Läsare som du hjälper till att stödja MUO. När du gör ett köp med hjälp av länkar på vår webbplats kan vi tjäna en affiliate-provision.
Att upprätthålla hög datakvalitet är viktigt om du vill få ut det mesta av dina datamängder. Att arbeta med tvivelaktiga data kan leda till allvarliga förluster. För att undvika detta måste du bekanta dig med datavalideringstekniker såsom dataprofilering.
Dataprofilering erbjuder ett enkelt men effektivt ramverk för att undersöka dina datamängder och förbättra din cybersäkerhet. Så vad är fördelarna med dataprofilering? Och hur kan du använda det till din fördel?
Vad är dataprofilering?
Dataprofilering är processen att analysera, utvärdera och undersöka datamängder för bättre förståelse och tillämpning. Den röntgar strukturen av data för att avgöra om den är av god kvalitet när det gäller integritet, noggrannhet, konsistens och mer, för att förbättra din cybersäkerhet.
Som med det mesta ger datakällan insikter i dess förutsättningar. Den berättar varför uppgifterna är som de är. Profilering identifierar källorna till datamängder för att förstå deras ursprungliga tillstånd och hjälper till att identifiera element som kan ha ändrat deras autenticitet.
Om det görs rätt sätter dataprofilering prejudikat och vägleder dig om hur du använder dina datamängder effektivt. Du kan kanalisera resultat från din analys till områden som är mest fördelaktiga för dig. Detta är nyckeln eftersom felaktig anpassning av information från dina datamängder kan utsätta ditt system för säkerhetsbrister.
Vilka är fördelarna med dataprofilering?
Att använda de datamängder du samlar in utan att profilera dem kan påverka din nätverksprestanda. I svåra fall kan det skapa utrymme för cyberattacker.
Dataprofilering är nyckeln i cybersäkerhet av flera skäl.
1. Underlätta bättre beslutsfattande
Resultaten av dina handlingar är en utlöpare av din förmåga att fatta beslut. Istället för att fatta beslut i blindo måste du arbeta med den data som står till ditt förfogande. Men hur giltiga är dina datamängder?
Att fatta beslut baserat på ogiltiga datamängder är ett recept på katastrof och kan utsätta ditt system för dataintrång och andra cyberattacker.
Dataprofilering underlättar datavaliditeten. Med sådan konkret information till ditt förfogande kan du göra medvetna val. Det ger dig möjlighet att veta vad som fungerar för dig. Du kan replikera dina framgångar genom att använda giltiga datamängder upprepade gånger.
2. Förbättra dataintegritet och trovärdighet
Integritet och trovärdighet är attribut för giltiga datamängder. Även när du vidtar åtgärder för att skydda din databas mot obehörig åtkomst, kan dina data äventyras antingen i vila eller under transport genom Man-in-the-Middle (MitM) attacker och andra tekniker som cyberbrottslingar använder.
Dataprofilering hjälper dig att identifiera och sålla avvikelser i dina datamängder. Det förhindrar också redundans som kan göra att resultat dupliceras. Om du erbjuder tjänster till personer med felaktiga eller kontaminerade data, kommer din integritet också att vara på spel på grund av bristerna i dina erbjudanden.
3. Öka precisionen i prediktiv analys
Att förutsäga utfall i din applikation hjälper till att förhindra datastöld, hot och intrång. Inom cybersäkerhet, att anta proaktiv säkerhet slår reaktiv säkerhet. Effektiviteten av din proaktiva säkerhet beror på precisionen i din prediktiva analys. Dina förutsägelser blir mer exakta när dina datamängder är korrekta.
Dataprofilering ger dig bättre insikter om aktiviteterna i ditt nätverk. Med konkret data tillgänglig för profilering kan du ställa in din cybersäkerhetsstruktur i förväg för att förhindra cyberhot och attacker.
4. Fokusera på möjligheter
Ibland kanske du jagar saker som inte är till någon nytta för dig eller ditt system. Du lägger din tid och resurser på improduktiva satsningar. Dataprofilering ger dig en tydlig bild av ditt nätverk; så utifrån dina dataprofileringsresultat kan du identifiera ditt nätverks styrkor och svagheter.
När du vet vad som fungerar för dig kan du fokusera på det och uppnå önskade resultat. Att fokusera på specifika saker odlar bättre hantering av resurser. Detta är särskilt viktigt om du har begränsade resurser eftersom du inte har råd att slösa dem på aktiviteter som inte gynnar ditt system.
5. Bättre krishantering
Varje system är utsatt för cyberattacker. Även när du har starka försvarsmekanismer bör du vara beredd på en attack. Om du utsätts för en cyberattack, hur du svarar på eller hanterar den speglar dess övergripande inverkan på ditt system.
Att ha tydliga och heltäckande datamängder ger dig värdefull information att förbereda för krishantering i förväg utveckla en åtgärdsplan för incidenter. Du kan skapa möjliga attackscenarier, och om en attack så småningom inträffar kommer du inte att tas ovetande.
Typer av dataprofilering
Dataprofilering erbjuder olika kategorier för att hjälpa dig sortera information på det mest effektiva sättet för ditt system. De tre huvudtyperna av dataprofilering är strukturupptäckt, innehållsupptäckt och relationsupptäckt.
1. Strukturupptäckt
En av de saker som ogiltigförklarar data är inkonsekvens. Om elementen i din data inte är konsekventa kommer dina resultat att vara felaktiga. Strukturupptäckt fokuserar på hur du formaterar dina datamängder för att säkerställa konsekvens.
Vid dataprofilering hjälper strukturupptäckt dig att fastställa riktigheten av dina data genom att analysera dem med grundläggande statistik. När du granskar dina datamängder mot mätvärdena kommer du att se de felaktigheter som kan finnas och korrigera dem.
2. Innehållsupptäckt
Du kommer att stöta på problem när du försöker integrera en enda del av felaktig data i andra delar som är korrekta. Innehållsupptäckt betonar noggrannheten hos enskilda databitar.
Om ett enskilt datavärde är ogiltigt kommer det att påverka giltigheten för hela datamängden. I innehållsupptäckt måste du verifiera och formatera varje databit innan du sammanfogar dem.
3. Relationsupptäckt
Vad är sambandet mellan de olika datamängderna som du arbetar med? I dataprofilering hjälper relationsupptäckt dig att identifiera befintliga kopplingar mellan datamängder. Med denna kunskap kan du få en bättre förståelse för dina uppsättningar och anpassa dem korrekt.
Utnyttja dataprofilering för bättre implementering
För att du ska kunna använda din data på bästa sätt måste du tolka den korrekt. Profilering hjälper dig att få maximalt värde från dina datamängder eftersom det tar bort alla element som kan ändra dess integritet och noggrannhet.
Irrelevant information kan ändra giltigheten av dina uppgifter. Genom att undersöka och ordna dina datamängder med dataprofilering tar du bort allt ludd och har bara den relevanta informationen du behöver för att fatta rätt beslut vad gäller din cybersäkerhet bekymrad.