Hva er Big Data Analytics og hvordan kan det forhindre trusler mot cybersikkerhet?

Å forstå behovene til kundene dine er en integrert del av kundetilfredsheten. Og du trenger all informasjonen du kan få om dem for å levere produkter eller tjenester av høy kvalitet de ønsker.

Generering og analyse av kundedata er nøkkelen. Hvis du driver en stor virksomhet, er stor dataanalyse nyttig for å ta velinformerte beslutninger for å drive virksomheten din fremover.

Visste du at du også kan bruke stor dataanalyse for å forhindre trusler mot cybersikkerhet? I denne artikkelen lærer du om analyser av store data, hvordan det fungerer og hvordan du kan bruke det til å forhindre trusler mot cybersikkerhet.

Hva er Big Data Analytics?

Stor Data er en mangfoldig kategori av data i høyt volum, variasjon og hastighet. Personene som samhandler med virksomheten din produserer tonnevis med data som opprinnelig er rå eller ustrukturerte.

Bruken av avansert teknologi drevet av kunstig intelligens (AI) og tingenes internett (IoT) i dagens virksomheter øker datamengden som genereres av forbrukere. Store bedrifter sitter igjen med mer data som ville være vanskelig å analysere uten analyse av store data.

Big data-analyse er prosessen med å studere og analysere atferdsmønstre for å ta velinformerte beslutninger og spådommer.

Bedrifter tolker forbrukerdata med store mengder analytiske teknikker og programvare å forstå forbrukerne bedre, tilfredsstille deres behov og posisjonere seg strategisk.

Hvordan fungerer Big Data Analytics?

Data i rå form er av liten eller ingen betydning for virksomheten din. I stedet for å operere blindt, kan du dra nytte av store data for å få et klarere bilde av forretningsretningen.

Slik fungerer analyse av big data:

1. Datainnsamling

Det første trinnet i analyse av store data er datainnsamling. Det er prosessen med å få rå, ustrukturert eller strukturert informasjon om kundene dine.

De forskjellige mediumene for datainnsamling inkluderer skylagring, kunstig intelligens, mobile applikasjoner, IoT-sensorer i butikk, etc.

Du kan lagre dataene du samler i lagre for enkel tilgang med intelligensprogramvaren du har tatt i bruk i virksomheten din.

Hvis du har å gjøre med altfor komplekse rådata, kan du lagre dem i en datasjø i stedet for et lager for bedre tilgang og analyse.

2. Databehandling

De fleste dataene du samler inn er rå eller ustrukturerte. For å forbedre analysens nøyaktighet må du organisere den ordentlig før du fortsetter.

Det store datamengden som genereres i dag, gjør databehandling mer utfordrende da du kan ha et overveldende antall data i hendene. Det er imidlertid to hovedmetoder du kan implementere for å forenkle databehandlingen din - batchbehandling og strømbehandling.

Batchbehandling undersøker store datablokker over en lang periode. Det er veldig effektivt når du har nok tid til å samle inn og behandle dataene dine. Streambehandling, derimot, undersøker data i små grupper. Det er veldig effektivt når du trenger å ta avgjørelser raskere, og forkorte behandlingstiden.

3. Datarensing

Uavhengig av volumet på dataene dine, må du rense dem for å bli kvitt smuss som kan endre nøyaktigheten av resultatene dine.

Rengjøringsprosessen innebærer også riktig formatering og fjerning av irrelevant informasjon.

4. Dataanalyse

Etter å ha kvitt deg med smuss i dataene dine og formatert dem, er det på tide å analysere dem.

Å omdanne dataene dine til verdifull informasjon er tidkrevende, men du kan bruke noen prosesser for å feste prosessen. De vanligste metodene for stor dataanalyse inkluderer følgende:

Datautvinning

Datautvinning er prosessen med å sortere store databaser for å identifisere eksisterende mønstre ved å se etter avvik og bygge klynger.

Dyp læring

Dyp læring er prosessen med å etterligne menneskelig læring med bruk av maskinlæring og kunstig intelligens for å finne lignende egenskaper i komplekse og tvetydige datasett.

Prediktiv analyse

Prediktiv analyse er prosessen med å stole på de historiske dataene i organisasjonen din for å gjøre fremtidige spådommer om risiko og muligheter.

5 måter Big Data Analytics forhindrer trusler mot cybersikkerhet

Økningen i datagenerering skaper flere muligheter for cybertrusler. Nettkriminelle er opptatt av å gå på kompromiss med de store informasjonsmengdene som store bedrifter kaster ut.

Selv om det fortsatt er mye mer arbeid å gjøre for å skape sikrere cybersikkerhet, er dataanalyse et godt forsvar mot cyberangrep. La oss ta en titt på noen av måtene som big data -analyse forhindrer trusler mot cybersikkerhet.

1. Prediktive modeller

Etter å ha observert cyberthreat -mønstre, kan du lage prediktive modeller som utløser varsler i det øyeblikket et mønster blir observert i inngangspunktet til nettverket ditt.

Programvaretjenester som AI og maskinlæring bidrar til å sikre nøyaktigheten av cybertruselmønstrene som brukes i utvikling av prediktive modeller. Hvis en cybertrussel går utover kontaktpunktet til nettverket ditt, kan systemet motvirke det med et sanntids forsvarssvar.

2. Overvåking og automatisering i stor skala

Ansattes uvitenhet om sunn cybersikkerhetspraksis forårsaker en stor grad av cyberangrep i mange organisasjoner. Hvis dine ansatte ikke vet hva de skal gjøre for å unngå et angrep, kan de gjøre ting for å hjelpe angriperne til å komme inn i nettverket ditt.

Selv om det er sterkt anbefalt å bygge en sunn cybersikkerhetskultur i organisasjonen din, kan du det bruk også stor dataanalyse for å overvåke aktivitetene til dine ansatte for å oppdage sårbare aktiviteter. Hvis noen gjør en handling som setter nettverket ditt i fare, reagerer systemet for å begrense effekten.

3. Innbruddsdeteksjon i sanntid

En sjanse er alt en angriper trenger for å få ned nettverket ditt. Det er ditt ansvar å sørge for at de aldri får den sjansen.

Implementering inntrengingsdeteksjonssystemer er en fin måte å stoppe et angrep på før det nærmer seg nettverkets inngangspunkt. Med analyse av store data kan du automatisere denne typen prosesser i stor skala.

Sanntidsanalyse av data generert av inntrengingsdeteksjonssystemer avslører detaljene i et angrep, og viser deg all informasjonen du trenger for å stoppe den. Du kan integrere disse dataene i forsvaret ditt på bakken for å oppheve et angrep umiddelbart.

4. Intelligent risikostyring

Jo mer kunnskapsrik du har om mulige farer rundt systemet ditt, desto sterkere blir forsvaret ditt.

Big data -analyse gir deg konkret informasjon om aktivitetene i og rundt nettverket ditt. En grundig analyse av dine cybersikkerhetsdata avslører grunnårsakene til sikkerhetsbrudd, og gir deg en oversikt over hvordan disse aktivitetene oppsto.

5. Trusselvisualisering

Big data -analyse lar deg være proaktiv i cybersikkerhetsstrategiene dine ved å hjelpe deg med å gjøre mer nøyaktige spådommer om aktiviteter i nettverket ditt.

Hvis organisasjonen din allerede har blitt utsatt for et cyberangrep, kan du bruke analysen din for store dataanalyser for å få innsikt i angrepet.

I slekt: Reaktiv vs. Proaktiv sikkerhet: Hva er mer effektivt?

Hvordan fikk angriperen uautorisert tilgang til nettverket ditt? Hvilke poeng kom de inn på? Du kan finne svar på disse spørsmålene og mer fra dine dataanalyserapporter for å forhindre at det gjentar seg senere.

Etterlater ikke rom for cyberkriminelle å trenge gjennom nettverket ditt

De fleste cyberangrep skjer på grunn av menneskelige feil og blinde flekker i et nettverk. Du er enten uvitende om et eksisterende smutthull eller blir byttedyr for ondsinnede krumspring av nettkriminelle.

Big data -analyse bringer viktig informasjon om driften av systemet ditt i forgrunnen. Og hvis du noen gang gjør en feil i operasjonene dine, kan du være trygg på at det vil komme et svar i sanntid for å redde dagen.

Hva er dataanalyse og hvorfor er det viktig?

Hva er dataanalyse? Vi forklarer data mining, analyse og datavisualisering i enkle å forstå termer.

Les neste

Om forfatteren