Vad är Big Data Analytics och hur hjälper det att förebygga hot mot cybersäkerhet?

Att förstå dina kunders behov är en integrerad del av kundnöjdheten. Och du behöver all information du kan få om dem för att leverera produkter eller tjänster av hög kvalitet som de önskar.

Det är viktigt att generera och analysera kunddata. Om du driver ett storskaligt företag kommer big data-analys till nytta för att fatta välinformerade beslut för att driva ditt företag framåt.

Visste du att du också kan använda stor dataanalys för att förhindra hot mot cybersäkerhet? I den här artikeln lär du dig om analys av big data, hur det fungerar och hur du kan använda det för att förhindra hot mot cybersäkerhet.

Vad är Big Data Analytics?

Big data är en varierad kategori av data i hög volym, variation och hastighet. De människor som interagerar med ditt företag producerar massor av data som ursprungligen är råa eller ostrukturerade.

Användningen av avancerad teknik som drivs av artificiell intelligens (AI) och Internet of Things (IoT) i dagens företag ökar mängden data som genereras av konsumenter. Storskaliga företag sitter kvar med mer data som skulle vara svåra att analysera utan big data-analys.

Big data-analys är processen att studera och analysera beteendemönster för att fatta välinformerade beslut och förutsägelser.

Företag tolkar hög volym konsumentdata med analytiska tekniker och programvara att förstå sina konsumenter bättre, tillgodose deras behov och positionera sig strategiskt.

Hur fungerar Big Data Analytics?

Data i rå form har liten eller ingen betydelse för ditt företag. I stället för att arbeta blindt kan du utnyttja stora data för att få en tydligare bild av din affärsriktning.

Så här fungerar dataanalys:

1. Datainsamling

Det första steget i stor dataanalys är datainsamling. Det är processen att få rå, ostrukturerad eller strukturerad information om dina kunder.

De olika medierna för datainsamling inkluderar molnlagring, artificiell intelligens, mobilapplikationer, IoT-sensorer i butik, etc.

Du kan lagra data som du samlar in i lager för enkel åtkomst med den intelligensprogramvara som du har använt i ditt företag.

Om du har att göra med alltför komplexa rådata kan du lagra dem i en datasjö istället för ett lager för bättre åtkomst och analys.

2. Databehandling

De flesta data som du samlar in är råa eller ostrukturerade. För att öka noggrannheten i din analys måste du organisera den ordentligt innan du fortsätter.

Den stora datamängden som genereras idag gör databehandlingen mer utmanande eftersom du kan ha ett överväldigande antal data i dina händer. Det finns dock två huvudmetoder som du kan implementera för att förenkla din databehandling - batchbehandling och strömbehandling.

Batchbehandling undersöker stora datablock över en lång period. Det är mycket effektivt när du har tillräckligt med tid på dig att samla in och behandla dina data. Streambearbetning, å andra sidan, undersöker data i små omgångar. Det är mycket effektivt när du behöver fatta beslut snabbare och förkorta handläggningstiden.

3. Datarengöring

Oavsett volymen på dina data måste du rengöra den för att bli av med smuts som kan ändra noggrannheten i dina resultat.

Rengöringsprocessen innebär också korrekt formatering och borttagning av irrelevant information.

4. Dataanalys

Efter att ha blivit av med smutsen i dina data och formaterat den är det dags att analysera den.

Att omvandla dina data till värdefull information är tidskrävande, men du kan använda vissa processer för att fästa processen. De vanligaste metoderna för stor dataanalys inkluderar följande:

Data Mining

Data mining är processen att sortera stora databaser för att identifiera befintliga mönster genom att se upp för avvikelser och bygga kluster.

Djup lärning

Deep learning är processen att imitera mänskligt lärande med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligens för att hitta liknande egenskaper i komplexa och tvetydiga datamängder.

Prediktiv analys

Prediktiv analys är processen att förlita sig på historiska data från din organisation för att göra framtida förutsägelser om risker och möjligheter.

5 sätt Big Data Analytics förhindrar hot mot cybersäkerhet

Ökningen av datagenerering skapar fler möjligheter för cyberhot. Cyberkriminella är angelägna om att äventyra de stora mängder information som stora företag tar ut.

Även om det fortfarande finns mycket mer arbete att göra för att skapa säkrare cybersäkerhet, sätter dataanalyser ett bra försvar mot cyberattacker. Låt oss ta en titt på några av de sätt som stor dataanalys förhindrar hot mot cybersäkerhet.

1. Prediktiva modeller

Efter att ha observerat cyberhotsmönster kan du skapa förutsägbara modeller som utlöser varningar i det ögonblick ett mönster observeras inom ingångspunkten i ditt nätverk.

Programvarutjänster som AI och maskininlärning hjälper till att säkerställa noggrannheten i de cyberhotsmönster som används för att utveckla förutsägbara modeller. Om ett cyberhot går utöver kontaktpunkten i ditt nätverk kan ditt system motverka det med ett realtidsförsvar.

2. Övervakning och automatisering i skala

Medarbetarnas okunnighet om sunda cybersäkerhetsmetoder orsakar en stor grad av cyberattacker i många organisationer. Om dina anställda inte vet vad de ska göra för att undvika en attack kan de göra saker för att hjälpa angripare att komma in i ditt nätverk.

Även om det är starkt rekommenderat att bygga upp en sund cybersäkerhetskultur i din organisation, kan du använd också stor dataanalys för att övervaka dina anställdas aktiviteter för att upptäcka sårbara aktiviteter. Om någon vidtar en åtgärd som sätter ditt nätverk i fara, svarar systemet för att begränsa effekten.

3. Intrångsdetektering i realtid

En chans är allt en angripare behöver för att få ner ditt nätverk. Det är ditt ansvar att se till att de aldrig får den chansen.

Implementering intrångsdetekteringssystem är ett bra sätt att stoppa en attack innan den kommer nära ditt nätverks ingångspunkt. Med stor dataanalys kan du automatisera denna typ av process i stor skala.

Realtidsanalys av data som genereras av intrångsdetekteringssystem avslöjar detaljerna i en attack och visar dig all information du behöver för att stoppa den. Du kan integrera dessa data i ditt försvar på marken för att omedelbart upphäva en attack.

4. Intelligent riskhantering

Ju mer kunnig du har om möjliga faror runt ditt system, desto starkare blir ditt försvar.

Big data -analys ger dig konkret information om aktiviteterna i och runt ditt nätverk. En fördjupad analys av dina cybersäkerhetsdata avslöjar grundorsakerna till säkerhetsöverträdelser, vilket ger dig en överblick över hur dessa aktiviteter uppstod.

5. Hotvisualisering

Big data -analys gör att du kan vara proaktiv i dina cybersäkerhetsstrategier genom att hjälpa dig att göra mer exakta förutsägelser om aktiviteter i ditt nätverk.

Om din organisation redan har drabbats av en cyberattack kan du använda din analys av stordataanalys för att få insikter om attacken.

Relaterad: Reaktiv vs. Proaktiv säkerhet: vilken är mer effektiv?

Hur fick angriparen obehörig åtkomst till ditt nätverk? Vilka poäng kom de in på? Du kan hitta svar på dessa frågor och mer från dina dataanalysrapporter för att förhindra framtida återkommande.

Lämna inget utrymme för cyberbrottslingar att tränga in i ditt nätverk

De flesta cyberattacker sker på grund av mänskliga misstag och blinda fläckar i ett nätverk. Du är antingen omedveten om ett befintligt kryphål eller blir offer för skadliga upptåg av cyberkriminella.

Big data -analys ger viktig information om ditt systems verksamhet framåt. Och om du någonsin gör ett misstag i din verksamhet kan du vara säker på att det kommer att finnas ett svar i realtid för att rädda dagen.

Vad är dataanalys och varför är det viktigt?

Vad är dataanalys? Vi förklarar datamining, analys och datavisualisering i lättförståliga termer.

Läs Nästa

Om författaren