מהו ניתוח ביג דאטה וכיצד הוא מסייע במניעת איומי סייבר?

הבנת הצרכים של הלקוחות שלך היא חלק בלתי נפרד משביעות רצון הלקוחות. ואתה צריך את כל המידע שאתה יכול לקבל עליהם כדי לספק את המוצרים או השירותים האיכותיים שהם רוצים.

יצירת וניתוח נתוני לקוחות הם המפתח. אם אתה מנהל עסק רחב היקף, ניתוח נתונים גדולים מועיל לקבלת החלטות מושכלות כדי להניע את העסק שלך קדימה.

האם ידעת שאתה יכול גם להשתמש בניתוח נתונים גדולים כדי למנוע איומי אבטחת סייבר? במאמר זה תלמד על ניתוח נתונים גדולים, כיצד הוא פועל וכיצד תוכל להשתמש בו למניעת איומי אבטחת סייבר.

מהו Big Data Analytics?

נתונים גדולים היא קטגוריה מגוונת של נתונים בנפח גבוה, מגוון ומהירות. האנשים המקיימים אינטראקציה עם העסק שלך מייצרים טונות של נתונים שהם במקורם גולמיים או לא מובנים.

השימוש בטכנולוגיות מתקדמות המונעות על ידי בינה מלאכותית (AI) ואינטרנט הדברים (IoT) בעסקים של ימינו מגדיל את נפח הנתונים שנוצר על ידי הצרכנים. עסקים בקנה מידה גדול נותרים עם יותר נתונים שיהיה קשה לנתח ללא ניתוח נתונים גדולים.

ניתוח נתונים גדולים הוא תהליך של לימוד וניתוח דפוסי התנהגות לקבלת החלטות ותחזיות מושכלות.

עסקים מפרשים את נתוני הצרכנים בכמויות גדולות

טכניקות ותוכנות אנליטיות להבין טוב יותר את הצרכנים שלהם, לספק את צרכיהם ולמצב את עצמם באופן אסטרטגי.

כיצד עובד ניתוח נתונים גדולים?

לנתונים בצורה גולמית יש חשיבות מועטה או כלל לא לעסק שלך. במקום לפעול בעיוורון, תוכל למנף נתונים גדולים כדי לקבל תמונה ברורה יותר של הכיוון העסקי שלך.

להלן אופן ניתוח הנתונים הגדולים:

1. איסוף נתונים

השלב הראשון בניתוח נתונים גדולים הוא איסוף נתונים. זהו תהליך של קבלת מידע גולמי, לא מובנה או מובנה על הלקוחות שלך.

אמצעי איסוף הנתונים השונים כוללים אחסון בענן, בינה מלאכותית, יישומים ניידים, חיישני IoT בחנות וכו '.

אתה יכול לאחסן את הנתונים שאתה אוסף במחסנים לגישה קלה על ידי תוכנת המודיעין שאימצת בעסק שלך.

אם אתה מתמודד עם נתוני גלם מורכבים מדי, אתה יכול לאחסן אותם באגם נתונים במקום במחסן לגישה וניתוח טובים יותר.

2. עיבוד נתונים

רוב הנתונים שאתה אוסף הם גולמיים או לא מובנים. כדי לשפר את דיוק הניתוח שלך, עליך לארגן אותו כראוי לפני שתמשיך.

נפח הנתונים הגבוה שנוצר בימינו הופך את עיבוד הנתונים למאתגר יותר מכיוון שיש בידך מספר עצום של נתונים. עם זאת, ישנן שתי שיטות עיקריות שתוכל ליישם כדי לפשט את עיבוד הנתונים שלך - עיבוד אצווה ועיבוד זרם.

עיבוד אצווה בוחן חסימות נתונים גדולות לאורך תקופה ארוכה. זה יעיל מאוד כאשר יש לך מספיק זמן לאסוף ולעבד את הנתונים שלך. עיבוד הזרם, לעומת זאת, בוחן נתונים בקבוצות קטנות. זה יעיל מאוד כאשר אתה צריך לקבל החלטות מהר יותר, ולקצר את זמן התפנית.

3. ניקוי נתונים

ללא קשר לנפח הנתונים שלך, עליך לנקות אותם כדי להיפטר מהלכלוך שעלול לשנות את דיוק התוצאות שלך.

תהליך הניקוי כולל גם עיצוב נכון והסרה של מידע לא רלוונטי.

4. ניתוח נתונים

לאחר שנפטרת מהלכלוך בנתונים שלך ועיצבת אותם, הגיע הזמן לנתח אותם.

הפיכת הנתונים שלך למידע יקר היא זמן רב, אך תוכל להשתמש בכמה תהליכים כדי להדק את התהליך. השיטות הנפוצות ביותר לניתוח נתונים גדולים כוללות את הדברים הבאים:

כריית מידע

כריית מידע הוא תהליך מיון מאגרי מידע גדולים לזיהוי דפוסים קיימים על ידי חיפוש אחר חריגות ובניית אשכולות.

למידה עמוקה

למידה עמוקה היא תהליך של חיקוי למידה אנושית בעזרת למידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית למציאת תכונות דומות במערכי נתונים מורכבים ועמומים.

ניתוח חיזוי

ניתוח חיזוי הוא תהליך של הסתמכות על הנתונים ההיסטוריים של הארגון שלך כדי לבצע תחזיות עתידיות בנוגע לסיכונים והזדמנויות.

5 דרכים ניתוח נתונים גדולים מונע איומי אבטחת סייבר

הגידול בייצור הנתונים יוצר יותר הזדמנויות לאיומי סייבר. פושעי הרשת להוטים להתפשר על כמויות המידע הגבוהות שעסקים גדולים מוציאים החוצה.

למרות שעדיין יש עוד הרבה עבודה ביצירת אבטחת סייבר בטוחה יותר, אבל ניתוח הנתונים מעמיד הגנה טובה מפני מתקפות סייבר. בואו נסתכל על כמה מהדרכים שבהן ניתוח נתונים גדולים מונע איומי אבטחת סייבר.

1. דגמים מנבאים

לאחר שהתבוננת בדפוסי איום ברשת, תוכל ליצור מודלים מנבאים המפעילים התראות ברגע שנצפתה דפוס בתוך נקודת הכניסה של הרשת שלך.

שירותי תוכנה כמו AI ולמידת מכונה מסייעים להבטיח את הדיוק של דפוסי איום הסייבר המשמשים בפיתוח מודלים מנבאים. אם איום סייבר חורג מנקודת המגע של הרשת שלך, המערכת שלך יכולה להתמודד עם זה באמצעות תגובת הגנה בזמן אמת.

2. ניטור ואוטומציה בקנה מידה

אי ידיעת העובדים בנוגע לנהלי אבטחת סייבר בריאים גורמת להתקפות סייבר רבות בארגונים רבים. אם העובדים שלך לא יודעים מה לעשות כדי להימנע מהתקפה, הם עשויים לעשות דברים כדי לעזור לתוקפים להיכנס לרשת שלך.

אמנם בניית תרבות אבטחת סייבר בריאה בארגון שלך מומלצת מאוד, אך תוכל השתמש גם בניתוח נתונים גדולים כדי לפקח על פעילויות העובדים שלך לאיתור פגיעים פעילויות. אם מישהו מבצע פעולה המסכנת את הרשת שלך, המערכת מגיבה להגבלת האפקט.

3. זיהוי חדירה בזמן אמת

הזדמנות אחת היא כל מה שתוקף צריך להפיל את הרשת שלך. זו אחריותך לוודא שהם לעולם לא יקבלו את ההזדמנות הזו.

יישום מערכות איתור פריצה היא דרך מצוינת לעצור מתקפה לפני שהיא מתקרבת לנקודת הכניסה של הרשת שלך. בעזרת ניתוח נתונים גדולים, אתה יכול להפוך תהליך מסוג זה לאוטומטי בקנה מידה.

ניתוח בזמן אמת של נתונים שנוצרו על ידי מערכות גילוי חדירות חושף את פרטי ההתקפה, ומראה לך את כל המידע הדרוש לך כדי לעצור אותו. אתה יכול לשלב נתונים אלה בהגנות שלך בשטח כדי לבטל התקפה מיידית.

4. ניהול סיכונים חכם

ככל שיש לך ידע רב יותר בנוגע לסכנות אפשריות סביב המערכת שלך, כך ההגנה שלך תהיה חזקה יותר.

ניתוח נתונים גדולים נותן לך מידע קונקרטי על הפעילויות ברשת שלך ובסביבתה. ניתוח מעמיק של נתוני אבטחת הסייבר שלך חושף את הסיבות הבסיסיות להפרות האבטחה, ונותן לך סקירה כללית של מקורן של פעילויות אלה.

5. הדמיה של איום

ניתוח נתונים גדולים מאפשר לך להיות פרואקטיבי באסטרטגיות אבטחת הסייבר שלך על ידי עזרה לך לבצע תחזיות מדויקות יותר לגבי פעילויות ברשת שלך.

אם הארגון שלך כבר ספג מתקפת סייבר, תוכל להשתמש בדוח ניתוח הנתונים הגדולים שלך כדי לקבל תובנות על ההתקפה.

קָשׁוּר: תגובתי לעומת אבטחה יזומה: מה יעיל יותר?

כיצד קיבל התוקף גישה בלתי מורשית לרשת שלך? אילו נקודות הם הגיעו אליהם? תוכל למצוא תשובות לשאלות אלה ועוד מדוחות ניתוח הנתונים שלך כדי למנוע הישנות עתידית.

לא משאיר מקום לפושעי רשת לחדור לרשת שלך

רוב מתקפות הסייבר מתרחשות בגלל טעויות אנוש וכתמים עיוורים ברשת. או שאתה לא מודע לפרצה קיימת או שאתה נטרף לתעלולים זדוניים של פושעי רשת.

ניתוח נתונים גדולים מציג מידע חיוני אודות פעולות המערכת שלך בחזית. ואם אי פעם תעשה טעות בפעולות שלך, אתה יכול להיות סמוך ובטוח כי תהיה תגובה בזמן אמת להצלת היום.

מהו ניתוח נתונים ומדוע הוא חשוב?

מהו ניתוח נתונים? אנו מסבירים כריית נתונים, ניתוחים והדמיית נתונים במונחים פשוטים להבנה.

קרא הבא

על הסופר