Что такое аналитика больших данных и как она помогает предотвращать угрозы кибербезопасности?
Понимание потребностей ваших клиентов является неотъемлемой частью их удовлетворенности. И вам нужна вся информация, которую вы можете получить о них, чтобы предоставлять высококачественные продукты или услуги, которые им нужны.
Ключевым моментом является создание и анализ данных о клиентах. Если вы ведете крупномасштабный бизнес, аналитика больших данных пригодится для принятия обоснованных решений для продвижения вашего бизнеса.
Знаете ли вы, что вы также можете использовать аналитику больших данных для предотвращения угроз кибербезопасности? В этой статье вы узнаете об аналитике больших данных, о том, как она работает и как вы можете использовать ее для предотвращения угроз кибербезопасности.
Что такое аналитика больших данных?
Большие данные – это разнообразная категория данных большого объема, разнообразия и скорости. Люди, которые взаимодействуют с вашим бизнесом, производят тонны данных, изначально необработанных или неструктурированных.
Использование передовых технологий на базе искусственного интеллекта (AI) и Интернета вещей (IoT) в современном бизнесе увеличивает объем данных, генерируемых потребителями. У крупных предприятий остается больше данных, которые было бы трудно проанализировать без анализа больших данных.
Аналитика больших данных – это процесс изучения и анализа моделей поведения для принятия обоснованных решений и прогнозов.
Компании интерпретируют большие объемы данных о потребителях с помощью аналитических методов и программного обеспечения, чтобы лучше понимать своих потребителей, удовлетворять их потребности и стратегически позиционировать себя.
Как работает аналитика больших данных?
Данные в необработанном виде не имеют большого значения для вашего бизнеса. Вместо того, чтобы действовать вслепую, вы можете использовать большие данные, чтобы получить более четкое представление о направлении вашего бизнеса.
Вот как работает аналитика больших данных:
1. Сбор данных
Первый шаг в аналитике больших данных – это сбор данных. Это процесс получения необработанной, неструктурированной или структурированной информации о ваших клиентах.
Различные средства сбора данных включают облачное хранилище, искусственный интеллект, мобильные приложения, датчики Интернета вещей в магазине и т. Д.
Вы можете хранить данные, которые вы собираете, на складах для легкого доступа к аналитическому программному обеспечению, которое вы внедрили в свой бизнес.
Если вы имеете дело с слишком сложными необработанными данными, вы можете хранить их в озере данных вместо хранилища для лучшего доступа и анализа.
2. Обработка данных
Большинство данных, которые вы собираете, являются необработанными или неструктурированными. Чтобы повысить точность вашего анализа, вы должны правильно его организовать, прежде чем продолжить.
Большой объем данных, генерируемых в настоящее время, усложняет обработку данных, поскольку в ваших руках может находиться огромное количество данных. Однако есть два основных метода, которые можно реализовать для упрощения обработки данных: пакетная обработка и потоковая обработка.
Пакетная обработка исследует большие блоки данных за длительный период. Это очень эффективно, когда у вас есть достаточно времени для сбора и обработки данных. С другой стороны, потоковая обработка исследует данные небольшими партиями. Это очень эффективно, когда вам нужно быстрее принимать решения, сокращая время обработки.
3. Очистка данных
Независимо от объема ваших данных, вам необходимо очистить их, чтобы избавиться от грязи, которая может повлиять на точность ваших результатов.
Процесс очистки также включает в себя правильное форматирование и удаление нерелевантной информации.
4. Анализ данных
Избавившись от грязи в ваших данных и отформатировав их, самое время проанализировать их.
Преобразование ваших данных в ценную информацию занимает много времени, но вы можете использовать некоторые процессы, чтобы ускорить процесс. К наиболее распространенным методам анализа больших данных относятся следующие:
Сбор данных
Интеллектуальный анализ данных – это процесс сортировки больших баз данных для выявления существующих закономерностей путем выявления аномалий и построения кластеров.
Глубокое обучение
Глубокое обучение – это процесс имитации человеческого обучения с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта для поиска похожих черт в сложных и неоднозначных наборах данных.
Прогнозный анализ
Прогнозный анализ – это процесс использования исторических данных вашей организации для прогнозирования будущих рисков и возможностей.
5 способов предотвращения угроз кибербезопасности с помощью аналитики больших данных
Увеличение объема генерации данных создает больше возможностей для киберугроз. Киберпреступники стремятся скомпрометировать большие объемы информации, которую производит крупный бизнес.
Хотя для создания более безопасной кибербезопасности предстоит еще много работы, аналитика данных обеспечивает надежную защиту от кибератак. Давайте рассмотрим некоторые способы предотвращения угроз кибербезопасности с помощью аналитики больших данных.
1. Прогностические модели
Наблюдая за моделями киберугроз, вы можете создавать прогностические модели, которые запускают оповещения в тот момент, когда в точке входа в вашу сеть наблюдается закономерность.
Программные услуги, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, помогают обеспечить точность моделей киберугроз, используемых при разработке моделей прогнозирования. Если киберугроза выходит за пределы точки соприкосновения вашей сети, ваша система может противостоять ей с помощью защитной реакции в реальном времени.
2. Мониторинг и автоматизация в масштабе
Незнание сотрудниками здоровых методов кибербезопасности является причиной большого количества кибератак во многих организациях. Если ваши сотрудники не знают, что делать, чтобы избежать атаки, они могут помочь злоумышленникам проникнуть в вашу сеть.
Хотя создание здоровой культуры кибербезопасности в вашей организации настоятельно рекомендуется, вы также можете использовать аналитику больших данных для мониторинга действий ваших сотрудников с целью выявления уязвимых действий. Если кто-то предпринимает действие, которое подвергает вашу сеть опасности, система реагирует, ограничивая эффект.
3. Обнаружение вторжений в реальном времени
Один шанс – это все, что нужно злоумышленнику, чтобы вывести из строя вашу сеть. Вы несете ответственность за то, чтобы у них никогда не было такого шанса.
Внедрение систем обнаружения вторжений – отличный способ остановить атаку до того, как она приблизится к точке входа в вашу сеть. С помощью аналитики больших данных вы можете автоматизировать этот процесс в любом масштабе.
Анализ данных, генерируемых системами обнаружения вторжений, в режиме реального времени раскрывает детали атаки, показывая вам всю информацию, необходимую для ее предотвращения. Вы можете интегрировать эти данные в свою наземную защиту, чтобы мгновенно нейтрализовать атаку.
4. Интеллектуальное управление рисками
Чем больше вы осведомлены о возможных опасностях, связанных с вашей системой, тем сильнее будет ваша защита.
Аналитика больших данных дает вам конкретную информацию о деятельности в вашей сети и вокруг нее. Углубленный анализ ваших данных о кибербезопасности выявляет коренные причины нарушений безопасности, давая вам представление о том, как возникли эти действия.
5. Визуализация угроз
Аналитика больших данных позволяет вам быть активными в ваших стратегиях кибербезопасности, помогая делать более точные прогнозы о действиях в вашей сети.
Если ваша организация уже подверглась кибератаке, вы можете использовать отчет об анализе больших данных, чтобы получить представление об атаке.
Как злоумышленник получил несанкционированный доступ к вашей сети? Через какие моменты они прошли? Вы можете найти ответы на эти и другие вопросы в своих отчетах об аналитике данных, чтобы предотвратить их повторение в будущем.
Не оставляя злоумышленникам места для проникновения в вашу сеть
Большинство кибератак происходит из-за человеческой ошибки и слепых зон в сети. Вы либо не знаете о существующей лазейке, либо становитесь жертвой злонамеренных выходок киберпреступников.
Аналитика больших данных выводит на первый план жизненно важную информацию о работе вашей системы. И, если вы когда-нибудь допустите ошибку в своей работе, можете быть уверены, что вам ответят в реальном времени, чтобы спасти положение.