Qu'est-ce que l'analyse des mégadonnées et comment aide-t-elle à prévenir les menaces de cybersécurité ?

Comprendre les besoins de vos clients fait partie intégrante de la satisfaction client. Et, vous avez besoin de toutes les informations que vous pouvez obtenir à leur sujet pour fournir les produits ou services de haute qualité qu'ils désirent.

La génération et l'analyse des données clients sont essentielles. Si vous dirigez une entreprise à grande échelle, l'analyse des mégadonnées s'avère utile pour prendre des décisions éclairées afin de faire avancer votre entreprise.

Saviez-vous que vous pouvez également utiliser l'analyse des mégadonnées pour prévenir les menaces de cybersécurité? Dans cet article, vous découvrirez l'analyse des mégadonnées, son fonctionnement et la manière dont vous pouvez l'utiliser pour prévenir les menaces de cybersécurité.

Qu'est-ce que l'analyse de données volumineuses ?

Big Data est une catégorie diversifiée de données en volume, variété et vitesse élevés. Les personnes qui interagissent avec votre entreprise produisent des tonnes de données à l'origine brutes ou non structurées.

L'utilisation de technologies avancées tirées par l'intelligence artificielle (IA) et l'Internet des objets (IoT) dans les entreprises modernes augmente le volume de données générées par les consommateurs. Les grandes entreprises se retrouvent avec plus de données qu'il serait difficile d'analyser sans l'analyse des mégadonnées.

L'analyse des mégadonnées est le processus d'étude et d'analyse des modèles de comportement pour prendre des décisions et des prédictions bien informées.

Les entreprises interprètent les données de consommation volumineuses avec techniques et logiciels d'analyse pour mieux comprendre leurs consommateurs, satisfaire leurs besoins et se positionner stratégiquement.

Comment fonctionne l'analyse des mégadonnées ?

Les données sous forme brute ont peu ou pas d'importance pour votre entreprise. Plutôt que d'opérer à l'aveuglette, vous pouvez tirer parti du Big Data pour obtenir une image plus claire de l'orientation de votre entreprise.

Voici comment fonctionne l'analyse des mégadonnées:

1. Collecte de données

La première étape de l'analyse des mégadonnées est la collecte de données. C'est le processus d'obtention d'informations brutes, non structurées ou structurées sur vos clients.

Les différents supports de collecte de données incluent le stockage en nuage, l'intelligence artificielle, les applications mobiles, les capteurs IoT en magasin, etc.

Vous pouvez stocker les données que vous collectez dans des entrepôts pour un accès facile par le logiciel de renseignement que vous avez adopté dans votre entreprise.

Si vous traitez des données brutes trop complexes, vous pouvez les stocker dans un lac de données au lieu d'un entrepôt pour un meilleur accès et une meilleure analyse.

2. Traitement de l'information

La plupart des données que vous collectez sont brutes ou non structurées. Pour améliorer la précision de votre analyse, vous devez l'organiser correctement avant de continuer.

Le volume élevé de données générées de nos jours rend le traitement des données plus difficile, car vous pourriez avoir un nombre écrasant de données entre vos mains. Cependant, il existe deux méthodes principales que vous pouvez implémenter pour simplifier le traitement de vos données: le traitement par lots et le traitement par flux.

Le traitement par lots examine de gros blocs de données sur une longue période. C'est très efficace lorsque vous disposez de suffisamment de temps pour collecter et traiter vos données. Le traitement de flux, quant à lui, examine les données par petits lots. C'est très efficace lorsque vous devez prendre des décisions plus rapidement, ce qui raccourcit le délai d'exécution.

3. Nettoyage des données

Quel que soit le volume de vos données, vous devez les nettoyer pour vous débarrasser de la saleté qui pourrait altérer la précision de vos résultats.

Le processus de nettoyage implique également un formatage approprié et la suppression des informations non pertinentes.

4. L'analyse des données

Après vous être débarrassé de la saleté de vos données et les avoir formatées, il est temps de les analyser.

Transformer vos données en informations précieuses prend du temps, mais vous pouvez utiliser certains processus pour accélérer le processus. Les méthodes d'analyse de Big Data les plus courantes sont les suivantes:

Exploration de données

Exploration de données est le processus de tri de grandes bases de données pour identifier les modèles existants en recherchant les anomalies et en créant des clusters.

L'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est le processus d'imitation de l'apprentissage humain avec l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour trouver des traits similaires dans des ensembles de données complexes et ambigus.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive est le processus consistant à s'appuyer sur les données historiques de votre organisation pour faire des prévisions futures concernant les risques et les opportunités.

5 façons dont Big Data Analytics empêche les menaces de cybersécurité

L'augmentation de la génération de données crée plus d'opportunités pour les cybermenaces. Les cybercriminels sont désireux de compromettre les gros volumes d'informations que les grandes entreprises produisent.

Bien qu'il reste encore beaucoup de travail à faire pour créer une cybersécurité plus sûre, l'analyse des données met en place de bonnes défenses contre les cyberattaques. Jetons un coup d'œil à certaines des façons dont l'analyse des mégadonnées prévient les menaces de cybersécurité.

1. Modèles prédictifs

Après avoir observé des modèles de cybermenace, vous pouvez créer des modèles prédictifs qui déclenchent des alertes dès qu'un modèle est observé au point d'entrée de votre réseau.

Les services logiciels tels que l'IA et l'apprentissage automatique contribuent à garantir l'exactitude des modèles de cybermenace utilisés dans le développement de modèles prédictifs. Si une cybermenace dépasse le point de contact de votre réseau, votre système peut la contrer avec une réponse de défense en temps réel.

2. Surveillance et automatisation à grande échelle

L'ignorance des employés des pratiques de cybersécurité saines provoque un grand nombre de cyberattaques dans de nombreuses organisations. Si vos employés ne savent pas quoi faire pour éviter une attaque, ils peuvent faire des choses pour aider les attaquants à entrer dans votre réseau.

Bien qu'il soit fortement recommandé de créer une culture de cybersécurité saine dans votre organisation, vous pouvez utilisez également l'analyse de données volumineuses pour surveiller les activités de vos employés afin de détecter les vulnérabilités Activités. Si quelqu'un entreprend une action qui met votre réseau en danger, le système réagit pour en limiter l'effet.

3. Détection d'intrusion en temps réel

Une chance est tout ce dont un attaquant a besoin pour faire tomber votre réseau. Il est de votre responsabilité de vous assurer qu'ils n'ont jamais cette chance.

Exécution systèmes de détection d'intrusion est un excellent moyen d'arrêter une attaque avant qu'elle ne s'approche du point d'entrée de votre réseau. Avec l'analyse des mégadonnées, vous pouvez automatiser ce type de processus à grande échelle.

L'analyse en temps réel des données générées par les systèmes de détection d'intrusion expose les détails d'une attaque, vous montrant toutes les informations dont vous avez besoin pour l'arrêter. Vous pouvez intégrer ces données dans vos défenses au sol pour annuler une attaque instantanément.

4. Gestion intelligente des risques

Plus vous en savez sur les dangers possibles autour de votre système, plus vos défenses seront fortes.

L'analyse des mégadonnées vous donne des informations concrètes sur les activités dans et autour de votre réseau. Une analyse approfondie de vos données de cybersécurité expose les causes profondes des failles de sécurité, vous donnant un aperçu de l'origine de ces activités.

5. Visualisation des menaces

L'analyse des mégadonnées vous permet d'être proactif dans vos stratégies de cybersécurité en vous aidant à faire des prédictions plus précises sur les activités de votre réseau.

Si votre organisation a déjà subi une cyberattaque, vous pouvez utiliser votre rapport d'analyse de Big Data pour obtenir des informations sur l'attaque.

En rapport: Réactif vs. Sécurité proactive: laquelle est la plus efficace ?

Comment l'attaquant a-t-il obtenu un accès non autorisé à votre réseau? Par quels points sont-ils entrés? Vous pouvez trouver des réponses à ces questions et plus encore dans vos rapports d'analyse de données pour éviter une récurrence future.

Ne laisser aucune place aux cybercriminels pour pénétrer votre réseau

La plupart des cyberattaques sont dues à une erreur humaine et à des angles morts dans un réseau. Soit vous n'êtes pas au courant d'une faille existante, soit vous êtes la proie des bouffonneries malveillantes des cybercriminels.

L'analyse des mégadonnées met en évidence des informations vitales sur les opérations de votre système. Et, si jamais vous faites une erreur dans vos opérations, vous pouvez être assuré qu'il y aura une réponse en temps réel pour sauver la situation.

Qu'est-ce que l'analyse de données et pourquoi est-elle importante ?

Qu'est-ce que l'analyse de données? Nous expliquons l'exploration de données, l'analyse et la visualisation des données dans des termes simples à comprendre.

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