Mikä on Big Data Analytics ja miten se auttaa estämään kyberturvallisuusuhkia?

Asiakkaiden tarpeiden ymmärtäminen on olennainen osa asiakastyytyväisyyttä. Tarvitset myös kaikki tiedot, joita saat heistä saadaksesi korkealaatuisia tuotteita tai palveluita, joita he haluavat.

Asiakastietojen luominen ja analysointi on avainasemassa. Jos sinulla on laaja-alainen yritys, big data -analytiikka on hyödyllistä tehdä tietoon perustuvia päätöksiä liiketoiminnan edistämiseksi.

Tiesitkö, että voit myös käyttää big data -analytiikkaa estämään kyberturvallisuusuhkia? Tässä artikkelissa opit big data -analytiikasta, miten se toimii ja miten voit käyttää sitä estääksesi kyberturvallisuusuhkia.

Mikä on Big Data Analytics?

Suuri data on monipuolinen tietoluokka suurella volyymilla, vaihtelevuudella ja nopeudella. Yrityksesi kanssa vuorovaikutuksessa olevat ihmiset tuottavat tonnia alun perin raakoja tai jäsentämättömiä tietoja.

Tekoälyn (AI) ja esineiden internetin (IoT) ohjaaman kehittyneen teknologian käyttö nykyaikaisissa yrityksissä lisää kuluttajien tuottaman tiedon määrää. Suuryrityksille jää enemmän dataa, jota olisi vaikea analysoida ilman big data -analytiikkaa.

Big data -analytiikka on prosessi, jossa tutkitaan ja analysoidaan käyttäytymismalleja tietoisten päätösten ja ennusteiden tekemiseksi.

Yritykset tulkitsevat suuria määriä kuluttajatietoja analyyttiset tekniikat ja ohjelmistot ymmärtääkseen kuluttajiaan paremmin, tyydyttääkseen heidän tarpeensa ja sijoittuakseen strategisesti.

Miten Big Data Analytics toimii?

Raakamuotoisilla tiedoilla ei ole juurikaan merkitystä yrityksellesi. Sen sijaan, että käyttäisit sokeasti, voit hyödyntää suurta dataa saadaksesi selkeämmän kuvan liiketoimintasi suunnasta.

Suurten tietojen analytiikka toimii seuraavasti:

1. Tiedonkeruu

Ensimmäinen askel big data -analytiikassa on tietojen kerääminen. Se on prosessi saada raakoja, jäsentämättömiä tai jäsenneltyjä tietoja asiakkaistasi.

Erilaisia ​​tiedonkeruuvälineitä ovat pilvitallennus, tekoäly, mobiilisovellukset, myymälän IoT-anturit jne.

Voit tallentaa keräämäsi tiedot varastoihin, jotta yrityksesi käyttämä älykkyysohjelmisto pääsee helposti käsiksi.

Jos käsittelet liian monimutkaisia ​​raakatietoja, voit tallentaa ne tietojärveen varaston sijasta paremman pääsyn ja analysoinnin varmistamiseksi.

2. Tietojenkäsittely

Suurin osa keräämistäsi tiedoista on raakoja tai jäsentämättömiä. Analyysin tarkkuuden parantamiseksi sinun on järjestettävä se oikein ennen kuin jatkat.

Nykyään tuotettu suuri määrä dataa tekee tietojenkäsittelystä haastavampaa, koska käsissäsi saattaa olla valtava määrä dataa. Voit kuitenkin yksinkertaistaa tietojenkäsittelyäsi kahdella suurella menetelmällä - eräkäsittelyllä ja virran käsittelyllä.

Eräkäsittely tutkii suuria datalohkoja pitkän ajan kuluessa. Se on erittäin tehokasta, kun sinulla on riittävästi aikaa käsilläsi tietojen keräämiseen ja käsittelyyn. Stream -käsittely puolestaan ​​tutkii tietoja pieninä erinä. Se on erittäin tehokas, kun sinun on tehtävä päätöksiä nopeammin, mikä lyhentää läpimenoaikaa.

3. Tietojen puhdistus

Riippumatta tietojen määrästä, sinun on puhdistettava ne, jotta voit päästä eroon liasta, joka voi muuttaa tulostesi tarkkuutta.

Puhdistusprosessiin kuuluu myös asianmukainen muotoilu ja epäolennaisten tietojen poistaminen.

4. Tietojen analysointi

Kun olet poistanut tietosi lian ja alustanut sen, on aika analysoida se.

Tietojen muuttaminen arvokkaiksi tiedoiksi vie aikaa, mutta voit käyttää joitain prosesseja prosessin nopeuttamiseen. Yleisimmät big data -analyysimenetelmät ovat seuraavat:

Tietojen louhinta

Tietojen louhinta on prosessi, jossa lajitellaan suuria tietokantoja olemassa olevien mallien tunnistamiseksi etsimällä poikkeavuuksia ja rakentamalla klustereita.

Syväoppiminen

Syväoppiminen on prosessi, jossa matkitaan ihmisen oppimista käyttämällä koneoppimista ja tekoälyä löytääkseen samanlaisia ​​piirteitä monimutkaisista ja epäselvistä tietojoukoista.

Ennakoiva analyysi

Ennakoiva analyysi on prosessi, joka perustuu organisaatiosi historiallisiin tietoihin tehdäksesi ennusteita riskeistä ja mahdollisuuksista tulevaisuudessa.

5 tapaa Big Data Analytics estää kyberturvallisuusuhkia

Tiedontuotannon lisääntyminen luo lisää mahdollisuuksia kyberuhkille. Verkkorikolliset ovat halukkaita tinkimään suurista tiedoista, joita suuret yritykset jakavat.

Vaikka turvallisemman kyberturvallisuuden luomisessa on vielä paljon tehtävää, data -analytiikka tarjoaa hyvät puolustukset kyberhyökkäyksiä vastaan. Katsotaanpa joitain tapoja, joilla big data -analytiikka estää kyberturvallisuusuhat.

1. Ennustavat mallit

Kun olet havainnut verkkouhkakuvioita, voit luoda ennustavia malleja, jotka laukaisevat hälytyksiä heti, kun kuvio havaitaan verkon tulopisteessä.

Ohjelmistopalvelut, kuten tekoäly ja koneoppiminen, auttavat varmistamaan ennakoivien mallien kehittämisessä käytettyjen kyberuhkamallien tarkkuuden. Jos kyberuhka ylittää verkon kosketuspisteen, järjestelmä voi torjua sen reaaliaikaisella puolustusvastauksella.

2. Valvonta ja automaatio mittakaavassa

Työntekijöiden tietämättömyys terveistä kyberturvallisuuskäytännöistä aiheuttaa monenlaisia ​​kyberhyökkäyksiä monissa organisaatioissa. Jos työntekijäsi eivät tiedä mitä tehdä hyökkäyksen välttämiseksi, he voivat tehdä jotain auttaakseen hyökkääjiä pääsemään verkkoon.

Vaikka terveellisen kyberturvakulttuurin rakentaminen organisaatiossasi on erittäin suositeltavaa, voit Käytä myös big data -analytiikkaa seurataksesi työntekijöidesi toimintaa haavoittuvien havaitsemiseksi toimintaa. Jos joku ryhtyy toimiin, jotka vaarantavat verkkosi, järjestelmä rajoittaa vaikutusta.

3. Reaaliaikainen tunkeutumisen tunnistus

Yksi mahdollisuus on, että hyökkääjä tarvitsee tuhota verkon. Sinun vastuullasi on varmistaa, etteivät he koskaan saa tätä mahdollisuutta.

Toteutus tunkeutumisen havaitsemisjärjestelmät on hyvä tapa pysäyttää hyökkäys ennen kuin se lähestyy verkon tulopistettä. Big data -analytiikan avulla voit automatisoida tällaisen prosessin laajamittaisesti.

Tunkeutumisen havaitsemisjärjestelmien tuottaman datan reaaliaikainen analyysi paljastaa hyökkäyksen yksityiskohdat ja näyttää kaikki tiedot, joita tarvitset sen pysäyttämiseksi. Voit integroida nämä tiedot maanpuolustukseesi mitätöidä hyökkäyksen välittömästi.

4. Älykäs riskienhallinta

Mitä paremmin tiedät mahdollisista vaaroista järjestelmässäsi, sitä vahvempi puolustuksesi on.

Big data -analytiikka antaa sinulle konkreettista tietoa verkostossasi ja sen ympäristössä olevista toiminnoista. Kyberturvallisuustietojesi perusteellinen analyysi paljastaa tietoturvaloukkausten perimmäiset syyt ja antaa sinulle yleiskuvan siitä, miten kyseiset toiminnot ovat saaneet alkunsa.

5. Uhkan visualisointi

Big data -analytiikan avulla voit olla ennakoiva kyberturvallisuusstrategioissasi auttamalla sinua tekemään tarkempia ennusteita verkostosi toiminnoista.

Jos organisaatiosi on jo kärsinyt kyberhyökkäyksestä, voit käyttää big data -analyysiraporttia saadaksesi tietoa hyökkäyksestä.

Aiheeseen liittyviä: Reaktiivinen vs. Ennakoiva turvallisuus: kumpi on tehokkaampi?

Kuinka hyökkääjä sai luvattoman pääsyn verkkoosi? Mistä kohdista he tulivat? Löydät vastaukset näihin kysymyksiin ja paljon muuta data -analytiikkaraporteistasi estääksesi toistumisen tulevaisuudessa.

Ei jätä tilaa verkkorikollisille tunkeutua verkkoon

Suurin osa kyberhyökkäyksistä johtuu inhimillisestä erehdyksestä ja verkon sokeista pisteistä. Et joko ole tietoinen olemassa olevasta porsaanreiästä tai joudut tietoverkkorikollisten haitallisten temppujen uhriksi.

Big data -analytiikka tuo tärkeitä tietoja järjestelmän toiminnasta esille. Ja jos teet virheen toiminnassasi, voit olla varma, että reaaliaikainen vastaus pelastaa päivän.

Mikä on tietojen analysointi ja miksi se on tärkeää?

Mikä on data -analyysi? Selitämme tiedon louhinnan, analytiikan ja tietojen visualisoinnin yksinkertaisesti ymmärrettävin termein.

Lue seuraava

Kirjailijasta