Technologie biedt oplossingen voor complexe zakelijke uitdagingen. Tegenwoordig kunnen organisaties big data verzamelen en analyseren om correlaties, patronen en andere inzichten te ontdekken die groei kunnen stimuleren. Big data-analyse is exponentieel nuttig voor bedrijven, ook bij hun compliance-inspanningen.
Wat is bigdata?
Big data verwijst naar grote hoeveelheden gegevens die zijn verzameld door tools, machines en mensen. Deze datasets kunnen wiskundig worden geanalyseerd door softwareprogramma’s om relaties, trends en patronen te ontdekken die bedrijven kunnen helpen bij het nemen van weloverwogen beslissingen.
Big data bestaat uit drie V’s:
Volume. Dit heeft te maken met de hoeveelheid verzamelde gegevens en de verschillende bronnen waaruit deze afkomstig is. Voorbeelden van gegevensbronnen zijn onder andere sociale netwerken, websites, video-opnamen.
Snelheid. Dit is de snelheid waarmee gegevens worden verzameld en overgedragen aan de gebruiker.
Verscheidenheid. Dit heeft te maken met het formaat van de verzamelde gegevens, bijvoorbeeld tekst, afbeeldingen, video’s.
Uitdagingen voor big data-analyse
Hoewel het verzamelen en opslaan van big data eenvoudig is, is het echt moeilijk om het te analyseren. Een kenmerk van big data dat het moeilijk maakt om te analyseren, is de variabiliteit ervan.
Variabiliteit is het vermogen van gegevens om tijdens de verwerking te veranderen. De functie verwijst ook naar inconsistenties als gevolg van verschillende soorten gegevens en hun bronnen.
Laten we dit punt illustreren.
Als u gegevens verzamelt met betrekking tot het woord ‘roze’, krijgt u waarschijnlijk tekst- en afbeeldingsresultaten. Het woord “roos” heeft echter twee betekenissen. Het kan de bloem van de roos betekenen of het opstaan.
Wanneer u de resultaten van de tekstlettertypen bekijkt, zullen de meeste gerelateerd zijn aan de bloem. Afbeeldingsbrongegevens kunnen ook bloemgegevens bevatten. De gegevens zijn echter niet uniek, omdat u zowel tekst als afbeeldingen krijgt met betrekking tot rode rozen, witte rozen, zwarte rozen en andere resultaten, allemaal gerelateerd aan de rozenbloem.
Deze variabiliteit van “rozenbloem”-gegevens uit de verschillende bronnen maakt big data-analyse moeilijk. Dit komt omdat het moeilijker is om overeenkomsten of verschillen in de gegevens te vinden. Gegevens die met een grotere variabiliteit nog complexer zijn om te analyseren.
Een andere moeilijkheid bij het analyseren van big data-analyses is of de gegevens gestructureerd of ongestructureerd zijn.
gestructureerde gegevens verwijst naar gegevens die gemakkelijk te verwerken en te sorteren zijn. Gegevens die in spreadsheetvorm worden verstrekt, zijn bijvoorbeeld eenvoudig te analyseren.
ongestructureerde gegevens Dit zijn gegevens die moeilijk te ordenen en te verwerken zijn. Gegevens in tekst-, afbeeldings-, video- of audioformaat kunnen bijvoorbeeld moeilijk te analyseren zijn.
Hoe big data te analyseren
Voordat u big data gaat analyseren, moet u ervoor zorgen dat uw bedrijf effectieve beveiligingsmaatregelen heeft genomen om datalekken te voorkomen. Het beveiligen van uw gegevens is van cruciaal belang om de inzichten in gegevensanalyse te krijgen die u nodig hebt.
Big data kan op twee manieren worden geanalyseerd:
Predictive Analytics Prescriptieve Analytics
voorspellende analyse
Voorspellende analyses voorspellen toekomstige gebeurtenissen op basis van historische gegevens. Met behulp van machine learning, modellering en datamining op big data kun je toekomstig gedrag met succes voorspellen. Door bijvoorbeeld voorspellende analyses van big data te gebruiken, kan uw antivirusbescherming uw systeem beschermen tegen bekende aanvallen en ook potentiële toekomstige aanvallen voorspellen.
prescriptieve analyses
Prescriptieve analyse maakt gebruik van big data om te bepalen wat de beste beslissing is die u in een bepaalde situatie kunt nemen. Voorspellende analyse geeft inzicht in potentiële ransomware die uw systeem waarschijnlijk zal aanvallen. Aan de andere kant kunnen prescriptieve tests u helpen te bepalen welke bijlagen uw onmiddellijke aandacht nodig hebben.
Machine learning-algoritmen voor bedreigingsdetectie verzamelen bijvoorbeeld gegevens van internet. Algoritmen gebruiken voorspellende en prescriptieve analyses om gegevens te evalueren en verdachte activiteiten aan het licht te brengen. Met deze informatie krijgen ze inzicht in mogelijke aanvallen en hoe ze zich daarop kunnen voorbereiden.
U kunt voorspellende en prescriptieve analyses gebruiken om big data te analyseren. De resultaten van deze analyses kunnen inzicht geven in uw bedrijfsvoering en de beheersmaatregelen die getroffen moeten worden voor een ongestoorde bedrijfsvoering.
Big Data Analytics gebruiken om de naleving te verbeteren
U kunt big data-analyse gebruiken om een betrouwbaar beveiligingscomplianceprogramma voor uw organisatie te bouwen. Big data-analyse kan u helpen te bepalen of uw systemen zijn ontworpen en werken volgens compliance-kaders. Analyses kunnen bijvoorbeeld aantonen of uw netwerken zijn beveiligd met aanbevolen software-updates. In het geval dat scanresultaten wijzen op verlopen updates of zwakke punten, kunt u stappen ondernemen om ervoor te zorgen dat de software voldoet.
Big data-analyse kan patronen en correlaties aan het licht brengen die het senior management en IT kunnen helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen over naleving. Analytics kan compliance-inzichten bieden die IT helpen ervoor te zorgen dat systemen veilig zijn en in overeenstemming zijn met de nalevingskaders van de branche. U kunt big data-analyse ook gebruiken om routinematige nalevingscontroles uit te voeren.
Heb je hier enig idee van? Laat het ons hieronder weten in de comments of neem de discussie mee naar onze Twitter of Facebook.
Aanbevelingen van de redactie:
