Wat is big data-analyse en hoe helpt het cyberbeveiligingsbedreigingen te voorkomen?

Het begrijpen van de behoeften van uw klanten is een integraal onderdeel van klanttevredenheid. En u hebt alle informatie nodig die u over hen kunt krijgen om de hoogwaardige producten of diensten te leveren die zij wensen.

Het genereren en analyseren van klantgegevens is essentieel. Als u een grootschalig bedrijf runt, is big data-analyse handig om weloverwogen beslissingen te nemen om uw bedrijf vooruit te helpen.

Wist u dat u ook big data-analyse kunt gebruiken om cyberbeveiligingsbedreigingen te voorkomen? In dit artikel leert u over big data-analyse, hoe het werkt en hoe u het kunt gebruiken om cyberbeveiligingsbedreigingen te voorkomen.

Wat is big data-analyse?

Grote gegevens is een diverse categorie gegevens in hoog volume, variëteit en snelheid. De mensen die met uw bedrijf communiceren, produceren tonnen gegevens die oorspronkelijk onbewerkt of ongestructureerd zijn.

Het gebruik van geavanceerde technologieën die worden aangedreven door kunstmatige intelligentie (AI) en het internet der dingen (IoT) in moderne bedrijven verhoogt het volume aan gegevens dat door consumenten wordt gegenereerd. Grootschalige bedrijven hebben meer gegevens die moeilijk te analyseren zouden zijn zonder big data-analyse.

Big data-analyse is het proces van het bestuderen en analyseren van gedragspatronen om goed geïnformeerde beslissingen en voorspellingen te maken.

Bedrijven interpreteren consumentengegevens in grote hoeveelheden met: analytische technieken en software om hun consumenten beter te begrijpen, aan hun behoeften te voldoen en zich strategisch te positioneren.

Hoe werkt big data-analyse?

Gegevens in ruwe vorm zijn van weinig of geen belang voor uw bedrijf. In plaats van blindelings te werk te gaan, kunt u gebruikmaken van big data om een ​​duidelijker beeld te krijgen van uw bedrijfsrichting.

Zo werkt big data-analyse:

1. Gegevensverzameling

De eerste stap in big data-analyse is het verzamelen van gegevens. Het is het proces van het verkrijgen van ruwe, ongestructureerde of gestructureerde informatie over uw klanten.

De verschillende media voor gegevensverzameling omvatten cloudopslag, kunstmatige intelligentie, mobiele applicaties, IoT-sensoren in de winkel, enz.

U kunt de gegevens die u verzamelt in magazijnen opslaan voor gemakkelijke toegang door de intelligentiesoftware die u in uw bedrijf hebt toegepast.

Als u te maken heeft met te complexe onbewerkte gegevens, kunt u deze opslaan in een datameer in plaats van in een magazijn voor betere toegang en analyse.

2. Gegevensverwerking

De meeste gegevens die u verzamelt, zijn onbewerkt of ongestructureerd. Om de nauwkeurigheid van uw analyse te vergroten, moet u deze goed organiseren voordat u verder gaat.

De grote hoeveelheid gegevens die tegenwoordig wordt gegenereerd, maakt het verwerken van gegevens een grotere uitdaging, omdat u mogelijk een overweldigend aantal gegevens in handen heeft. Er zijn echter twee belangrijke methoden die u kunt implementeren om uw gegevensverwerking te vereenvoudigen: batchverwerking en stroomverwerking.

Batchverwerking onderzoekt grote datablokken over een lange periode. Het is zeer effectief wanneer u voldoende tijd heeft om uw gegevens te verzamelen en te verwerken. Stroomverwerking daarentegen onderzoekt gegevens in kleine batches. Het is zeer effectief wanneer u sneller beslissingen moet nemen, waardoor de doorlooptijd wordt verkort.

3. Gegevens opschonen

Ongeacht het volume van uw gegevens, u moet deze opschonen om het vuil te verwijderen dat de nauwkeurigheid van uw resultaten zou kunnen veranderen.

Het opschoningsproces omvat ook de juiste opmaak en verwijdering van irrelevante informatie.

4. Gegevensanalyse

Nadat u het vuil in uw gegevens heeft verwijderd en geformatteerd, is het tijd om het te analyseren.

Het omzetten van uw gegevens in waardevolle informatie is tijdrovend, maar u kunt sommige processen gebruiken om het proces te versnellen. De meest voorkomende methoden voor big data-analyse zijn de volgende:

Datamining

Datamining is het proces van het sorteren van grote databases om bestaande patronen te identificeren door te letten op afwijkingen en clusters te bouwen.

Diep leren

Deep learning is het proces van het imiteren van menselijk leren met behulp van machine learning en kunstmatige intelligentie om vergelijkbare eigenschappen te vinden in complexe en ambigue datasets.

Voorspellende analyse

Voorspellende analyse is het proces waarbij u vertrouwt op de historische gegevens van uw organisatie om toekomstige voorspellingen te doen met betrekking tot risico's en kansen.

5 manieren waarop big data-analyse cyberbeveiligingsbedreigingen voorkomt

De toename van datageneratie creëert meer kansen voor cyberdreigingen. Cybercriminelen willen graag de grote hoeveelheden informatie die grote bedrijven produceren, in gevaar brengen.

Hoewel er nog veel werk aan de winkel is om veiligere cyberbeveiliging te creëren, biedt data-analyse een goede bescherming tegen cyberaanvallen. Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop big data-analyse cyberbeveiligingsbedreigingen voorkomt.

1. Voorspellende modellen

Nadat u cyberdreigingspatronen heeft waargenomen, kunt u voorspellende modellen maken die waarschuwingen activeren op het moment dat een patroon wordt waargenomen binnen het toegangspunt van uw netwerk.

Softwareservices zoals AI en machine learning helpen de nauwkeurigheid te waarborgen van de cyberdreigingspatronen die worden gebruikt bij het ontwikkelen van voorspellende modellen. Als een cyberdreiging verder gaat dan het contactpunt van uw netwerk, kan uw systeem dit tegengaan met een realtime verdedigingsreactie.

2. Monitoring en automatisering op schaal

De onwetendheid van werknemers over gezonde cyberbeveiligingspraktijken veroorzaakt in veel organisaties een grote mate van cyberaanvallen. Als uw medewerkers niet weten wat ze moeten doen om een ​​aanval te voorkomen, kunnen ze dingen doen om aanvallers te helpen toegang te krijgen tot uw netwerk.

Hoewel het opbouwen van een gezonde cyberbeveiligingscultuur in uw organisatie ten zeerste wordt aanbevolen, kunt u: gebruik ook big data-analyse om de activiteiten van uw medewerkers te monitoren om kwetsbare punten te detecteren activiteiten. Als iemand een actie onderneemt die uw netwerk in gevaar brengt, reageert het systeem om het effect te beperken.

3. Realtime inbraakdetectie

Eén kans is alles wat een aanvaller nodig heeft om uw netwerk uit te schakelen. Het is jouw verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat ze die kans nooit krijgen.

Implementeren inbraakdetectiesystemen is een geweldige manier om een ​​aanval te stoppen voordat deze in de buurt komt van het toegangspunt van uw netwerk. Met big data-analyse kunt u dit soort processen op grote schaal automatiseren.

Realtime analyse van gegevens die door inbraakdetectiesystemen worden gegenereerd, legt de details van een aanval bloot en toont u alle informatie die u nodig hebt om deze te stoppen. U kunt deze gegevens in uw verdediging op de grond integreren om een ​​aanval onmiddellijk teniet te doen.

4. Intelligent risicobeheer

Hoe beter u op de hoogte bent van mogelijke gevaren rond uw systeem, hoe sterker uw verdediging zal zijn.

Big data analytics geeft u concrete informatie over de activiteiten in en om uw netwerk. Een diepgaande analyse van uw cyberbeveiligingsgegevens legt de hoofdoorzaken van beveiligingsinbreuken bloot, zodat u een overzicht krijgt van hoe die activiteiten zijn ontstaan.

5. Dreigingsvisualisatie

Met big data-analyse kunt u proactief zijn in uw cyberbeveiligingsstrategieën door u te helpen nauwkeurigere voorspellingen te doen over activiteiten in uw netwerk.

Als uw organisatie al een cyberaanval heeft gehad, kunt u uw big data-analyserapport gebruiken om inzicht te krijgen in de aanval.

Verwant: Reactieve vs. Proactieve beveiliging: wat is effectiever?

Hoe heeft de aanvaller ongeoorloofde toegang tot uw netwerk gekregen? Via welke punten zijn ze binnengekomen? U kunt antwoorden op deze vragen en meer vinden in uw gegevensanalyserapporten om herhaling in de toekomst te voorkomen.

Geen ruimte laten voor cybercriminelen om uw netwerk binnen te dringen

De meeste cyberaanvallen gebeuren door menselijke fouten en blinde vlekken in een netwerk. U bent zich niet bewust van een bestaande maas in de wet of wordt het slachtoffer van kwaadaardige capriolen van cybercriminelen.

Big data-analyse brengt essentiële informatie over de werking van uw systeem naar voren. En als u ooit een fout maakt in uw activiteiten, kunt u er zeker van zijn dat er een realtime reactie zal zijn om de dag te redden.

Wat is data-analyse en waarom is het belangrijk?

Wat is data-analyse? We leggen datamining, analyse en datavisualisatie uit in eenvoudig te begrijpen bewoordingen.

Lees volgende

Over de auteur