnych przedsiębiorstwach zwiększa ilość danych generowanych przez konsumentów. Firmy na dużą skalę mają więcej danych, które trudno byłoby przeanalizować bez analizy big data.

Analityka Big Data to proces badania i analizowania wzorców zachowań w celu podejmowania świadomych decyzji i prognoz.

Firmy interpretują duże ilości danych konsumenckich za pomocą techniki i oprogramowanie analityczne lepiej rozumieć swoich konsumentów, zaspokajać ich potrzeby i pozycjonować się strategicznie.

Jak działa analiza Big Data?

Dane w postaci surowej mają niewielkie lub żadne znaczenie dla Twojej firmy. Zamiast działać na ślepo, możesz wykorzystać duże zbiory danych, aby uzyskać wyraźniejszy obraz kierunku swojej działalności.

Oto jak działa analiza big data:

1. Zbieranie danych

Pierwszym krokiem w analityce big data jest zbieranie danych. To proces uzyskiwania surowych, nieustrukturyzowanych lub ustrukturyzowanych informacji o klientach.

Różne nośniki gromadzenia danych obejmują przechowywanie w chmurze, sztuczną inteligencję, aplikacje mobilne, czujniki IoT w sklepach itp.

Możesz przechowywać dane, które zbierasz w magazynach, aby mieć do nich łatwy dostęp przez oprogramowanie wywiadowcze, które zastosowałeś w swojej firmie.

Jeśli masz do czynienia ze zbyt złożonymi nieprzetworzonymi danymi, możesz przechowywać je w jeziorze danych zamiast w hurtowni, aby uzyskać lepszy dostęp i analizę.

2. Przetwarzanie danych

Większość gromadzonych danych jest nieprzetworzonych lub nieustrukturyzowanych. Aby zwiększyć dokładność analizy, musisz ją odpowiednio zorganizować, zanim przejdziesz dalej.

Duża ilość generowanych obecnie danych sprawia, że ​​przetwarzanie danych jest trudniejsze, ponieważ możesz mieć przytłaczającą liczbę danych w swoich rękach. Istnieją jednak dwie główne metody, które można zaimplementować w celu uproszczenia przetwarzania danych — przetwarzanie wsadowe i przetwarzanie strumieniowe.

Przetwarzanie wsadowe analizuje duże bloki danych przez długi czas. Jest to bardzo skuteczne, gdy masz wystarczająco dużo czasu na zbieranie i przetwarzanie swoich danych. Z drugiej strony przetwarzanie strumieniowe analizuje dane w małych partiach. Jest bardzo skuteczny, gdy trzeba szybciej podejmować decyzje, skracając czas realizacji.

3. Czyszczenie danych

Niezależnie od ilości danych, musisz je wyczyścić, aby pozbyć się brudu, który mógłby wpłynąć na dokładność wyników.

Proces czyszczenia obejmuje również odpowiednie formatowanie i usuwanie nieistotnych informacji.

4. Analiza danych

Po pozbyciu się brudu w danych i sformatowaniu go, czas je przeanalizować.

Przekształcenie danych w cenne informacje jest czasochłonne, ale możesz użyć niektórych procesów, aby przyspieszyć ten proces. Do najpopularniejszych metod analizy big data należą:

Eksploracja danych

Eksploracja danych to proces sortowania dużych baz danych w celu zidentyfikowania istniejących wzorców poprzez wyszukiwanie anomalii i budowanie klastrów.

Głęboka nauka

Głębokie uczenie to proces imitowania ludzkiego uczenia się z wykorzystaniem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w celu znalezienia podobnych cech w złożonych i niejednoznacznych zbiorach danych.

Analiza predykcyjna

Analiza predykcyjna to proces polegający na danych historycznych organizacji w celu przewidywania przyszłych zagrożeń i szans.

5 sposobów, w jakie analiza Big Data zapobiega zagrożeniom cyberbezpieczeństwa

Wzrost generacji danych stwarza więcej możliwości dla cyberzagrożeń. Cyberprzestępcy chcą narażać na szwank ogromne ilości informacji, które przekazują duże firmy.

Chociaż wciąż jest dużo do zrobienia w tworzeniu bezpieczniejszego cyberbezpieczeństwa, analityka danych zapewnia dobrą ochronę przed cyberatakami. Przyjrzyjmy się niektórym sposobom, w jakie analityka big data zapobiega zagrożeniom cyberbezpieczeństwa.

1. Modele predykcyjne

Po zaobserwowaniu wzorców cyberzagrożeń można tworzyć modele predykcyjne, które uruchamiają alerty w momencie zaobserwowania wzorca w punkcie wejścia do sieci.

Usługi oprogramowania, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, pomagają zapewnić dokładność wzorców cyberzagrożeń wykorzystywanych w opracowywaniu modeli predykcyjnych. Jeśli cyberzagrożenie wykracza poza punkt styku Twojej sieci, Twój system może mu przeciwdziałać za pomocą reakcji obronnej w czasie rzeczywistym.

2. Monitorowanie i automatyzacja na dużą skalę

Nieznajomość zdrowych praktyk cyberbezpieczeństwa przez pracowników powoduje dużą liczbę cyberataków w wielu organizacjach. Jeśli Twoi pracownicy nie wiedzą, co zrobić, aby uniknąć ataku, mogą zrobić coś, aby pomóc atakującym dostać się do Twojej sieci.

Chociaż budowanie zdrowej kultury cyberbezpieczeństwa w Twojej organizacji jest wysoce zalecane, możesz: używaj również analityki big data do monitorowania działań swoich pracowników w celu wykrycia podatności na zagrożenia zajęcia. Jeśli ktoś podejmie działanie, które narazi Twoją sieć na ryzyko, system zareaguje, aby ograniczyć efekt.

3. Wykrywanie włamań w czasie rzeczywistym

Jedna szansa to wszystko, czego potrzebuje atakujący, aby wyłączyć Twoją sieć. Twoim obowiązkiem jest upewnienie się, że nigdy nie dostaną takiej szansy.

Realizowanie systemy wykrywania włamań, to świetny sposób na powstrzymanie ataku, zanim zbliży się on do punktu wejścia do sieci. Dzięki analizie Big Data możesz zautomatyzować tego rodzaju procesy na dużą skalę.

Analiza w czasie rzeczywistym danych generowanych przez systemy wykrywania włamań ujawnia szczegóły ataku, pokazując wszystkie informacje potrzebne do jego powstrzymania. Możesz zintegrować te dane ze swoją obroną w terenie, aby natychmiast zniweczyć atak.

4. Inteligentne zarządzanie ryzykiem

Im więcej posiadasz wiedzy na temat możliwych niebezpieczeństw w twoim systemie, tym silniejsza będzie twoja obrona.

Analizy Big Data dostarczają konkretnych informacji o działaniach w Twojej sieci i wokół niej. Dogłębna analiza danych dotyczących cyberbezpieczeństwa ujawnia główne przyczyny naruszeń bezpieczeństwa, dając przegląd, w jaki sposób powstały te działania.

5. Wizualizacja zagrożeń

Analiza Big Data umożliwia proaktywną realizację strategii cyberbezpieczeństwa, pomagając w dokładniejszym przewidywaniu działań w Twojej sieci.

Jeśli Twoja organizacja doświadczyła już cyberataku, możesz użyć raportu analitycznego Big Data, aby uzyskać wgląd w atak.

Związane z: Reaktywne vs. Ochrona proaktywna: co jest bardziej skuteczne?

W jaki sposób osoba atakująca uzyskała nieautoryzowany dostęp do Twojej sieci? Przez jakie punkty przeszli? Odpowiedzi na te i inne pytania można znaleźć w raportach analizy danych, aby zapobiec ich powtórzeniu się w przyszłości.

Nie pozostawiając miejsca dla cyberprzestępców na penetrację Twojej sieci

Większość cyberataków ma miejsce z powodu błędu ludzkiego i martwych punktów w sieci. Albo nie zdajesz sobie sprawy z istniejącej luki prawnej, albo padasz ofiarą złośliwych wybryków cyberprzestępców.

Analityka Big Data wysuwa na pierwszy plan ważne informacje o działaniu Twojego systemu. A jeśli kiedykolwiek popełnisz błąd w swoich operacjach, możesz mieć pewność, że otrzymasz odpowiedź w czasie rzeczywistym, aby uratować sytuację.

Co to jest analiza danych i dlaczego jest ważna?

Co to jest analiza danych? Wyjaśniamy eksplorację danych, analitykę i wizualizację danych w prostych do zrozumienia terminach.

Czytaj dalej

O autorze