La tecnología brinda soluciones para desafíos comerciales complejos. Hoy en día, las organizaciones pueden recopilar y analizar macrodatos para descubrir correlaciones, patrones y otros conocimientos que pueden impulsar el crecimiento. El análisis de big data es exponencialmente útil para las empresas, incluso en sus esfuerzos de cumplimiento.
¿Qué es Big Data?
Big data se refiere a grandes cantidades de datos compilados por herramientas, máquinas y personas. Estos conjuntos de datos pueden ser analizados matemáticamente por programas de software para descubrir relaciones, tendencias y patrones que pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas.
Big data se compone de tres V:
Volumen. Esto se relaciona con la cantidad de datos recopilados y las diferentes fuentes de donde provienen. Ejemplos de fuentes de datos incluyen redes sociales, sitios web, grabaciones de video, entre otros.
Velocidad. Esta es la velocidad a la que se recopilan los datos y se transfieren al usuario.
Variedad. Esto se relaciona con el formato de los datos recopilados, por ejemplo, texto, imágenes, videos, entre otros.
Desafíos del análisis de Big Data
Si bien la recopilación y el almacenamiento de big data es fácil, existe una dificultad real en su análisis. Una característica de los macrodatos que dificulta su análisis es su variabilidad.
La variabilidad es la capacidad de los datos para cambiar durante el procesamiento. La característica también se refiere a inconsistencias como resultado de los diferentes tipos de datos y sus fuentes.
Ilustremos este punto.
Si está recopilando datos relacionados con la palabra “rosa”, es probable que obtenga resultados de texto e imágenes. Sin embargo, la palabra “rosa” tiene dos significados. Puede significar la flor de la rosa o el acto de levantarse.
Cuando revise los resultados de las fuentes de texto, la mayoría de ellos estarán relacionados con la flor. Los datos de las fuentes de imágenes también pueden tener datos de flores. Sin embargo, los datos no serán únicos, ya que obtendrá tanto texto como imágenes relacionadas con rosas rojas, rosas blancas, rosas negras y otros resultados, todos relacionados con la flor rosa.
Esta variabilidad de los datos de la “flor de rosa” de las diversas fuentes dificulta el análisis de big data. Esto se debe a que resulta más difícil encontrar similitudes o diferencias en los datos. Datos que con mayor variabilidad son aún más complejos de analizar.
Otra dificultad para analizar el análisis de big data radica en que los datos están estructurados o no estructurados.
Datos estructurados se refiere a datos que son fáciles de procesar y ordenar. Por ejemplo, los datos proporcionados en forma de hoja de cálculo son fáciles de analizar.
Datos no estructurados son datos que son difíciles de organizar y procesar. Por ejemplo, los datos que están en formato de texto, imagen, video o audio pueden ser difíciles de analizar.
Cómo analizar Big Data
Antes de comenzar a analizar big data, asegúrese de que su empresa cuente con medidas de seguridad efectivas para evitar violaciones de datos. Asegurar sus datos es fundamental para obtener la información de análisis de datos que necesita.
Los macrodatos se pueden analizar de dos formas:
Análisis predictivo Análisis prescriptivo
Análisis predictivo
El análisis predictivo predice sucesos futuros basándose en datos históricos. Con la ayuda del aprendizaje automático, el modelado y la minería de datos en big data, puede predecir con éxito el comportamiento futuro. Por ejemplo, al utilizar el análisis predictivo de big data, su protección antivirus puede proteger su sistema contra ataques conocidos y también predecir posibles ataques futuros.
Análisis prescriptivo
La analítica prescriptiva utiliza big data para determinar la mejor decisión que puede tomar en una situación particular. El análisis predictivo proporciona información sobre posibles ransomware que probablemente ataquen su sistema. Por otro lado, los análisis prescriptivos pueden ayudarlo a determinar los adjuntos que necesitan su atención inmediata.
Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático de detección de amenazas recopilan datos de Internet. Los algoritmos utilizan análisis predictivos y prescriptivos para evaluar los datos y descubrir actividades sospechosas. Con esta información, obtienen información sobre los ataques que es probable que ocurran y la mejor manera de prepararse para ellos.
Puede utilizar análisis predictivos y prescriptivos para analizar macrodatos. Los resultados de estos análisis pueden proporcionar información sobre las operaciones de su empresa y las medidas de control que deben implementarse para operaciones ininterrumpidas.
Uso de Big Data Analytics para mejorar el cumplimiento
Puede utilizar el análisis de big data para crear un programa de cumplimiento de seguridad confiable para su organización. El análisis de big data puede ayudarlo a determinar si sus sistemas están diseñados y funcionan de acuerdo con los marcos de cumplimiento. Por ejemplo, los análisis pueden mostrar si sus redes se han protegido con las actualizaciones de software recomendadas. En caso de que los resultados de los análisis indiquen actualizaciones caducadas o la existencia de debilidades, puede tomar medidas para garantizar el cumplimiento del software.
El análisis de big data puede descubrir patrones y correlaciones que pueden ayudar a la administración de la alta dirección y al departamento de TI a tomar decisiones de cumplimiento más informadas. Los análisis pueden proporcionar información sobre el cumplimiento que ayudará a TI a garantizar que los sistemas sean seguros y estén en línea con los marcos de cumplimiento de la industria. También puede utilizar el análisis de big data para ejecutar comprobaciones de cumplimiento de rutina.
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