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      大數據分析和數據倉庫的組合應對網絡安全問題

      來源:機房360 作者:Harris編譯 更新時間:2023/12/14 6:49:16

      摘要:數據驅動的基金會、組織和企業收集大量數據,它們使用現代化技術有效地存儲、使用和收集數據,以便在需要時對其進行挖掘。

         數據驅動的基金會、組織和企業收集大量數據,它們使用現代化技術有效地存儲、使用和收集數據,以便在需要時對其進行挖掘。
        
        通常提供一個公共平臺來處理這些數據,這些數據被分析并轉換為有價值的信息,使用更少的時間和高效的工具。
        
        適當的集成是至關重要的,它將進一步用于決策、狀態和性能報告、商業智能等。
        
        大數據是什么?
        
        由企業收集的大量數據,無論是結構化的還是非結構化的數據,用于競爭優勢、機器學習、人工智能階段或其他類似的預測項目,被稱為大數據。
        
        存儲和使用由支持大數據分析的不同工具完成,因為許多組織可以收集處理處理大數據的系統的組件。當這些數據每秒都在增加或隨時間增加時,沒有特定的方法來評估這些數據的價值。存儲包括TB字節、PB字節和EB字節的數據,用于存儲隨時間收集的數據。
        
        數據倉庫是什么?
        
        管理系統用于存儲、分析和處理數據。業務智能、增長和業務健康理解組織挖掘組織好的數據。甚至在緊急情況下發現錯誤也是有幫助的。
        
        該公司有三種實時存儲和管理數據的方式。
        
        •內部部署:內部部署數據倉庫建議組織設置物理服務器和管理系統來評估其信息。
        
        •云存儲:這些存儲設施是在線的,沒有物理來源。主服務器由其他公司管理和擁有,包括隱私政策、條款和條件。
        
        •混合倉庫:這種類型的數據存儲意味著它在服務器上物理可用。企業還會根據需要以結構化的方式將數據轉移到云存儲中。
        
        大數據分析和數據倉庫是如何一起組合的?
        
        當倉庫存儲數據時,商業智能管理和分析數據用于業務目的。它創建的報告、見解和查詢板在視覺上可靠且易于訪問。因此,核心組織價值增加,促進成功和成長。
        
        如何構建數據倉庫?
        
        由于所有數據都傳輸到一個地方,因此企業更容易隨時跟蹤和訪問數據,因為數據存儲在一個地方,既安全又靈活。
        
        出于多種原因,應該構建數據倉庫,例如:
        
        首先,用戶可以節省訪問和修改數據的時間,因為受保護的信息隨時可供當局使用。當需要時,多個來源可以訪問這樣的大數據。
        
        結構和組織變得簡單,不再需要重復的人工轉移,從而節省時間和空間。
        
        中央訪問環境提供更好的可定制安全性,因為第三方無法在未經授權的情況下進入特定的數據庫。
        
        在構建數據倉庫時要記住的三件事是,隨著時間的推移,許多公司在倉庫開發方面積累了經驗,并且可以為其他組織提供出色的結構。有必要遵循基本步驟并研究如何管理這些步驟,這些步驟是:
        
        第一步是存儲,在內部部署或云之間決定。這兩種選擇是可行的,主要取決于公司的要求。
        
        第二步是在集中化軟件和可視化軟件之間進行選擇。兩者都扮演著至關重要的角色,前者負責收集、存儲和分析;后者將添加數據,提供報告,并進行類似的處理。
        
        第三,也是最重要的是雇用熟練的專業人員來維護這些倉庫,保持它們干凈整潔。數據倉庫和大數據方面的知識要清晰、概念性強,這樣才能對公司的硬件和服務器進行管理和組織。
        
        大數據分析是網絡安全的必需品
        
        大數據分析是網絡安全的必需品,為個人提供有關增強客戶體驗和更高增長、提高投資回報率和降低管理費用的相關信息。
        
        企業網絡也不例外。因為企業每天都會產生和消耗大量的數據,他們必須依靠分析來幫助他們掌握和保護關鍵信息。
        
        應對網絡安全問題的主要挑戰:另一個問題是,許多企業都有一個開放的網絡結構。一旦攻擊者破壞了網絡安全,他們就可以自由地訪問網絡的所有主要系統。話雖如此,這些網絡安全漏洞只是冰山一角。阻止網絡安全解決方案完全實現自身的主要問題可能與兩個因素有關:數據量和可擴展性。
        
        大數據分析之所以有效,是因為它遵循了PDR(預防、檢測和響應)模式。話雖如此,許多數據分析師建議企業投資于大數據分析,以防止未來的安全漏洞。
        
        •異常的實時識別:異??梢杂性S多不同的形式。據《哈佛商業評論》報道,60%的異常情況來自內部,這意味著許多員工都應該為數據泄露負責。有時,這樣的數據泄露是由于某個員工將關鍵信息分發給不正確的人而造成的誠實錯誤。然而,許多這些數據的發布都是經過深思熟慮的。因為這些危險來自內部,所以它們是最難識別的;然而,在大數據的幫助下,任何事情都可以被實時識別。
        
        •網絡風險和漏洞評估:大數據分析是分析公司數據以識別和分類的過程。此外,它分析危險,并提醒用戶可以快速修復的任何網絡弱點。然而,如果組織不能及時處理這些安全漏洞,那么所有這些知識都可能變得毫無意義。
        
        •改進事件響應:當數據泄露成功時,許多企業都面臨著確定網絡攻擊發生的方式、原因和位置的苦差事。企業經常依靠第三方來評估損失,并分析導致攻擊發生的情況。大數據分析可以輕松管理所有這些職責。
        
        •理想的大數據分析方法:大數據分析通過提供洞察力幫助人們做出更好、更快的決策,不斷給企業帶來驚喜。然而,雖然許多人可能會稱贊大數據分析的優點,但有一些趨勢、見解和架構工具需要考慮。通過這些方法可以幫助你有效地處理大數據分析。
        
        •惡意軟件的研究和分析:網絡攻擊的方法越來越復雜。他們悄無聲息地潛入系統,直到造成破壞。大數據分析使您能夠檢測和報告威脅。
        
        •網絡安全領域的趨勢分析:大數據分析收集有關任何網絡危險的信息。它生成檢測模式、趨勢或惡意軟件跟蹤的報告,以預測未來的惡意軟件事件。因此,它可以防止企業再次陷入同樣的錯誤。
        
        •威脅檢測性能評估:分析模式,預測網絡威脅的路徑,檢測惡意軟件,這些都是為了幫助組織做出最佳的網絡安全決策。
        
        結論
        
        大數據和數據倉庫對于功能優化、有前景的增長和創新以及信息安全都是必要的。這樣的存儲選項提高了效率,獲得了更好的可靠性。此外,企業需要提供了一個安全的工作環境,并且應對可能的網絡威脅。
        
        編輯:Harris

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