Блог

У сучасному світі, де технічний прогрес супроводжує оцифрування, не дивно, що великі дані переживають підйом. Ми виробляємо 2,5 ЕБ даних кожен день, і, згідно зі звітом IDC, до 2025 року це число зросте до 163 Збайтів.

Більшість підприємств практично в кожній галузі має справу з великими даними і аналізувати їх – найскладніша частина. З огляду на часті кібератаки та недавні скандали, пов’язані з порушенням зберігання персональних даних, громадськість була обурена та глибоко стурбована. У зв’язку з цим, стали з’являтися більш суворі регламенти, що гарантують безпеку користувачів. Тепер компанії, які хочуть отримати вигоду з великих даних, повинні знайти спосіб належним чином їх аналізувати та уникати зломів, вчасно виявляючи і закриваючи лазівки.

Що таке великі дані?

Термін не такий очевидний, як здається. Він може означати як великий обсяг структурованих і неструктурованих даних, так і способи аналізу і вилучення цінної інформації з них. Традиційно великі дані характеризуються трьома V: об’ємом (volume), швидкістю (velocity) і різноманітністю (variety).

Об’єм – це кількість даних, зібраних з різних джерел, таких як соціальні мережі, датчики IoT в реальному часі, бази даних клієнтів, бізнес-операції тощо.

Швидкість відноситься до швидкості, з якою дані генеруються і повинні оброблятися для вирішення бізнес-завдань та отримання цінної інформації. Такі пристрої, як датчики IoT та інтелектуальні лічильники, вимагають роботи з даними в режимі реального часу.

Різноманітність – це типи і формати даних, які можуть бути структуровані, як в базах даних, неструктурованими (текст, зображення, аудіо, відеофайли) і напівструктурованими (логи веб-сервера і дані датчиків).

Деякі організації розширюють основне визначення, додаючи ще дві V: достовірність (veracity) і мінливість (variability). Достовірність – це якість зібраних даних, яка може сильно варіюватися в залежності від джерела. Погані дані можуть негативно вплинути на аналіз і поставити під загрозу цінність бізнес-аналітики.

Мінливість пов’язана з невідповідностями в даних, безліччю вимірів даних, отриманих з численних типів даних і джерел, і непередбачуваною швидкістю їх завантаження.

Компанії, які працюють з великими даними, повинні дотримуватися правил різних регуляторних органів. Вони повинні надавати детальні звіти про типи даних, які вони отримують, як їх використовують, чи роблять їх доступними для постачальників, і які заходи безпеки застосовують, щоб уникнути їх витоку.

Як ми згадували раніше, аналізувати великі дані нелегко. Процес вимагає високотехнологічних аналітичних інструментів і кваліфікованих фахівців, які гарантували б виконання вимог регламентів. Це звучить гнітюче, але величезні вигоди того варті.

Зв’язок між великими даними і дотриманням регламенту

Великі дані впливають на процес виконання регламентів, оскільки компанії повинні відслідковувати їх потік у своїх системах. Контролюючі органи приділяють пильну увагу кожному етапу обробки даних, включаючи збір, обробку та зберігання. Причина такого суворого контролю полягає в тому, щоб забезпечити захист даних від кіберзлочинців.

Щоб отримати статус дотримання регламенту, компанії необхідно розробити надійні стратегії зниження ризиків. При аналізі даних ви повинні продемонструвати, як працює кожна з цих стратегій та їх ефективність. Тестування на проникнення також має стати необхідною процедурою для захисту інфраструктури і даних компанії. Тестування полягає в симуляції атаки шкідливих програм на систему для виявлення вразливостей. Докладний звіт про систему безпеки баз даних допоможе компанії швидше пройти сертифікацію.

На відміну від організацій, які мають справу з невеликими даними, обробка великих даних під час процесу виконання регламенту є коштовною, оскільки компанія повинна використовувати найкращі інструменти аналізу і наймати кваліфікованих експертів. Але це необхідно для того, щоб ефективно використовувати великі дані для прогнозування кібератак.

Переваги великих даних для процесу виконання норм регламенту

Одним з найбільших переваг великих даних є їх здатність виявляти шахрайські дії, перш ніж вони погано позначаться на вашій організації. В онлайн-звіті CSO йдеться, що 84% організацій використовують великі дані для виявлення кіберзагроз та повідомляють про зниження кількості порушень безпеки. Проте, 59% відзначили, що їх фірмі як і раніше загрожує небезпека принаймні раз на місяць через величезну кількість даних, відсутність потрібних систем і фахівців та застарілих даних.

Ми вже розглянули роль кваліфікованого персоналу і потужних інструментів, і це не найважливіші фактори. Найбільш важливим є автоматизація завдань, щоб дані можна було відправляти аналітикам без затримки. Використання машинного навчання і штучного інтелекту для розробки моделі прогнозного аналізу також значно зміцнить ІТ-інфраструктуру компанії, оскільки вона одночасно допомагає захиститися від відомих програм-вимагачів і прогнозує нові. Все це прискорює процес дотримання вимог регламенту і завойовує довіру клієнтів.

Великі дані також допомагають керувати ризиком, що виникає в результаті обміну даними компанії з третьою стороною, такою як постачальники. Аналізуючи їх здатність захистити ваші дані, ви можете вирішити, чи варто їм ділитися чи ні.

Щоб отримати сертифікат виконання регламенту, компанія повинна довести, що її клієнти задоволені тим, як обробляються їх дані. Застосування аналізу великих даних допоможе зрозуміти поведінку клієнтів. Ґрунтуючись на цих висновках, компанія може скорегувати прийняті рішення, спрощуючи таким чином процес дотримання регламенту.

Якщо ваша організація хоче отримати сертифікати відповідності регламентам і вилучити з них вигоду, вам необхідно впровадити аналітику великих даних і розробити превентивну стратегію замість реактивної. Це дозволить виявляти загрози задовго до їх появи і вживати відповідних заходів безпеки.