Comprender las necesidades de sus clientes es una parte integral de la satisfacción del cliente. Y necesita toda la información que pueda obtener sobre ellos para ofrecer los productos o servicios de alta calidad que desean.
Generar y analizar datos de clientes es clave. Si dirige una empresa a gran escala, el análisis de big data es útil para tomar decisiones bien informadas que impulsen su negocio.
¿Sabía que también puede utilizar el análisis de big data para prevenir amenazas de ciberseguridad? En este artículo, aprenderá sobre el análisis de big data, cómo funciona y cómo puede usarlo para prevenir amenazas de ciberseguridad.
¿Qué es Big Data Analytics?
Big data es una categoría diversa de datos en gran volumen, variedad y velocidad. Las personas que interactúan con su negocio producen toneladas de datos que originalmente son sin procesar o no estructurados.
El uso de tecnologías avanzadas impulsadas por la inteligencia artificial (IA) y la Internet de las cosas (IoT) en las empresas modernas aumenta el volumen de datos generados por los consumidores. Las empresas a gran escala se quedan con más datos que serían difíciles de analizar sin el análisis de big data.
El análisis de big data es el proceso de estudiar y analizar patrones de comportamiento para tomar decisiones y predicciones bien informadas.
Las empresas interpretan datos de consumidores de gran volumen con técnicas analíticas y software para comprender mejor a sus consumidores, satisfacer sus necesidades y posicionarse estratégicamente.
¿Cómo funciona Big Data Analytics?
Los datos en forma cruda tienen poca o ninguna importancia para su negocio. En lugar de operar a ciegas, puede aprovechar los macrodatos para obtener una imagen más clara de la dirección de su negocio.
Así es como funciona el análisis de big data:
1. Recopilación de datos
El primer paso en el análisis de big data es la recopilación de datos. Es el proceso de obtener información sin procesar, no estructurada o estructurada sobre sus clientes.
Los diversos medios de recopilación de datos incluyen almacenamiento en la nube, inteligencia artificial, aplicaciones móviles, sensores de IoT en la tienda, etc.
Puede almacenar los datos que recopila en almacenes para un fácil acceso mediante el software de inteligencia que ha adoptado en su negocio.
Si está tratando con datos sin procesar demasiado complejos, puede almacenarlos en un lago de datos en lugar de un almacén para un mejor acceso y análisis.
2. Procesamiento de datos
La mayoría de los datos que recopila son sin procesar o no estructurados. Para mejorar la precisión de su análisis, debe organizarlo correctamente antes de continuar.
El gran volumen de datos que se generan hoy en día hace que el procesamiento de datos sea más desafiante, ya que es posible que tenga una cantidad abrumadora de datos en sus manos. Sin embargo, existen dos métodos principales que puede implementar para simplificar el procesamiento de datos: procesamiento por lotes y procesamiento de flujo.
El procesamiento por lotes examina grandes bloques de datos durante un período prolongado. Es muy eficaz cuando dispone de tiempo suficiente para recopilar y procesar sus datos. El procesamiento de secuencias, por otro lado, examina los datos en pequeños lotes. Es muy eficaz cuando necesita tomar decisiones más rápido, acortando el tiempo de respuesta.
3. Limpieza de datos
Independientemente del volumen de sus datos, debe limpiarlos para eliminar la suciedad que podría alterar la precisión de sus resultados.
El proceso de limpieza también implica el formateo adecuado y la eliminación de información irrelevante.
4. Análisis de los datos
Después de haber eliminado la suciedad de sus datos y haberlos formateado, es hora de analizarlos.
Transformar sus datos en información valiosa requiere mucho tiempo, pero puede utilizar algunos procesos para acelerar el proceso. Los métodos de análisis de big data más comunes incluyen los siguientes:
Procesamiento de datos
Procesamiento de datos es el proceso de clasificar grandes bases de datos para identificar patrones existentes buscando anomalías y construyendo clústeres.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es el proceso de imitar el aprendizaje humano con el uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para encontrar rasgos similares en conjuntos de datos complejos y ambiguos.
Análisis predictivo
El análisis predictivo es el proceso de confiar en los datos históricos de su organización para hacer predicciones futuras sobre riesgos y oportunidades.
5 formas en que Big Data Analytics previene las amenazas de ciberseguridad
El aumento en la generación de datos crea más oportunidades para las amenazas cibernéticas. Los ciberdelincuentes están interesados en comprometer los grandes volúmenes de información que las grandes empresas están produciendo.
Aunque todavía queda mucho trabajo por hacer para crear una ciberseguridad más segura, el análisis de datos ofrece buenas defensas contra los ciberataques. Echemos un vistazo a algunas de las formas en que el análisis de big data previene las amenazas de ciberseguridad.
1. Modelos predictivos
Habiendo observado patrones de ciberamenazas, puede crear modelos predictivos que activen alertas en el momento en que se observe un patrón dentro del punto de entrada de su red.
Los servicios de software como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ayudan a garantizar la precisión de los patrones de amenazas cibernéticas que se utilizan en el desarrollo de modelos predictivos. Si una amenaza cibernética va más allá del punto de contacto de su red, su sistema puede contrarrestarla con una respuesta de defensa en tiempo real.
2. Monitoreo y automatización a escala
La ignorancia de los empleados sobre las prácticas saludables de ciberseguridad provoca un alto grado de ciberataques en muchas organizaciones. Si sus empleados no saben qué hacer para evitar un ataque, es posible que hagan cosas para ayudar a los atacantes a ingresar a su red.
Si bien es muy recomendable crear una cultura de ciberseguridad saludable en su organización, puede también use análisis de big data para monitorear las actividades de sus empleados para detectar vulnerabilidades ocupaciones. Si alguien realiza una acción que pone en riesgo su red, el sistema responde para limitar el efecto.
3. Detección de intrusiones en tiempo real
Una posibilidad es todo lo que necesita un atacante para derribar su red. Es su responsabilidad asegurarse de que nunca tengan esa oportunidad.
Implementar sistema de deteccion de intrusos es una excelente manera de detener un ataque antes de que se acerque al punto de entrada de su red. Con el análisis de big data, puede automatizar este tipo de proceso a escala.
El análisis en tiempo real de los datos generados por los sistemas de detección de intrusos expone los detalles de un ataque y le muestra toda la información que necesita para detenerlo. Puede integrar estos datos en sus defensas en el terreno para anular un ataque al instante.
4. Gestión inteligente de riesgos
Cuanto más conocimiento tenga sobre los posibles peligros alrededor de su sistema, más fuertes serán sus defensas.
El análisis de big data le brinda información concreta sobre las actividades dentro y alrededor de su red. Un análisis en profundidad de sus datos de ciberseguridad expone las causas fundamentales de las brechas de seguridad, brindándole una descripción general de cómo se originaron esas actividades.
5. Visualización de amenazas
El análisis de big data le permite ser proactivo en sus estrategias de ciberseguridad al ayudarlo a realizar predicciones más precisas sobre las actividades en su red.
Si su organización ya ha sufrido un ciberataque, puede utilizar su informe de análisis de big data para obtener información sobre el ataque.
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¿Cómo obtuvo el atacante acceso no autorizado a su red? ¿Por qué puntos entraron? Puede encontrar respuestas a estas preguntas y más en sus informes de análisis de datos para evitar que se repita en el futuro.
Sin dejar espacio para que los ciberdelincuentes penetren en su red
La mayoría de los ciberataques ocurren debido a errores humanos y puntos ciegos en una red. O ignora una laguna existente o es víctima de las travesuras maliciosas de los ciberdelincuentes.
El análisis de big data trae a primer plano información vital sobre las operaciones de su sistema. Y, si alguna vez comete un error en sus operaciones, puede estar seguro de que habrá una respuesta en tiempo real para salvar el día.
¿Qué es el análisis de datos? Explicamos la minería de datos, el análisis y la visualización de datos en términos simples de entender.
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Chris Odogwu está fascinado con la tecnología y las muchas formas en que mejora la vida. Un escritor apasionado, está encantado de impartir conocimientos a través de su escritura. Tiene una licenciatura en Comunicación Masiva y una maestría en Relaciones Públicas y Publicidad. Su pasatiempo favorito es bailar.
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