Čitatelji poput vas podržavaju MUO. Kada kupite putem poveznica na našoj stranici, možemo zaraditi partnersku proviziju.
Održavanje visoke kvalitete podataka ključno je ako želite najbolje iskoristiti svoje skupove podataka. Rad sa upitnim podacima može dovesti do ozbiljnih gubitaka. Kako biste to izbjegli, morate se upoznati s tehnikama provjere podataka kao što je profiliranje podataka.
Profiliranje podataka nudi jednostavan, ali učinkovit okvir za ispitivanje vaših skupova podataka i poboljšanje vaše kibernetičke sigurnosti. Dakle, koje su prednosti profiliranja podataka? I kako to možete iskoristiti u svoju korist?
Što je profiliranje podataka?
Profiliranje podataka je proces analize, evaluacije i ispitivanja skupova podataka radi boljeg razumijevanja i primjene. Radi rendgenski pregled strukture podataka kako bi se utvrdilo jesu li dobre kvalitete u smislu integriteta, točnosti, dosljednosti i više, kako bi se poboljšala vaša kibernetička sigurnost.
Kao i kod većine stvari, izvor podataka daje uvid u svoje uvjete. Govori vam zašto su podaci takvi kakvi jesu. Profiliranje identificira izvore skupova podataka kako bi se razumjelo njihovo izvorno stanje i pomaže identificirati elemente koji su mogli promijeniti njihovu autentičnost.
Ako se pravilno izvede, profiliranje podataka predstavlja presedan i vodi vas kako učinkovito koristiti svoje skupove podataka. Nalazi svoje analize možete kanalizirati u područja koja su vam najkorisnija. Ovo je ključno jer neusklađenost informacija iz vaših skupova podataka može izložiti vaš sustav sigurnosnim propustima.
Koje su prednosti profiliranja podataka?
Korištenje skupova podataka koje prikupite bez njihovog profiliranja može utjecati na performanse vaše mreže. U teškim slučajevima može stvoriti prostor za kibernetičke napade.
Profiliranje podataka ključno je u kibernetičkoj sigurnosti iz nekoliko razloga.
1. Olakšajte bolje donošenje odluka
Rezultati vaših postupaka izdanak su vaših sposobnosti donošenja odluka. Umjesto naslijepog donošenja odluka, morate raditi s podacima koji su vam na raspolaganju. Ali koliko su valjani vaši skupovi podataka?
Donošenje odluka na temelju nevažećih skupova podataka recept je za katastrofu i može izložiti vaš sustav povredama podataka i drugim kibernetičkim napadima.
Profiliranje podataka olakšava valjanost podataka. Uz takve konkretne informacije koje su vam na raspolaganju, možete donositi informirane odluke. Daje vam priliku da znate što vam odgovara. Možete ponoviti svoje uspjehe tako što ćete opetovano koristiti valjane skupove podataka.
2. Poboljšajte integritet i vjerodostojnost podataka
Integritet i vjerodostojnost atributi su valjanih skupova podataka. Čak i kada osigurate svoju bazu podataka od neovlaštenog pristupa, vaši bi podaci mogli biti ugroženi bilo u mirovanju ili u prijenosu kroz Man-in-the-Middle (MitM) napade i druge tehnike koje kibernetički kriminalci koriste.
Profiliranje podataka pomaže vam identificirati i prosijati anomalije u vašim skupovima podataka. Također sprječava redundanciju koja može uzrokovati dupliciranje rezultata. Ako nudite usluge ljudima s netočnim ili kontaminiranim podacima, vaš će integritet također biti ugrožen zbog nedostataka u vašim ponudama.
3. Povećajte preciznost u prediktivnoj analizi
Predviđanje ishoda unutar vaše aplikacije pomaže u sprječavanju krađe podataka, prijetnji i kršenja. U kibernetičkoj sigurnosti, usvajanje proaktivne sigurnosti pobjeđuje reaktivnu sigurnost. Učinkovitost vaše proaktivne sigurnosti ovisi o preciznosti vaše prediktivne analize. Vaša će predviđanja biti preciznija kada su vaši skupovi podataka točni.
Profiliranje podataka daje vam bolji uvid u aktivnosti na vašoj mreži. Uz konkretne podatke dostupne za profiliranje, možete unaprijed postaviti svoju strukturu kibernetičke sigurnosti kako biste spriječili kibernetičke prijetnje i napade.
4. Usredotočite se na mogućnosti
Ponekad biste mogli juriti za stvarima koje nisu od koristi ni vama ni vašem sustavu. Trošite svoje vrijeme i resurse na neproduktivne pothvate. Profiliranje podataka daje vam jasnu sliku vaše mreže; pa iz rezultata profiliranja podataka možete identificirati prednosti i slabosti svoje mreže.
Kada znate što vam odgovara, možete se usredotočiti na to i postići željene rezultate. Usredotočenost na određene stvari kultivira bolje upravljanje resursima. Ovo je posebno važno ako imate ograničene resurse jer si ne možete priuštiti da ih rasipate na aktivnosti koje ne koriste vašem sustavu.
5. Bolje upravljanje krizama
Svaki je sustav sklon kibernetičkim napadima. Čak i kada imate jake obrambene mehanizme, trebate biti spremni na napad. Ako pretrpite kibernetički napad, način na koji reagirate na njega ili upravljate njime odražava se na njegov ukupni učinak na vaš sustav.
Posjedovanje jasnih i sveobuhvatnih skupova podataka daje vam vrijedne informacije za pripremu za upravljanje krizom unaprijed razvijanje plana odgovora na incident. Možete kreirati moguće scenarije napada, a ako se napad eventualno dogodi, nećete biti zatečeni.
Vrste profiliranja podataka
Profiliranje podataka nudi različite kategorije koje vam pomažu u sortiranju informacija na najučinkovitiji način za vaš sustav. Tri glavne vrste profiliranja podataka su otkrivanje strukture, otkrivanje sadržaja i otkrivanje odnosa.
1. Otkriće strukture
Jedna od stvari koja obesnažuje podatke je nedosljednost. Ako elementi vaših podataka nisu dosljedni, vaši će rezultati biti pogrešni. Otkrivanje strukture usredotočeno je na način na koji formatirate skupove podataka kako biste osigurali dosljednost.
U profiliranju podataka, otkrivanje strukture pomaže vam da utvrdite točnost svojih podataka analizirajući ih s osnovnom statistikom. Kada pregledate svoje skupove podataka u odnosu na mjerne podatke, vidjet ćete moguće netočnosti i ispraviti ih.
2. Otkrivanje sadržaja
Naići ćete na probleme kada pokušate integrirati jedan dio netočnih podataka u druge dijelove koji su točni. Otkrivanje sadržaja naglašava točnost pojedinačnih podataka.
Ako je jedna vrijednost podataka nevažeća, to će utjecati na valjanost cijelog skupa podataka. U otkrivanju sadržaja morate provjeriti i formatirati svaki dio podataka prije nego što ih spojite.
3. Otkrivanje odnosa
Kakva je veza između različitih skupova podataka s kojima radite? U profiliranju podataka, otkrivanje odnosa pomaže vam identificirati postojeće veze između skupova podataka. S tim znanjem možete bolje razumjeti svoje setove i ispravno ih poravnati.
Iskorištavanje profiliranja podataka za bolju implementaciju
Da biste svoje podatke dobro iskoristili, morate ih točno protumačiti. Profiliranje vam pomaže da dobijete maksimalnu vrijednost iz skupova podataka jer uklanja sve elemente koji mogu promijeniti njihov integritet i točnost.
Nevažne informacije mogu promijeniti valjanost vaših podataka. Ispitivanjem i raspoređivanjem svojih skupova podataka s profiliranjem podataka, uklonit ćete sve nedostatke i imati samo relevantne informacije koje su vam potrebne za donošenje ispravnih odluka što se tiče vaše kibernetičke sigurnosti zabrinut.