O que é Big Data Analytics e como isso ajuda a prevenir ameaças à segurança cibernética?
Compreender as necessidades de seus clientes é parte integrante da satisfação do cliente. E você precisa de todas as informações que puder obter sobre eles para fornecer os produtos ou serviços de alta qualidade que desejam.
Gerar e analisar dados do cliente é fundamental. Se você administra uma empresa de grande escala, a análise de big data é útil para tomar decisões bem informadas para impulsionar seus negócios.
Você sabia que também pode usar a análise de big data para evitar ameaças à segurança cibernética? Neste artigo, você aprenderá sobre a análise de big data, como funciona e como pode usá-la para evitar ameaças à segurança cibernética.
O que é Big Data Analytics?
Big data é uma categoria diversificada de dados em alto volume, variedade e velocidade. As pessoas que interagem com sua empresa produzem toneladas de dados que são originalmente brutos ou não estruturados.
O uso de tecnologias avançadas impulsionadas pela Inteligência Artificial (IA) e pela Internet das Coisas (IoT) nos negócios modernos aumenta o volume de dados gerados pelos consumidores. As empresas de grande porte ficam com mais dados que seriam difíceis de analisar sem a análise de big data.
A análise de big data é o processo de estudar e analisar padrões de comportamento para tomar decisões e previsões bem informadas.
As empresas interpretam dados de alto volume do consumidor com técnicas analíticas e software para entender melhor seus consumidores, satisfazer suas necessidades e se posicionar estrategicamente.
Como funciona a análise de Big Data?
Os dados em formato bruto têm pouca ou nenhuma importância para o seu negócio. Em vez de operar às cegas, você pode aproveitar o big data para obter uma imagem mais clara da direção de seus negócios.
Veja como funciona a análise de big data:
1. Coleta de dados
A primeira etapa na análise de big data é a coleta de dados. É o processo de obtenção de informações brutas, não estruturadas ou estruturadas sobre seus clientes.
Os vários meios de coleta de dados incluem armazenamento em nuvem, inteligência artificial, aplicativos móveis, sensores de IoT na loja, etc.
Você pode armazenar os dados que você coleta em depósitos para fácil acesso pelo software de inteligência que você adotou em seu negócio.
Se você estiver lidando com dados brutos excessivamente complexos, poderá armazená-los em um data lake em vez de em um warehouse para melhor acesso e análise.
2. Processamento de Dados
A maioria dos dados que você coleta são brutos ou não estruturados. Para aumentar a precisão de sua análise, você deve organizá-la adequadamente antes de continuar.
O alto volume de dados gerados hoje em dia torna o processamento de dados mais desafiador, pois você pode ter uma quantidade enorme de dados em suas mãos. No entanto, existem dois métodos principais que você pode implementar para simplificar o processamento de dados – processamento em lote e processamento em fluxo.
O processamento em lote examina grandes blocos de dados por um longo período. É muito eficaz quando você tem tempo suficiente para coletar e processar seus dados. O processamento de fluxo, por outro lado, examina os dados em pequenos lotes. É muito eficaz quando você precisa tomar decisões mais rapidamente, reduzindo o tempo de resposta.
3. Limpeza de dados
Independentemente do volume de seus dados, você precisa limpá-los para se livrar da sujeira que pode alterar a precisão dos resultados.
O processo de limpeza também envolve formatação adequada e remoção de informações irrelevantes.
4. Análise de dados
Depois de se livrar da sujeira em seus dados e formatá-los, é hora de analisá-los.
Transformar seus dados em informações valiosas é demorado, mas você pode usar alguns processos para agilizar o processo. Os métodos de análise de big data mais comuns incluem o seguinte:
Mineração de dados
A mineração de dados é o processo de classificação de grandes bancos de dados para identificar padrões existentes, procurando anomalias e criando clusters.
Aprendizado Profundo
Aprendizado profundo é o processo de imitar o aprendizado humano com o uso de aprendizado de máquina e inteligência artificial para encontrar características semelhantes em conjuntos de dados complexos e ambíguos.
Análise Preditiva
A análise preditiva é o processo de confiar nos dados históricos de sua organização para fazer previsões futuras sobre riscos e oportunidades.
5 maneiras de a análise de big data evitar ameaças à segurança cibernética
O aumento na geração de dados cria mais oportunidades para ameaças cibernéticas. Os cibercriminosos desejam comprometer o alto volume de informações que as grandes empresas estão produzindo.
Embora ainda haja muito trabalho a ser feito para criar uma segurança cibernética mais segura, a análise de dados está apresentando boas defesas contra ataques cibernéticos. Vamos dar uma olhada em algumas das maneiras como a análise de big data evita ameaças à segurança cibernética.
1. Modelos preditivos
Tendo observado os padrões de ameaças cibernéticas, você pode criar modelos preditivos que acionam alertas no momento em que um padrão é observado no ponto de entrada de sua rede.
Serviços de software como IA e aprendizado de máquina ajudam a garantir a precisão dos padrões de ameaças cibernéticas usados no desenvolvimento de modelos preditivos. Se uma ameaça cibernética ultrapassar o ponto de contato de sua rede, seu sistema poderá combatê-la com uma resposta de defesa em tempo real.
2. Monitoramento e automação em escala
A ignorância dos funcionários sobre práticas saudáveis de segurança cibernética causa um alto grau de ataques cibernéticos em muitas organizações. Se seus funcionários não souberem o que fazer para evitar um ataque, eles podem fazer coisas para ajudar os invasores a entrar em sua rede.
Embora seja altamente recomendável construir uma cultura de segurança cibernética saudável em sua organização, você também pode usar a análise de big data para monitorar as atividades de seus funcionários e detectar atividades vulneráveis. Se alguém realizar uma ação que coloque sua rede em risco, o sistema responderá para limitar o efeito.
3. Detecção de intrusão em tempo real
Uma chance é tudo que um invasor precisa para derrubar sua rede. É sua responsabilidade garantir que eles nunca tenham essa chance.
Implementar sistemas de detecção de intrusão é uma ótima maneira de interromper um ataque antes que ele se aproxime do ponto de entrada da rede. Com a análise de big data, você pode automatizar esse tipo de processo em escala.
A análise em tempo real dos dados gerados pelos sistemas de detecção de intrusão expõe os detalhes de um ataque, mostrando todas as informações de que você precisa para impedi-lo. Você pode integrar esses dados em suas defesas no terreno para anular um ataque instantaneamente.
4. Gestão Inteligente de Riscos
Quanto mais conhecimento você tiver sobre os possíveis perigos ao redor de seu sistema, mais fortes serão suas defesas.
A análise de big data fornece informações concretas sobre as atividades dentro e ao redor de sua rede. Uma análise aprofundada de seus dados de segurança cibernética expõe as causas raízes das violações de segurança, dando a você uma visão geral de como essas atividades se originaram.
5. Visualização da ameaça
A análise de big data permite que você seja proativo em suas estratégias de segurança cibernética, ajudando a fazer previsões mais precisas sobre as atividades em sua rede.
Se sua organização já sofreu um ataque cibernético, você pode usar seu relatório de análise de big data para obter insights sobre o ataque.
Como o invasor obteve acesso não autorizado à sua rede? Por quais pontos eles chegaram? Você pode encontrar respostas para essas perguntas e muito mais em seus relatórios de análise de dados para evitar uma recorrência futura.
Não deixando espaço para que os cibercriminosos penetrem na sua rede
A maioria dos ataques cibernéticos ocorre devido a erro humano e pontos cegos em uma rede. Você não está ciente de uma lacuna existente ou é vítima de artifícios maliciosos de cibercriminosos.
A análise de big data traz informações vitais sobre as operações do seu sistema. E, se você cometer um erro em suas operações, pode ter certeza de que haverá uma resposta em tempo real para salvar o dia.
