Mis on suurandmete analüüs ja kuidas see aitab küberturbeohte ära hoida?

Klientide vajaduste mõistmine on klientide rahulolu lahutamatu osa. Ja vajate kogu teavet nende kohta, et pakkuda kvaliteetseid tooteid või teenuseid, mida nad soovivad.

Kliendiandmete genereerimine ja analüüsimine on võtmetähtsusega. Kui juhite suuremahulist ettevõtet, on suurandmete analüüs kasulik, et teha oma ettevõtte edendamiseks teadlikke otsuseid.

Kas teadsite, et küberturbeohtude vältimiseks saate kasutada ka suurandmete analüüsi? Sellest artiklist saate teada suurandmete analüütika, selle toimimise ja selle kohta, kuidas seda küberturbeohtude vältimiseks kasutada.

Mis on suurandmete analüüs?

Suured andmed on mitmekesine andmekategooria suure mahu, mitmekesisuse ja kiirusega. Teie ettevõttega suhtlevad inimesed toodavad palju andmeid, mis on algselt toored või struktureerimata.

Tehisintellekti (AI) ja asjade Interneti (IoT) juhitud kõrgtehnoloogiate kasutamine tänapäeva ettevõtetes suurendab tarbijate loodud andmete mahtu. Suurettevõtetel on rohkem andmeid, mida oleks raske analüüsida ilma suurandmete analüüsita.

Suurandmete analüüs on käitumisharjumuste uurimise ja analüüsimise protsess, et teha teadlikke otsuseid ja prognoose.

Ettevõtted tõlgendavad suuremahulisi tarbijaandmeid analüüsimeetodid ja tarkvara oma tarbijaid paremini mõista, nende vajadusi rahuldada ja strateegiliselt positsioneerida.

Kuidas suurandmete analüüs töötab?

Toores vormis andmed on teie ettevõtte jaoks vähe olulised või üldse mitte. Selle asemel, et pimesi tegutseda, saate oma suuna kohta selgema pildi saamiseks kasutada suurandmeid.

Suurandmete analüüs töötab järgmiselt.

1. Andmete kogumine

Suurandmete analüüsi esimene samm on andmete kogumine. See on protsess, mille käigus saadakse oma klientide kohta toores, struktureerimata või struktureeritud teave.

Andmekogumise mitmesugused meediumid hõlmavad pilvesalvestust, tehisintellekti, mobiilirakendusi, kaupluse IoT andureid jne.

Saate kogutud andmeid ladustada ladudes, et hõlpsasti juurde pääseda teie ettevõttes kasutusele võetud luuretarkvaraga.

Kui tegemist on liiga keerukate algandmetega, saate need parema juurdepääsu ja analüüsi jaoks salvestada lao asemel andmejärve.

2. Andmetöötlus

Enamik kogutud andmeid on töötlemata või struktureerimata. Analüüsi täpsuse suurendamiseks peate selle enne jätkamist korralikult korraldama.

Tänapäeval genereeritav suur andmemaht muudab andmetöötluse keerukamaks, kuna teie käes võib olla tohutu hulk andmeid. Siiski on andmetöötluse lihtsustamiseks kaks peamist meetodit - partii töötlemine ja voo töötlemine.

Partii töötlemine uurib suuri andmeplokke pika aja jooksul. See on väga tõhus, kui teil on piisavalt aega oma andmete kogumiseks ja töötlemiseks. Voo töötlemine seevastu uurib andmeid väikeste partiidena. See on väga tõhus, kui peate tegema otsuseid kiiremini, lühendades tööaega.

3. Andmete puhastamine

Olenemata teie andmete mahust peate need puhastama, et vabaneda mustusest, mis võib muuta teie tulemuste täpsust.

Puhastusprotsess hõlmab ka nõuetekohast vormindamist ja ebaolulise teabe eemaldamist.

4. Andmete analüüs

Kui olete oma andmetest tekkinud mustusest lahti saanud ja vormindanud, on aeg neid analüüsida.

Andmete muutmine väärtuslikuks teabeks on aeganõudev, kuid protsessi kiirendamiseks võite kasutada mõnda protsessi. Kõige tavalisemad suurandmete analüüsimeetodid hõlmavad järgmist.

Andmete kaevandamine

Andmete kaevandamine on suurte andmebaaside sorteerimine, et tuvastada olemasolevaid mustreid, otsides kõrvalekaldeid ja ehitades klastrid.

Sügav õppimine

Sügavõpe on inimese õppimise jäljendamise protsess masinõppe ja tehisintellekti abil, et leida sarnaseid jooni keerulistes ja mitmetähenduslikes andmekogumites.

Ennustav analüüs

Ennustav analüüs on protsess, mis tugineb teie organisatsiooni ajaloolistele andmetele, et teha tulevasi riske ja võimalusi puudutavaid prognoose.

5 viisi, kuidas suurandmete analüüs ennetab küberturbeohte

Andmete loomise kasv loob rohkem võimalusi küberohtudeks. Küberkurjategijad soovivad kompromiteerida suurt teavet, mida suured ettevõtted välja ajavad.

Kuigi turvalisema küberturvalisuse loomisel on veel palju tööd teha, pakub andmeanalüütika häid kaitsemeetmeid küberrünnakute vastu. Vaatame mõningaid viise, kuidas suurandmete analüüs küberturbeohte ära hoiab.

1. Ennustavad mudelid

Olles jälginud küberohu mustreid, saate luua ennustavaid mudeleid, mis käivitavad märguanded hetkel, kui mustrit teie võrgu sisenemispunktis täheldatakse.

Tarkvarateenused, nagu tehisintellekt ja masinõpe, aitavad tagada ennustusmudelite väljatöötamisel kasutatavate küberohu mustrite täpsuse. Kui küberoht ületab teie võrgu puutepunkti, saab teie süsteem sellele reaalajas reageerida.

2. Seire ja automatiseerimine skaalal

Töötajate teadmatus tervislikest küberjulgeoleku tavadest põhjustab paljudes organisatsioonides suure hulga küberrünnakuid. Kui teie töötajad ei tea, mida rünnaku vältimiseks teha, võivad nad teha midagi, et aidata ründajatel teie võrku pääseda.

Kuigi teie organisatsioonis on tervisliku küberturvalisuse kultuuri loomine väga soovitatav, saate seda teha kasutage ka suurandmete analüüsi, et jälgida oma töötajate tegevust haavatavate tuvastamiseks tegevusi. Kui keegi teeb toimingu, mis seab teie võrgu ohtu, reageerib süsteem selle mõju piiramiseks.

3. Reaalajas sissetungimise tuvastamine

Üks võimalus on kõik, mida ründaja vajab teie võrgu hävitamiseks. Teie kohustus on tagada, et nad seda võimalust kunagi ei saaks.

Rakendamine sissetungimise tuvastamise süsteemid on suurepärane viis rünnaku peatamiseks enne, kui see jõuab teie võrgu sisenemispunkti lähedale. Suurandmete analüüsi abil saate sellist protsessi mastaabis automatiseerida.

Sissetungimise tuvastamise süsteemide loodud andmete reaalajas analüüs näitab rünnaku üksikasju, näidates teile kogu teavet, mida vajate selle peatamiseks. Saate need andmed integreerida kohalikku kaitsesse, et rünnak koheselt tühistada.

4. Arukas riskijuhtimine

Mida rohkem teate oma süsteemi võimalikest ohtudest, seda tugevam on teie kaitsevõime.

Suurandmete analüüs annab teile konkreetset teavet võrgus ja selle ümbruses toimuvate tegevuste kohta. Teie küberturvalisuse andmete põhjalik analüüs paljastab turvarikkumiste algpõhjused, andes teile ülevaate nende tegevuste algusest.

5. Ohu visualiseerimine

Suurandmete analüüs võimaldab teil küberturvalisuse strateegiate osas ennetavalt tegutseda, aidates teil oma võrgus toimuvaid tegevusi täpsemalt ennustada.

Kui teie organisatsioon on juba saanud küberrünnaku, saate rünnaku kohta ülevaate saamiseks kasutada oma suurandmete analüüsi aruannet.

Seotud: Reaktiivne vs. Ennetav turvalisus: kumb on tõhusam?

Kuidas sai ründaja loata juurdepääsu teie võrgule? Mis punktidest nad läbi tulid? Neile ja muudele küsimustele leiate vastused oma andmeanalüüsi aruannetest, et vältida kordumist tulevikus.

Jätmata ruumi küberkurjategijatele teie võrku tungimiseks

Enamik küberrünnakuid toimub inimlike vigade ja võrgu pimedate kohtade tõttu. Te ei tea olemasolevast lüngast või jääte küberkurjategijate pahatahtlike narruste ohvriks.

Suurandmete analüüs toob esile olulise teabe teie süsteemi toimingute kohta. Ja kui teete kunagi oma tegevuses vea, võite olla kindel, et päeva päästmiseks saabub reaalajas vastus.

Mis on andmete analüüs ja miks see on oluline?

Mis on andmete analüüs? Me selgitame andmete kaevandamist, analüüsi ja andmete visualiseerimist lihtsate mõistetavate terminitega.

Loe edasi

Autori kohta