Was ist Big Data Analytics und wie hilft es, Cybersicherheitsbedrohungen zu verhindern?

Das Verständnis der Bedürfnisse Ihrer Kunden ist ein wesentlicher Bestandteil der Kundenzufriedenheit. Und Sie benötigen alle Informationen, die Sie über sie erhalten können, um die gewünschten Produkte oder Dienstleistungen von hoher Qualität zu liefern.

Die Generierung und Analyse von Kundendaten ist der Schlüssel. Wenn Sie ein großes Unternehmen führen, ist Big Data Analytics praktisch, um fundierte Entscheidungen zu treffen, um Ihr Unternehmen voranzutreiben.

Wussten Sie, dass Sie mit Big Data Analytics auch Cybersicherheitsbedrohungen verhindern können? In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Big Data Analytics, wie sie funktioniert und wie Sie damit Cybersicherheitsbedrohungen verhindern können.

Was ist Big-Data-Analyse?

Große Daten ist eine vielfältige Kategorie von Daten mit hohem Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Die Personen, die mit Ihrem Unternehmen interagieren, produzieren Tonnen von Daten, die ursprünglich roh oder unstrukturiert sind.

Der Einsatz fortschrittlicher Technologien, die durch künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT) in modernen Unternehmen angetrieben werden, erhöht das von Verbrauchern generierte Datenvolumen. Großunternehmen stehen mehr Daten zur Verfügung, die ohne Big-Data-Analyse schwer zu analysieren wären.

Big Data Analytics ist der Prozess der Untersuchung und Analyse von Verhaltensmustern, um fundierte Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.

Unternehmen interpretieren umfangreiche Verbraucherdaten mit Analysetechniken und Software um ihre Konsumenten besser zu verstehen, ihre Bedürfnisse zu befriedigen und sich strategisch zu positionieren.

Wie funktioniert Big-Data-Analyse?

Daten in Rohform sind für Ihr Unternehmen von geringer oder keiner Bedeutung. Anstatt blind vorzugehen, können Sie Big Data nutzen, um ein klareres Bild Ihrer Geschäftsrichtung zu erhalten.

So funktioniert Big-Data-Analyse:

1. Datensammlung

Der erste Schritt in der Big-Data-Analyse ist die Datensammlung. Es ist der Prozess, rohe, unstrukturierte oder strukturierte Informationen über Ihre Kunden zu erhalten.

Zu den verschiedenen Medien der Datenerfassung gehören Cloud-Speicher, künstliche Intelligenz, mobile Anwendungen, IoT-Sensoren im Geschäft usw.

Sie können die von Ihnen gesammelten Daten in Lagerhäusern speichern, damit sie von der Intelligence-Software, die Sie in Ihrem Unternehmen eingeführt haben, leicht darauf zugreifen können.

Wenn Sie es mit zu komplexen Rohdaten zu tun haben, können Sie diese für einen besseren Zugriff und eine bessere Analyse in einem Data Lake statt in einem Warehouse speichern.

2. Datenverarbeitung

Die meisten der von Ihnen gesammelten Daten sind roh oder unstrukturiert. Um die Genauigkeit Ihrer Analyse zu erhöhen, müssen Sie diese ordnungsgemäß organisieren, bevor Sie fortfahren.

Das hohe Datenvolumen, das heutzutage erzeugt wird, erschwert die Datenverarbeitung, da Sie möglicherweise eine überwältigende Datenmenge in Ihren Händen haben. Es gibt jedoch zwei Hauptmethoden, die Sie implementieren können, um Ihre Datenverarbeitung zu vereinfachen – die Stapelverarbeitung und die Stream-Verarbeitung.

Die Stapelverarbeitung untersucht große Datenblöcke über einen langen Zeitraum. Es ist sehr effektiv, wenn Sie genügend Zeit haben, um Ihre Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Die Stream-Verarbeitung hingegen untersucht Daten in kleinen Batches. Es ist sehr effektiv, wenn Sie Entscheidungen schneller treffen müssen, um die Durchlaufzeit zu verkürzen.

3. Datenreinigung

Unabhängig von der Menge Ihrer Daten müssen Sie diese reinigen, um den Schmutz zu entfernen, der die Genauigkeit Ihrer Ergebnisse beeinträchtigen könnte.

Der Bereinigungsprozess beinhaltet auch die richtige Formatierung und das Entfernen irrelevanter Informationen.

4. Datenanalyse

Nachdem Sie den Schmutz in Ihren Daten beseitigt und formatiert haben, ist es an der Zeit, sie zu analysieren.

Die Umwandlung Ihrer Daten in wertvolle Informationen ist zeitaufwändig, aber Sie können einige Prozesse verwenden, um den Prozess zu beschleunigen. Zu den gängigsten Big-Data-Analysemethoden gehören die folgenden:

Data-Mining

Data-Mining ist der Prozess des Sortierens großer Datenbanken, um vorhandene Muster zu identifizieren, indem nach Anomalien gesucht und Cluster gebildet werden.

Tiefes Lernen

Deep Learning ist der Prozess der Nachahmung des menschlichen Lernens unter Verwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um ähnliche Merkmale in komplexen und mehrdeutigen Datensätzen zu finden.

Prädiktive Analyse

Die prädiktive Analyse ist der Prozess, bei dem Sie sich auf die historischen Daten Ihres Unternehmens verlassen, um zukünftige Vorhersagen zu Risiken und Chancen zu treffen.

5 Möglichkeiten, wie Big Data Analytics Cybersicherheitsbedrohungen verhindert

Die Zunahme der Datengenerierung schafft mehr Möglichkeiten für Cyber-Bedrohungen. Cyberkriminelle sind daran interessiert, die großen Informationsmengen zu kompromittieren, die große Unternehmen produzieren.

Obwohl es noch viel zu tun gibt, um eine sicherere Cybersicherheit zu schaffen, bietet die Datenanalyse einen guten Schutz gegen Cyberangriffe. Lassen Sie uns einen Blick auf einige der Möglichkeiten werfen, wie Big-Data-Analysen Cybersicherheitsbedrohungen verhindern.

1. Vorhersagemodelle

Nachdem Sie Cyberbedrohungsmuster beobachtet haben, können Sie Vorhersagemodelle erstellen, die Warnungen auslösen, sobald ein Muster innerhalb des Eintrittspunkts Ihres Netzwerks beobachtet wird.

Softwaredienste wie KI und maschinelles Lernen tragen dazu bei, die Genauigkeit der Cyber-Bedrohungsmuster sicherzustellen, die bei der Entwicklung von Vorhersagemodellen verwendet werden. Wenn eine Cyberbedrohung über den Kontaktpunkt Ihres Netzwerks hinausgeht, kann Ihr System ihr mit einer Abwehrreaktion in Echtzeit begegnen.

2. Überwachung und Automatisierung im großen Maßstab

Die Unkenntnis der Mitarbeiter über gesunde Cybersicherheitspraktiken verursacht in vielen Unternehmen ein hohes Maß an Cyberangriffen. Wenn Ihre Mitarbeiter nicht wissen, was sie tun sollen, um einen Angriff zu vermeiden, können sie Angreifern helfen, in Ihr Netzwerk einzudringen.

Der Aufbau einer gesunden Cybersicherheitskultur in Ihrem Unternehmen wird zwar dringend empfohlen, Sie können jedoch Nutzen Sie auch Big-Data-Analysen, um die Aktivitäten Ihrer Mitarbeiter zu überwachen, um Schwachstellen zu erkennen Aktivitäten. Wenn jemand eine Aktion unternimmt, die Ihr Netzwerk gefährdet, reagiert das System, um die Auswirkungen zu begrenzen.

3. Echtzeit-Einbruchserkennung

Eine Chance ist alles, was ein Angreifer braucht, um Ihr Netzwerk zu Fall zu bringen. Es liegt in Ihrer Verantwortung, sicherzustellen, dass sie diese Chance nie bekommen.

Implementieren Einbrucherkennungssystem ist eine großartige Möglichkeit, einen Angriff zu stoppen, bevor er sich dem Eintrittspunkt Ihres Netzwerks nähert. Mit Big Data Analytics können Sie diese Art von Prozessen im großen Maßstab automatisieren.

Die Echtzeitanalyse der von Intrusion Detection-Systemen generierten Daten legt die Details eines Angriffs offen und zeigt Ihnen alle Informationen an, die Sie benötigen, um ihn zu stoppen. Sie können diese Daten in Ihre Verteidigung vor Ort integrieren, um einen Angriff sofort zu neutralisieren.

4. Intelligentes Risikomanagement

Je besser Sie über mögliche Gefahren rund um Ihr System informiert sind, desto stärker werden Ihre Abwehrkräfte sein.

Big Data Analytics gibt Ihnen konkrete Informationen über die Aktivitäten in und um Ihr Netzwerk. Eine eingehende Analyse Ihrer Cybersicherheitsdaten deckt die Ursachen von Sicherheitsverletzungen auf und gibt Ihnen einen Überblick darüber, wie diese Aktivitäten entstanden sind.

5. Bedrohungsvisualisierung

Big-Data-Analysen ermöglichen es Ihnen, Ihre Cybersicherheitsstrategien proaktiv zu verfolgen, indem sie Ihnen helfen, genauere Vorhersagen über Aktivitäten in Ihrem Netzwerk zu treffen.

Wenn Ihr Unternehmen bereits von einem Cyberangriff betroffen war, können Sie Ihren Big-Data-Analysebericht verwenden, um Einblicke in den Angriff zu erhalten.

Verwandt: Reaktiv vs. Proaktive Sicherheit: Was ist effektiver?

Wie hat sich der Angreifer unbefugten Zugriff auf Ihr Netzwerk verschafft? Welche Punkte haben sie erreicht? Antworten auf diese und weitere Fragen finden Sie in Ihren Datenanalyseberichten, um eine zukünftige Wiederholung zu verhindern.

Cyberkriminellen keinen Raum lassen, um in Ihr Netzwerk einzudringen

Die meisten Cyberangriffe erfolgen aufgrund menschlicher Fehler und blinder Flecken in einem Netzwerk. Sie sind sich entweder einer bestehenden Lücke nicht bewusst oder werden Opfer bösartiger Possen von Cyberkriminellen.

Big Data Analytics bringt wichtige Informationen über den Betrieb Ihres Systems in den Vordergrund. Und sollten Sie in Ihrem Betrieb jemals einen Fehler machen, können Sie sicher sein, dass Sie in Echtzeit reagieren, um den Tag zu retten.

Was ist Datenanalyse und warum ist sie wichtig?

Was ist Datenanalyse? Wir erklären Data Mining, Analytics und Datenvisualisierung in leicht verständlichen Begriffen.

Weiter lesen

Über den Autor