Apa Itu Big Data Analytics dan Bagaimana Membantu Mencegah Ancaman Keamanan Siber?

Memahami kebutuhan pelanggan Anda adalah bagian integral dari kepuasan pelanggan. Dan, Anda memerlukan semua informasi yang dapat Anda peroleh tentang mereka untuk memberikan produk atau layanan berkualitas tinggi yang mereka inginkan.

Menghasilkan dan menganalisis data pelanggan adalah kuncinya. Jika Anda menjalankan bisnis skala besar, analitik data besar berguna untuk membuat keputusan yang tepat guna mendorong bisnis Anda maju.

Tahukah Anda bahwa Anda juga dapat menggunakan analitik data besar untuk mencegah ancaman keamanan siber? Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari tentang analitik data besar, cara kerjanya, dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk mencegah ancaman keamanan siber.

Apa itu Analisis Data Besar?

Data besar adalah kategori data yang beragam dalam volume, variasi, dan kecepatan tinggi. Orang-orang yang berinteraksi dengan bisnis Anda menghasilkan banyak data yang awalnya mentah atau tidak terstruktur.

Penggunaan teknologi canggih yang didorong oleh Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT) dalam bisnis modern meningkatkan volume data yang dihasilkan oleh konsumen. Bisnis skala besar memiliki lebih banyak data yang akan sulit dianalisis tanpa analisis data besar.

Analisis data besar adalah proses mempelajari dan menganalisis pola perilaku untuk membuat keputusan dan prediksi yang terinformasi dengan baik.

Bisnis menafsirkan data konsumen bervolume tinggi dengan teknik analitik dan perangkat lunak untuk memahami konsumen mereka dengan lebih baik, memuaskan kebutuhan mereka, dan memposisikan diri mereka secara strategis.

Bagaimana Cara Kerja Big Data Analytics?

Data dalam bentuk mentah sedikit atau tidak penting bagi bisnis Anda. Daripada beroperasi secara membabi buta, Anda dapat memanfaatkan data besar untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang arah bisnis Anda.

Inilah cara kerja analitik data besar:

1. Pengumpulan data

Langkah pertama dalam analitik data besar adalah pengumpulan data. Ini adalah proses mendapatkan informasi mentah, tidak terstruktur, atau terstruktur tentang pelanggan Anda.

Berbagai media pengumpulan data termasuk penyimpanan cloud, kecerdasan buatan, aplikasi seluler, sensor IoT di dalam toko, dll.

Anda dapat menyimpan data yang Anda kumpulkan di gudang agar mudah diakses oleh perangkat lunak intelijen yang telah Anda adopsi dalam bisnis Anda.

Jika Anda berurusan dengan data mentah yang terlalu kompleks, Anda dapat menyimpannya di data lake alih-alih gudang untuk akses dan analisis yang lebih baik.

2. Pengolahan data

Sebagian besar data yang Anda kumpulkan masih mentah atau tidak terstruktur. Untuk meningkatkan keakuratan analisis Anda, Anda harus mengaturnya dengan benar sebelum melanjutkan.

Tingginya volume data yang dihasilkan saat ini membuat pemrosesan data lebih menantang karena Anda mungkin memiliki banyak sekali data di tangan Anda. Namun, ada dua metode utama yang dapat Anda terapkan untuk menyederhanakan pemrosesan data Anda—pemrosesan batch dan pemrosesan aliran.

Pemrosesan batch memeriksa blok data besar dalam waktu yang lama. Ini sangat efektif bila Anda memiliki cukup waktu untuk mengumpulkan dan memproses data Anda. Pemrosesan aliran, di sisi lain, memeriksa data dalam kumpulan kecil. Ini sangat efektif ketika Anda perlu membuat keputusan lebih cepat, mempersingkat waktu penyelesaian.

3. Pembersihan Data

Terlepas dari volume data Anda, Anda perlu membersihkannya untuk menghilangkan kotoran yang dapat mengubah keakuratan hasil Anda.

Proses pembersihan juga melibatkan pemformatan yang tepat dan penghapusan informasi yang tidak relevan.

4. Analisis data

Setelah menyingkirkan kotoran dalam data Anda dan memformatnya, saatnya untuk menganalisisnya.

Mengubah data Anda menjadi informasi berharga memakan waktu, tetapi Anda dapat menggunakan beberapa proses untuk mempercepat prosesnya. Metode analisis data besar yang paling umum meliputi:

Penambangan Data

Penambangan data adalah proses penyortiran database besar untuk mengidentifikasi pola yang ada dengan mencari anomali dan membangun cluster.

Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam adalah proses meniru pembelajaran manusia dengan menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk menemukan ciri-ciri serupa dalam kumpulan data yang kompleks dan ambigu.

Analisis Prediktif

Analisis prediktif adalah proses mengandalkan data historis organisasi Anda untuk membuat prediksi masa depan terkait risiko dan peluang.

5 Cara Big Data Analytics Mencegah Ancaman Keamanan Siber

Peningkatan generasi data menciptakan lebih banyak peluang untuk ancaman dunia maya. Penjahat dunia maya tertarik untuk berkompromi dengan volume tinggi informasi yang dihasilkan oleh bisnis besar.

Meskipun masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan dalam menciptakan keamanan siber yang lebih aman, analitik data memberikan pertahanan yang baik terhadap serangan siber. Mari kita lihat beberapa cara analitik data besar mencegah ancaman keamanan siber.

1. Model Prediktif

Setelah mengamati pola ancaman siber, Anda dapat membuat model prediktif yang memicu peringatan saat pola diamati dalam titik masuk jaringan Anda.

Layanan perangkat lunak seperti AI dan pembelajaran mesin membantu memastikan keakuratan pola ancaman dunia maya yang digunakan dalam mengembangkan model prediktif. Jika ancaman dunia maya melampaui titik kontak jaringan Anda, sistem Anda dapat melawannya dengan respons pertahanan waktu nyata.

2. Pemantauan dan Otomatisasi dalam Skala

Ketidaktahuan karyawan tentang praktik keamanan siber yang sehat menyebabkan sejumlah besar serangan siber di banyak organisasi. Jika karyawan Anda tidak tahu apa yang harus dilakukan untuk menghindari serangan, mereka mungkin melakukan hal-hal untuk membantu penyerang masuk ke jaringan Anda.

Meskipun sangat disarankan untuk membangun budaya keamanan siber yang sehat di organisasi Anda, Anda dapat juga menggunakan analitik data besar untuk memantau aktivitas karyawan Anda untuk mendeteksi kerentanan kegiatan. Jika seseorang mengambil tindakan yang membahayakan jaringan Anda, sistem akan merespons untuk membatasi efeknya.

3. Deteksi Intrusi Waktu Nyata

Satu kesempatan adalah semua penyerang perlu menjatuhkan jaringan Anda. Adalah tanggung jawab Anda untuk memastikan bahwa mereka tidak pernah mendapatkan kesempatan itu.

Menerapkan sistem deteksi intrusi adalah cara yang bagus untuk menghentikan serangan sebelum mendekati titik masuk jaringan Anda. Dengan analitik data besar, Anda dapat mengotomatiskan proses semacam ini dalam skala besar.

Analisis data real-time yang dihasilkan oleh sistem deteksi intrusi memaparkan detail serangan, menunjukkan kepada Anda semua informasi yang Anda perlukan untuk menghentikannya. Anda dapat mengintegrasikan data ini ke dalam pertahanan Anda di lapangan untuk membatalkan serangan secara instan.

4. Manajemen Risiko Cerdas

Semakin banyak pengetahuan yang Anda miliki tentang kemungkinan bahaya di sekitar sistem Anda, semakin kuat pertahanan Anda.

Analisis data besar memberi Anda informasi konkret tentang aktivitas di dalam dan di sekitar jaringan Anda. Analisis mendalam tentang data keamanan siber Anda mengungkap akar penyebab pelanggaran keamanan, memberi Anda gambaran umum tentang bagaimana aktivitas tersebut berasal.

5. Visualisasi Ancaman

Analisis data besar memungkinkan Anda untuk proaktif dalam strategi keamanan siber dengan membantu Anda membuat prediksi yang lebih akurat tentang aktivitas di jaringan Anda.

Jika organisasi Anda telah mengalami serangan siber, Anda dapat menggunakan laporan analitik data besar untuk mendapatkan wawasan tentang serangan tersebut.

Terkait: Reaktif vs. Keamanan Proaktif: Mana yang Lebih Efektif?

Bagaimana penyerang mendapatkan akses tidak sah ke jaringan Anda? Poin apa yang mereka dapatkan? Anda dapat menemukan jawaban atas pertanyaan ini dan lebih banyak lagi dari laporan analisis data Anda untuk mencegah pengulangan di masa mendatang.

Tidak Meninggalkan Ruang bagi Penjahat Cyber ​​untuk Menembus Jaringan Anda

Sebagian besar serangan siber terjadi karena kesalahan manusia dan titik buta dalam jaringan. Anda tidak menyadari celah yang ada atau menjadi mangsa kejenakaan jahat oleh penjahat dunia maya.

Analisis data besar membawa informasi penting tentang operasi sistem Anda ke depan. Dan, jika Anda pernah membuat kesalahan dalam operasi Anda, Anda dapat yakin bahwa akan ada respons waktu nyata untuk menyelamatkan hari itu.

Apa itu Analisis Data dan Mengapa Penting?

Apa itu analisis data? Kami menjelaskan penambangan data, analitik, dan visualisasi data dengan istilah yang mudah dipahami.

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis