Čo je analýza veľkých dát a ako pomáha predchádzať hrozbám kybernetickej bezpečnosti?

Pochopenie potrieb vašich zákazníkov je neoddeliteľnou súčasťou spokojnosti zákazníkov. A potrebujete všetky informácie, ktoré o nich môžete získať, aby ste mohli poskytovať vysokokvalitné produkty alebo služby, ktoré požadujú.

Kľúčové je generovanie a analýza údajov o zákazníkoch. Ak podnikáte vo veľkom, analytika veľkých dát je užitočná pri prijímaní dobre informovaných rozhodnutí, ktoré posunú vaše podnikanie vpred.

Vedeli ste, že na zamedzenie hrozieb kybernetickej bezpečnosti môžete použiť aj analýzu veľkých dát? V tomto článku sa dozviete o analýze veľkých dát, ako funguje a ako ju môžete použiť na predchádzanie hrozbám kybernetickej bezpečnosti.

Čo je Big Data Analytics?

Veľké dáta je rozmanitá kategória údajov vo veľkom objeme, rozmanitosti a rýchlosti. Ľudia, ktorí interagujú s vašou firmou, produkujú veľa údajov, ktoré sú pôvodne nespracované alebo neštruktúrované.

Využívanie pokročilých technológií poháňaných umelou inteligenciou (AI) a internetom vecí (IoT) v moderných podnikoch zvyšuje objem dát generovaných spotrebiteľmi. Veľkým podnikom zostáva viac údajov, ktoré by bolo ťažké analyzovať bez analýzy veľkých dát.

Analýza veľkých dát je proces štúdia a analýzy vzorcov správania s cieľom urobiť dobre informované rozhodnutia a predpovede.

Podniky interpretujú veľkoobjemové spotrebiteľské údaje pomocou analytické techniky a softvér lepšie porozumieť svojim spotrebiteľom, uspokojiť ich potreby a strategicky sa postaviť.

Ako funguje analýza veľkých dát?

Údaje v surovej forme majú pre vašu firmu malý alebo žiadny význam. Namiesto slepej činnosti môžete využiť veľké údaje na získanie jasnejšieho obrazu o smerovaní svojho podnikania.

Analýza veľkých dát funguje takto:

1. Zber dát

Prvým krokom v analýze veľkých dát je zber dát. Je to proces získavania surových, neštruktúrovaných alebo štruktúrovaných informácií o vašich zákazníkoch.

Medzi rôzne prostriedky zberu údajov patrí cloudové úložisko, umelá inteligencia, mobilné aplikácie, senzory IoT v obchode atď.

Zhromaždené údaje môžete uložiť do skladov, aby ste k nim mali ľahký prístup pomocou spravodajského softvéru, ktorý ste prijali vo svojom podniku.

Ak máte do činenia s príliš komplexnými nespracovanými údajmi, pre lepší prístup a analýzu ich môžete namiesto skladu uložiť v dátovom jazere.

2. Spracovanie dát

Väčšina údajov, ktoré zhromažďujete, je surová alebo neštruktúrovaná. Aby ste zvýšili presnosť svojej analýzy, musíte ju správne zorganizovať, než budete pokračovať.

Vysoký objem generovaných údajov v dnešnej dobe robí spracovanie údajov náročnejším, pretože môžete mať vo svojich rukách drvivý počet dát. Existujú však dve hlavné metódy, ktoré môžete implementovať na zjednodušenie spracovania údajov - dávkové spracovanie a spracovanie streamu.

Dávkové spracovanie skúma veľké dátové bloky počas dlhého obdobia. Je to veľmi efektívne, keď máte dostatok času na zhromažďovanie a spracovanie svojich údajov. Streamové spracovanie, na druhej strane, skúma údaje v malých dávkach. Je to veľmi účinné, keď sa potrebujete rozhodovať rýchlejšie a skrátiť čas vybavenia.

3. Čistenie údajov

Bez ohľadu na objem vašich údajov ich musíte vyčistiť, aby ste ich zbavili nečistôt, ktoré by mohli zmeniť presnosť vašich výsledkov.

Proces čistenia tiež zahŕňa správne formátovanie a odstránenie irelevantných informácií.

4. Analýza dát

Keď ste sa zbavili nečistôt vo svojich údajoch a naformátovali ich, je načase ich analyzovať.

Transformácia vašich údajov na cenné informácie je časovo náročná, ale na urýchlenie procesu môžete použiť niektoré procesy. Medzi najbežnejšie metódy analýzy veľkých dát patria nasledujúce:

Ťažba dát

Dolovanie dát je proces triedenia veľkých databáz s cieľom identifikovať existujúce vzorce hľadaním anomálií a vytváraním klastrov.

Hlboké učenie

Hlboké učenie je proces napodobňovania ľudského učenia pomocou strojového učenia a umelej inteligencie na nájdenie podobných vlastností v komplexných a nejednoznačných súboroch údajov.

Prediktívna analýza

Prediktívna analýza je proces spoliehania sa na historické údaje vašej organizácie pri vytváraní budúcich predpovedí týkajúcich sa rizík a príležitostí.

5 spôsobov, ako analýza veľkých dát predchádza hrozbám kybernetickej bezpečnosti

Nárast generovania údajov vytvára viac príležitostí pre kybernetické hrozby. Kybernetickí zločinci chcú kompromitovať veľké množstvo informácií, ktoré veľké podniky získavajú.

Napriek tomu, že pri vytváraní bezpečnejšej kybernetickej bezpečnosti je ešte veľa práce, analytika údajov kladie dobrú ochranu pred kybernetickými útokmi. Pozrime sa na niektoré spôsoby, akými analytika veľkých dát zabraňuje hrozbám kybernetickej bezpečnosti.

1. Prediktívne modely

Po pozorovaní vzorcov kybernetických hrozieb môžete vytvárať prediktívne modely, ktoré spustia výstrahy v okamihu, keď sa vo vstupnom bode vašej siete pozoruje vzor.

Softvérové ​​služby ako AI a strojové učenie pomáhajú zaistiť presnosť vzorov kybernetických hrozieb používaných pri vývoji prediktívnych modelov. Ak kybernetická hrozba presahuje kontaktný bod vašej siete, váš systém jej dokáže zabrániť obrannou reakciou v reálnom čase.

2. Monitorovanie a automatizácia vo veľkom rozsahu

Neznalosť zamestnancov o správnych postupoch kybernetickej bezpečnosti spôsobuje v mnohých organizáciách veľký stupeň kybernetických útokov. Ak vaši zamestnanci nevedia, čo majú urobiť, aby sa vyhli útoku, mohli by urobiť niečo, čo by útočníkom pomohlo dostať sa do vašej siete.

Napriek tomu, že vo svojej organizácii budujete zdravú kultúru kybernetickej bezpečnosti, môžete tiež použite analýzu veľkých dát na monitorovanie aktivít vašich zamestnancov s cieľom odhaliť zraniteľné miesta činnosti. Ak niekto podnikne akciu, ktorá ohrozuje vašu sieť, systém zareaguje a obmedzí účinok.

3. Detekcia narušenia v reálnom čase

Jedna šanca je všetko, čo útočník potrebuje na zničenie vašej siete. Je vašou zodpovednosťou zabezpečiť, aby túto šancu nikdy nedostali.

Implementácia systémy detekcie narušenia je to skvelý spôsob, ako zastaviť útok skôr, ako sa priblíži k miestu vstupu do vašej siete. Vďaka analýze veľkých dát môžete tento druh procesu automatizovať vo veľkom.

Analýza údajov generovaných systémami detekcie narušenia v reálnom čase odhaľuje podrobnosti o útoku a zobrazuje všetky informácie, ktoré potrebujete na jeho zastavenie. Tieto údaje môžete integrovať do svojich obranných síl na zemi, aby ste okamžite zneškodnili útok.

4. Inteligentné riadenie rizík

Čím viac budete mať znalosti o možných nebezpečenstvách okolo vášho systému, tým silnejšia bude vaša obrana.

Analýza veľkých dát vám poskytuje konkrétne informácie o aktivitách vo vašej sieti a okolo nej. Hĺbková analýza vašich údajov o kybernetickej bezpečnosti odhaľuje hlavné príčiny narušenia bezpečnosti a poskytuje prehľad o tom, ako tieto činnosti vznikli.

5. Vizualizácia hrozieb

Analýza veľkých dát vám umožňuje byť proaktívny vo svojich stratégiách kybernetickej bezpečnosti tým, že vám pomôže urobiť presnejšie predpovede aktivít vo vašej sieti.

Ak už vaša organizácia zažila kyberútok, môžete pomocou správy o analýze veľkých dát získať prehľad o útoku.

Súvisiace: Reaktívny vs. Proaktívne zabezpečenie: Čo je efektívnejšie?

Ako útočník získal neoprávnený prístup do vašej siete? V ktorých bodoch prišli? Odpovede na tieto a ďalšie otázky nájdete v správach o analýze údajov, aby ste zabránili opakovaniu v budúcnosti.

Nenechajte kybernetickým zločincom priestor preniknúť do vašej siete

Väčšina kyberútokov je spôsobená ľudskou chybou a slepými miestami v sieti. Buď si nie ste vedomí existujúcej medzery, alebo sa stanete obeťou zlomyseľných výstrelkov počítačových zločincov.

Analýza veľkých dát prináša do popredia dôležité informácie o operáciách vášho systému. A ak sa vo svojich operáciách niekedy pomýlite, môžete si byť istí, že zachráni deň v reálnom čase.

Čo je to analýza údajov a prečo je dôležitá?

Čo je to analýza údajov? Dolovanie údajov, analytiku a vizualizáciu údajov vysvetľujeme zrozumiteľnými pojmami.

Čítajte ďalej

O autorovi