Che cos'è l'analisi dei big data e in che modo aiuta a prevenire le minacce alla sicurezza informatica?

Comprendere le esigenze dei tuoi clienti è parte integrante della soddisfazione del cliente. E hai bisogno di tutte le informazioni che puoi ottenere su di loro per fornire i prodotti o i servizi di alta qualità che desiderano.

Generare e analizzare i dati dei clienti è fondamentale. Se gestisci un'azienda su larga scala, l'analisi dei big data è utile per prendere decisioni ben informate per far progredire la tua attività.

Sapevi che puoi anche utilizzare l'analisi dei big data per prevenire le minacce alla sicurezza informatica? In questo articolo imparerai a conoscere l'analisi dei big data, come funziona e come puoi utilizzarla per prevenire le minacce alla sicurezza informatica.

Che cos'è l'analisi dei Big Data?

Grandi dati è una categoria diversificata di dati ad alto volume, varietà e velocità. Le persone che interagiscono con la tua azienda producono tonnellate di dati originariamente grezzi o non strutturati.

L'uso di tecnologie avanzate guidate dall'intelligenza artificiale (AI) e dall'Internet of Things (IoT) nelle aziende moderne aumenta il volume di dati generati dai consumatori. Le aziende di grandi dimensioni rimangono con più dati che sarebbero difficili da analizzare senza l'analisi dei big data.

L'analisi dei big data è il processo di studio e analisi dei modelli comportamentali per prendere decisioni e previsioni ben informate.

Le aziende interpretano i dati dei consumatori ad alto volume con tecniche analitiche e software comprendere meglio i propri consumatori, soddisfare le loro esigenze e posizionarsi strategicamente.

Come funziona l'analisi dei Big Data?

I dati in forma grezza hanno poca o nessuna importanza per la tua attività. Invece di operare alla cieca, puoi sfruttare i big data per ottenere un quadro più chiaro della direzione della tua attività.

Ecco come funziona l'analisi dei big data:

1. Raccolta dati

Il primo passo nell'analisi dei big data è la raccolta dei dati. È il processo per ottenere informazioni grezze, non strutturate o strutturate sui tuoi clienti.

I vari mezzi di raccolta dati includono cloud storage, intelligenza artificiale, applicazioni mobili, sensori IoT in negozio, ecc.

Puoi archiviare i dati che raccogli nei magazzini per un facile accesso da parte del software di intelligence che hai adottato nella tua attività.

Se hai a che fare con dati grezzi eccessivamente complessi, puoi archiviarli in un data lake anziché in un magazzino per un migliore accesso e analisi.

2. Elaborazione dati

La maggior parte dei dati che raccogli sono grezzi o non strutturati. Per migliorare l'accuratezza della tua analisi, devi organizzarla correttamente prima di procedere.

L'elevato volume di dati generati al giorno d'oggi rende l'elaborazione dei dati più impegnativa in quanto potresti avere un numero enorme di dati nelle tue mani. Tuttavia, esistono due metodi principali che è possibile implementare per semplificare l'elaborazione dei dati: l'elaborazione in batch e l'elaborazione del flusso.

L'elaborazione batch esamina blocchi di dati di grandi dimensioni per un lungo periodo. È molto efficace quando hai abbastanza tempo a disposizione per raccogliere ed elaborare i tuoi dati. L'elaborazione del flusso, d'altra parte, esamina i dati in piccoli batch. È molto efficace quando devi prendere decisioni più velocemente, abbreviando i tempi di consegna.

3. Pulizia dei dati

Indipendentemente dal volume dei dati, è necessario pulirli per eliminare lo sporco che potrebbe alterare l'accuratezza dei risultati.

Il processo di pulizia comporta anche una corretta formattazione e rimozione di informazioni irrilevanti.

4. Analisi dei dati

Dopo aver eliminato lo sporco nei tuoi dati e averli formattati, è ora di analizzarli.

Trasformare i tuoi dati in informazioni preziose richiede tempo, ma puoi utilizzare alcuni processi per velocizzare il processo. I metodi di analisi dei big data più comuni includono quanto segue:

Estrazione dei dati

Estrazione dei dati è il processo di ordinamento di database di grandi dimensioni per identificare i modelli esistenti cercando anomalie e costruendo cluster.

Apprendimento profondo

Il deep learning è il processo di imitazione dell'apprendimento umano con l'uso dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale per trovare tratti simili in set di dati complessi e ambigui.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva è il processo di affidamento sui dati storici della tua organizzazione per fare previsioni future su rischi e opportunità.

5 modi in cui l'analisi dei big data previene le minacce alla sicurezza informatica

L'aumento della generazione di dati crea maggiori opportunità per le minacce informatiche. I criminali informatici sono desiderosi di compromettere gli elevati volumi di informazioni che le grandi aziende stanno sfornando.

Sebbene ci sia ancora molto lavoro da fare per creare una sicurezza informatica più sicura, l'analisi dei dati sta mettendo in atto buone difese contro gli attacchi informatici. Diamo un'occhiata ad alcuni dei modi in cui l'analisi dei big data previene le minacce alla sicurezza informatica.

1. Modelli predittivi

Dopo aver osservato i modelli di minacce informatiche, puoi creare modelli predittivi che attivano avvisi nel momento in cui viene osservato un modello all'interno del punto di ingresso della tua rete.

Servizi software come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico aiutano a garantire l'accuratezza dei modelli di minaccia informatica utilizzati nello sviluppo di modelli predittivi. Se una minaccia informatica va oltre il punto di contatto della tua rete, il tuo sistema può contrastarla con una risposta di difesa in tempo reale.

2. Monitoraggio e automazione su larga scala

L'ignoranza da parte dei dipendenti delle sane pratiche di sicurezza informatica causa un elevato grado di attacchi informatici in molte organizzazioni. Se i tuoi dipendenti non sanno cosa fare per evitare un attacco, potrebbero fare cose per aiutare gli aggressori a entrare nella tua rete.

Sebbene sia altamente raccomandato costruire una sana cultura della sicurezza informatica nella tua organizzazione, puoi utilizza anche l'analisi dei big data per monitorare le attività dei tuoi dipendenti per rilevare le vulnerabilità attività. Se qualcuno intraprende un'azione che mette a rischio la tua rete, il sistema risponde per limitare l'effetto.

3. Rilevamento delle intrusioni in tempo reale

Una possibilità è tutto ciò di cui ha bisogno un utente malintenzionato per abbattere la tua rete. È tua responsabilità assicurarti che non abbiano mai questa possibilità.

Attuazione sistemi antintrusione è un ottimo modo per fermare un attacco prima che si avvicini al punto di ingresso della rete. Con l'analisi dei big data, puoi automatizzare questo tipo di processo su larga scala.

L'analisi in tempo reale dei dati generati dai sistemi di rilevamento delle intrusioni espone i dettagli di un attacco, mostrandoti tutte le informazioni necessarie per fermarlo. Puoi integrare questi dati nelle tue difese a terra per annullare un attacco all'istante.

4. Gestione intelligente del rischio

Più sei informato sui possibili pericoli intorno al tuo sistema, più forti saranno le tue difese.

L'analisi dei big data ti fornisce informazioni concrete sulle attività all'interno e intorno alla tua rete. Un'analisi approfondita dei tuoi dati sulla sicurezza informatica espone le cause alla radice delle violazioni della sicurezza, offrendoti una panoramica dell'origine di tali attività.

5. Visualizzazione delle minacce

L'analisi dei big data ti consente di essere proattivo nelle tue strategie di sicurezza informatica aiutandoti a fare previsioni più accurate sulle attività nella tua rete.

Se la tua organizzazione ha già subito un attacco informatico, puoi utilizzare il tuo report di analisi dei big data per ottenere informazioni dettagliate sull'attacco.

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In che modo l'autore dell'attacco ha ottenuto l'accesso non autorizzato alla tua rete? Da quali punti sono entrati? Puoi trovare le risposte a queste domande e altro ancora dai tuoi rapporti di analisi dei dati per evitare che si ripetano in futuro.

Non lasciare spazio ai criminali informatici per penetrare nella tua rete

La maggior parte degli attacchi informatici avviene a causa di errori umani e punti ciechi in una rete. Non sei a conoscenza di una scappatoia esistente o sei vittima di buffonate dannose da parte dei criminali informatici.

L'analisi dei big data mette in primo piano le informazioni vitali sulle operazioni del sistema. E, se mai commetti un errore nelle tue operazioni, puoi essere certo che ci sarà una risposta in tempo reale per salvare la situazione.

Che cos'è l'analisi dei dati e perché è importante?

Che cos'è l'analisi dei dati? Spieghiamo il data mining, l'analisi e la visualizzazione dei dati in termini semplici da capire.

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