Hvad er Big Data Analytics, og hvordan hjælper det med at forhindre cybersikkerhedstrusler?

At forstå dine kunders behov er en integreret del af kundetilfredsheden. Og du har brug for alle de oplysninger, du kan få om dem, for at levere de produkter eller tjenester af høj kvalitet, de ønsker.

Generering og analyse af kundedata er nøglen. Hvis du driver en stor virksomhed, kan big data-analyse være praktisk til at træffe velinformerede beslutninger for at drive din virksomhed fremad.

Vidste du, at du også kan bruge big data -analyse til at forhindre cybersikkerhedstrusler? I denne artikel lærer du om big data -analyse, hvordan det fungerer, og hvordan du kan bruge det til at forhindre cybersikkerhedstrusler.

Hvad er Big Data Analytics?

Big data er en forskellig kategori af data i høj volumen, variation og hastighed. De mennesker, der interagerer med din virksomhed, producerer tonsvis af data, der oprindeligt er rå eller ustrukturerede.

Brugen af ​​avancerede teknologier drevet af kunstig intelligens (AI) og tingenes internet (IoT) i nutidige virksomheder øger mængden af ​​data genereret af forbrugere. Store virksomheder står tilbage med flere data, der ville være vanskelige at analysere uden big data-analyse.

Big data-analyse er processen med at studere og analysere adfærdsmønstre for at træffe velinformerede beslutninger og forudsigelser.

Virksomheder fortolker forbrugerdata i stor mængde med analytiske teknikker og software at forstå deres forbrugere bedre, tilfredsstille deres behov og placere sig strategisk.

Hvordan fungerer Big Data Analytics?

Data i rå form er af ringe eller ingen betydning for din virksomhed. I stedet for at operere blindt kan du udnytte big data for at få et klarere billede af din forretningsretning.

Sådan fungerer big data -analyse:

1. Dataindsamling

Det første trin i big data -analyse er dataindsamling. Det er processen med at få rå, ustrukturerede eller strukturerede oplysninger om dine kunder.

De forskellige medier til dataindsamling omfatter cloud-lagring, kunstig intelligens, mobile applikationer, IoT-sensorer i butikken osv.

Du kan gemme de data, du indsamler, i lagre for let adgang med den intelligenssoftware, du har vedtaget i din virksomhed.

Hvis du har at gøre med alt for komplekse rådata, kan du gemme dem i en datasø i stedet for et lager for bedre adgang og analyse.

2. Databehandling

De fleste af de data, du indsamler, er rå eller ustrukturerede. For at øge nøjagtigheden af ​​din analyse skal du organisere den korrekt, før du fortsætter.

Den store mængde data, der genereres i dag, gør databehandling mere udfordrende, da du måske har et overvældende antal data i dine hænder. Der er dog to hovedmetoder, du kan implementere for at forenkle din databehandling - batchbehandling og streambehandling.

Batchbehandling undersøger store datablokke over en lang periode. Det er meget effektivt, når du har nok tid til at indsamle og behandle dine data. Streambehandling undersøger derimod data i små partier. Det er meget effektivt, når du skal træffe beslutninger hurtigere og forkorte behandlingstiden.

3. Datarensning

Uanset mængden af ​​dine data skal du rense dem for at slippe af med snavs, der kan ændre nøjagtigheden af ​​dine resultater.

Rengøringsprocessen indebærer også korrekt formatering og fjernelse af irrelevante oplysninger.

4. Dataanalyse

Efter at have slettet snavs i dine data og formateret dem, er det tid til at analysere dem.

At omdanne dine data til værdifuld information er tidskrævende, men du kan bruge nogle processer til at fastgøre processen. De mest almindelige store dataanalysemetoder omfatter følgende:

Data Mining

Data mining er processen med at sortere store databaser for at identificere eksisterende mønstre ved at kigge efter anomalier og bygge klynger.

Deep Learning

Deep learning er processen med at efterligne menneskelig læring med brug af maskinlæring og kunstig intelligens til at finde lignende træk i komplekse og tvetydige datasæt.

Prediktiv analyse

Prediktiv analyse er processen med at stole på de historiske data i din organisation for at kunne fremsige fremtidige forudsigelser vedrørende risici og muligheder.

5 måder Big Data Analytics forhindrer trusler mod cybersikkerhed

Stigningen i datagenerering skaber flere muligheder for cybertrusler. Cyberkriminelle er opsatte på at gå på kompromis med de store mængder information, som store virksomheder kaster ud.

Selvom der stadig er meget mere arbejde at gøre for at skabe sikrere cybersikkerhed, er dataanalyse et godt forsvar mod cyberangreb. Lad os se på nogle af de måder, hvorpå big data -analyse forhindrer cybersikkerhedstrusler.

1. Forudsigelige modeller

Efter at have observeret cybertrusselmønstre kan du oprette forudsigelsesmodeller, der udløser advarsler, i det øjeblik et mønster observeres inden for dit netværks indgangspunkt.

Softwaretjenester som AI og maskinlæring hjælper med at sikre nøjagtigheden af ​​de cybertruselmønstre, der bruges til at udvikle forudsigelsesmodeller. Hvis en cybertrusel går ud over kontaktpunktet på dit netværk, kan dit system imødegå det med et real-time forsvarssvar.

2. Overvågning og automatisering i stor skala

Medarbejderes uvidenhed om sund cybersikkerhedspraksis forårsager en stor grad af cyberangreb i mange organisationer. Hvis dine medarbejdere ikke ved, hvad de skal gøre for at undgå et angreb, kan de gøre ting for at hjælpe angribere med at komme ind på dit netværk.

Selvom det stærkt anbefales at opbygge en sund cybersikkerhedskultur i din organisation, kan du det brug også big data -analyse til at overvåge dine medarbejderes aktiviteter for at opdage sårbare aktiviteter. Hvis nogen foretager en handling, der sætter dit netværk i fare, reagerer systemet for at begrænse effekten.

3. Realtidsindbrudsregistrering

En chance er alt, hvad en angriber har brug for for at ødelægge dit netværk. Det er dit ansvar at sikre, at de aldrig får den chance.

Implementerer indtrængningsdetekteringssystemer er en fantastisk måde at stoppe et angreb på, før det kommer tæt på dit netværks indtastningspunkt. Med big data -analyse kan du automatisere denne form for proces i stor skala.

Realtidsanalyse af data genereret af indtrængningsdetekteringssystemer afslører detaljerne i et angreb og viser dig alle de oplysninger, du har brug for for at stoppe det. Du kan integrere disse data i dit forsvar på jorden for øjeblikkeligt at ophæve et angreb.

4. Intelligent risikostyring

Jo mere vidende du har om mulige farer omkring dit system, jo ​​stærkere vil dit forsvar være.

Big data -analyse giver dig konkrete oplysninger om aktiviteterne i og omkring dit netværk. En grundig analyse af dine cybersikkerhedsdata afslører grundårsagerne til sikkerhedsbrud, hvilket giver dig et overblik over, hvordan disse aktiviteter opstod.

5. Trusselvisualisering

Big data -analyse gør det muligt for dig at være proaktiv i dine cybersikkerhedsstrategier ved at hjælpe dig med at lave mere præcise forudsigelser om aktiviteter i dit netværk.

Hvis din organisation allerede har lidt et cyberangreb, kan du bruge din analyse af big data -analyser til at få indsigt i angrebet.

Relaterede: Reaktiv vs. Proaktiv sikkerhed: Hvilken er mere effektiv?

Hvordan fik angriberen uautoriseret adgang til dit netværk? Hvilke punkter kom de ind på? Du kan finde svar på disse spørgsmål og mere fra dine dataanalyserapporter for at forhindre en fremtidig gentagelse.

Efterlader ikke plads til cyberkriminelle at trænge ind i dit netværk

De fleste cyberangreb sker på grund af menneskelige fejl og blinde pletter i et netværk. Du er enten uvidende om et eksisterende smuthul eller bliver bytte for ondsindede løjler af cyberkriminelle.

Big data -analyse bringer vigtig information om dit systems drift i forgrunden. Og hvis du nogensinde begår en fejl i dine operationer, kan du være sikker på, at der vil være et reaktion i realtid for at redde dagen.

Hvad er dataanalyse, og hvorfor er det vigtigt?

Hvad er dataanalyse? Vi forklarer datamining, analyse og datavisualisering i letforståelige termer.

Læs Næste

Om forfatteren