Lesere som deg er med på å støtte MUO. Når du foretar et kjøp ved å bruke lenker på nettstedet vårt, kan vi tjene en tilknyttet provisjon.
Å opprettholde høy datakvalitet er avgjørende hvis du ønsker å få mest mulig ut av datasettene dine. Arbeid med tvilsomme data kan føre til alvorlige tap. For å unngå dette må du sette deg inn i datavalideringsteknikker som for eksempel dataprofilering.
Dataprofilering tilbyr et enkelt, men effektivt rammeverk for å undersøke datasettene dine og forbedre cybersikkerheten din. Så hva er fordelene med dataprofilering? Og hvordan kan du bruke det til din fordel?
Hva er dataprofilering?
Dataprofilering er prosessen med å analysere, evaluere og undersøke datasett for bedre forståelse og anvendelse. Den røntgenbilder strukturen til data for å avgjøre om den er av god kvalitet når det gjelder integritet, nøyaktighet, konsistens og mer, for å forbedre cybersikkerheten din.
Som med det meste gir datakilden innsikt i forholdene. Den forteller deg hvorfor dataene er som de er. Profilering identifiserer kildene til datasettene for å forstå deres opprinnelige tilstand og hjelper til med å identifisere elementer som kan ha endret deres autentisitet.
Hvis det gjøres riktig, setter dataprofilering presedens og veileder deg om hvordan du kan bruke datasettene dine effektivt. Du kan kanalisere funn fra analysen til områder som er mest fordelaktige for deg. Dette er nøkkelen fordi feiljustering av informasjon fra datasettene dine kan utsette systemet for sikkerhetssårbarheter.
Hva er fordelene med dataprofilering?
Bruk av datasettene du samler inn uten å profilere dem kan påvirke nettverksytelsen din. I alvorlige tilfeller kan det skape rom for nettangrep.
Dataprofilering er nøkkelen i cybersikkerhet av flere grunner.
1. Tilrettelegge for bedre beslutningstaking
Resultatene av dine handlinger er en utløper av dine beslutningsevner. I stedet for å ta beslutninger i blinde, må du jobbe med dataene du har til rådighet. Men hvor gyldige er datasettene dine?
Å ta avgjørelser basert på ugyldige datasett er en oppskrift på katastrofe, og kan utsette systemet ditt for datainnbrudd og andre nettangrep.
Dataprofilering letter datavaliditeten. Med slik konkret informasjon til rådighet kan du ta informerte valg. Det gir deg muligheten til å vite hva som fungerer for deg. Du kan gjenskape suksessene dine ved å utnytte gyldige datasett gjentatte ganger.
2. Forbedre dataintegritet og troverdighet
Integritet og troverdighet er attributter til gyldige datasett. Selv når du sørger for å sikre databasen din mot uautorisert tilgang, kan dataene dine bli satt i fare enten i hvile eller under transport gjennom Man-in-the-Middle (MitM) angrep og andre teknikker cyberkriminelle bruker.
Dataprofilering hjelper deg med å identifisere og sile avvik i datasettene dine. Det forhindrer også redundans som kan føre til at resultater dupliseres. Hvis du tilbyr tjenester til personer med unøyaktige eller forurensede data, vil din integritet også være på spill på grunn av feilene i tilbudene dine.
3. Øk presisjonen i prediktiv analyse
Å forutsi utfall i applikasjonen din bidrar til å avverge datatyveri, trusler og brudd. I cybersikkerhet, å ta i bruk proaktiv sikkerhet slår reaktiv sikkerhet. Effektiviteten til den proaktive sikkerheten din avhenger av nøyaktigheten til din prediktive analyse. Dine spådommer vil være mer presise når datasettene dine er nøyaktige.
Dataprofilering gir deg bedre innsikt i aktivitetene på nettverket ditt. Med konkrete data tilgjengelig for profilering kan du sette opp cybersikkerhetsstrukturen din på forhånd for å forhindre cybertrusler og -angrep.
4. Fokus på muligheter
Noen ganger kan det hende du jager etter ting som ikke er til fordel for deg eller systemet ditt. Du bruker tid og ressurser på uproduktive satsinger. Dataprofilering gir deg et klart bilde av nettverket ditt; så fra dataprofileringsresultatene dine kan du identifisere nettverkets styrker og svakheter.
Når du vet hva som fungerer for deg, kan du fokusere på det og oppnå de ønskede resultatene. Å fokusere på spesifikke ting dyrker bedre forvaltning av ressurser. Dette er spesielt viktig hvis du har begrensede ressurser da du ikke har råd til å kaste bort dem på aktiviteter som ikke gagner systemet ditt.
5. Bedre krisehåndtering
Hvert system er utsatt for nettangrep. Selv når du har sterke forsvarsmekanismer, bør du være forberedt på et angrep. Hvis du blir utsatt for et nettangrep, reflekterer hvordan du reagerer på eller håndterer det på dens generelle innvirkning på systemet ditt.
Å ha klare og omfattende datasett gir deg verdifull informasjon for å forberede krisehåndtering på forhånd utvikle en hendelsesplan. Du kan lage mulige angrepsscenarier, og hvis et angrep til slutt skjer, vil du ikke bli tatt uforvarende.
Typer dataprofilering
Dataprofilering tilbyr forskjellige kategorier for å hjelpe deg med å sortere informasjon på den mest effektive måten for systemet ditt. De tre hovedtypene for dataprofilering er strukturoppdagelse, innholdsoppdagelse og relasjonsoppdagelse.
1. Oppdagelse av struktur
En av tingene som ugyldiggjør data er inkonsekvens. Hvis elementene i dataene dine ikke er konsistente, vil resultatene være feil. Strukturoppdagelse fokuserer på hvordan du formaterer datasettene dine for å sikre konsistens.
I dataprofilering hjelper strukturoppdagelse deg med å fastslå nøyaktigheten til dataene dine ved å analysere dem med grunnleggende statistikk. Når du undersøker datasettene dine mot beregningene, vil du se unøyaktighetene som kan eksistere og korrigere dem.
2. Oppdagelse av innhold
Du vil støte på problemer når du prøver å integrere et enkelt stykke unøyaktige data i andre deler som er nøyaktige. Innholdsoppdagelse legger vekt på nøyaktigheten til individuelle databiter.
Hvis én enkelt dataverdi er ugyldig, vil det påvirke gyldigheten til hele datasettet. Ved innholdsoppdaging må du verifisere og formatere hver del av data før du slår dem sammen.
3. Relasjonsoppdagelse
Hva er sammenhengen mellom de ulike datasettene du jobber med? I dataprofilering hjelper relasjonsoppdagelse deg med å identifisere eksisterende forbindelser mellom datasett. Med denne kunnskapen kan du få en bedre forståelse av settene dine og justere dem riktig.
Utnytte dataprofilering for bedre distribusjon
For å bruke dataene dine til god bruk, må du tolke dem nøyaktig. Profilering hjelper deg med å få maksimal verdi fra datasettene dine ettersom den tar ut alle elementer som kan endre integriteten og nøyaktigheten.
Irrelevant informasjon kan endre gyldigheten av dataene dine. Ved å undersøke og ordne datasettene dine med dataprofilering, fjerner du alt lo og har bare den relevante informasjonen du trenger for å ta de riktige avgjørelsene når det gjelder cybersikkerheten din bekymret.
