बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है और यह साइबर सुरक्षा खतरों को रोकने में कैसे मदद करता है?

अपने ग्राहकों की जरूरतों को समझना ग्राहकों की संतुष्टि का एक अभिन्न अंग है। और, आपको उच्च गुणवत्ता वाले उत्पादों या सेवाओं की इच्छा रखने के लिए उनके बारे में सभी जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता है।

ग्राहक डेटा बनाना और उसका विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है। यदि आप एक बड़े पैमाने पर व्यवसाय चलाते हैं, तो आपके व्यवसाय को आगे बढ़ाने के लिए सुविचारित निर्णय लेने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स काम में आता है।

क्या आप जानते हैं कि साइबर सुरक्षा खतरों को रोकने के लिए आप बिग डेटा एनालिटिक्स का भी उपयोग कर सकते हैं? इस लेख में, आप बड़े डेटा एनालिटिक्स के बारे में जानेंगे कि यह कैसे काम करता है और साइबर सुरक्षा खतरों को रोकने के लिए आप इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं।

बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है?

बड़ा डेटा उच्च मात्रा, विविधता और वेग में डेटा की एक विविध श्रेणी है। जो लोग आपके व्यवसाय के साथ इंटरैक्ट करते हैं, वे बहुत सारे डेटा का उत्पादन करते हैं जो मूल रूप से कच्चे या असंरचित होते हैं।

आधुनिक समय के व्यवसायों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) द्वारा संचालित उन्नत तकनीकों के उपयोग से उपभोक्ताओं द्वारा उत्पन्न डेटा की मात्रा बढ़ जाती है। बड़े पैमाने के व्यवसायों को अधिक डेटा के साथ छोड़ दिया जाता है जो कि बड़े डेटा एनालिटिक्स के बिना विश्लेषण करना मुश्किल होगा।

बिग डेटा एनालिटिक्स अच्छी तरह से सूचित निर्णय और भविष्यवाणियां करने के लिए व्यवहार पैटर्न का अध्ययन और विश्लेषण करने की प्रक्रिया है।

व्यवसाय उच्च मात्रा वाले उपभोक्ता डेटा की व्याख्या करते हैं विश्लेषणात्मक तकनीक और सॉफ्टवेयर अपने उपभोक्ताओं को बेहतर ढंग से समझने, उनकी जरूरतों को पूरा करने और खुद को रणनीतिक रूप से स्थापित करने के लिए।

बिग डेटा एनालिटिक्स कैसे काम करता है?

कच्चे रूप में डेटा आपके व्यवसाय के लिए बहुत कम या कोई महत्व नहीं रखता है। आँख बंद करके संचालन करने के बजाय, आप अपने व्यवसाय की दिशा की स्पष्ट तस्वीर प्राप्त करने के लिए बड़े डेटा का लाभ उठा सकते हैं।

यहां बताया गया है कि बिग डेटा एनालिटिक्स कैसे काम करता है:

1. आंकड़ा संग्रहण

बिग डेटा एनालिटिक्स में पहला कदम डेटा संग्रह है। यह आपके ग्राहकों के बारे में कच्ची, असंरचित, या संरचित जानकारी प्राप्त करने की प्रक्रिया है।

डेटा संग्रह के विभिन्न माध्यमों में क्लाउड स्टोरेज, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मोबाइल एप्लिकेशन, इन-स्टोर IoT सेंसर आदि शामिल हैं।

आप अपने व्यवसाय में अपनाए गए इंटेलिजेंस सॉफ़्टवेयर द्वारा आसान पहुंच के लिए वेयरहाउस में एकत्र किए गए डेटा को स्टोर कर सकते हैं।

यदि आप अत्यधिक जटिल कच्चे डेटा के साथ काम कर रहे हैं, तो आप उन्हें बेहतर पहुंच और विश्लेषण के लिए वेयरहाउस के बजाय डेटा लेक में स्टोर कर सकते हैं।

2. डाटा प्रासेसिंग

आपके द्वारा एकत्र किया जाने वाला अधिकांश डेटा कच्चा या असंरचित होता है। अपने विश्लेषण की सटीकता को बढ़ाने के लिए, आगे बढ़ने से पहले आपको इसे ठीक से व्यवस्थित करना होगा।

आजकल उत्पन्न डेटा की उच्च मात्रा डेटा प्रोसेसिंग को और अधिक चुनौतीपूर्ण बना देती है क्योंकि आपके हाथों में डेटा की भारी संख्या हो सकती है। हालाँकि, दो प्रमुख तरीके हैं जिन्हें आप अपने डेटा प्रोसेसिंग को सरल बनाने के लिए लागू कर सकते हैं- बैच प्रोसेसिंग और स्ट्रीम प्रोसेसिंग।

बैच प्रोसेसिंग लंबी अवधि में बड़े डेटा ब्लॉक की जांच करता है। यह बहुत प्रभावी होता है जब आपके पास अपना डेटा एकत्र करने और संसाधित करने के लिए पर्याप्त समय होता है। दूसरी ओर, स्ट्रीम प्रोसेसिंग, छोटे बैचों में डेटा की जांच करती है। यह बहुत प्रभावी होता है जब आपको तेजी से निर्णय लेने की आवश्यकता होती है, जिससे टर्नअराउंड समय कम हो जाता है।

3. डेटा सफाई

आपके डेटा की मात्रा के बावजूद, आपको गंदगी से छुटकारा पाने के लिए इसे साफ करने की आवश्यकता है जो आपके परिणामों की सटीकता को बदल सकती है।

सफाई प्रक्रिया में उचित स्वरूपण और अप्रासंगिक जानकारी को हटाना भी शामिल है।

4. डेटा विश्लेषण

अपने डेटा में गंदगी से छुटकारा पाने और उसे प्रारूपित करने के बाद, इसका विश्लेषण करने का समय आ गया है।

अपने डेटा को मूल्यवान जानकारी में बदलना समय लेने वाला है, लेकिन आप प्रक्रिया को तेज़ करने के लिए कुछ प्रक्रियाओं का उपयोग कर सकते हैं। सबसे आम बड़े डेटा विश्लेषण विधियों में निम्नलिखित शामिल हैं:

डेटा खनन

डेटा खनन विसंगतियों और बिल्डिंग क्लस्टर्स की तलाश करके मौजूदा पैटर्न की पहचान करने के लिए बड़े डेटाबेस को सॉर्ट करने की प्रक्रिया है।

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना

डीप लर्निंग जटिल और अस्पष्ट डेटासेट में समान लक्षणों को खोजने के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग से मानव सीखने की नकल करने की प्रक्रिया है।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषण

भविष्य कहनेवाला विश्लेषण जोखिम और अवसरों के बारे में भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए आपके संगठन के ऐतिहासिक डेटा पर भरोसा करने की प्रक्रिया है।

5 तरीके बिग डेटा एनालिटिक्स साइबर सुरक्षा खतरों को रोकता है

डेटा निर्माण में वृद्धि साइबर खतरों के लिए अधिक अवसर पैदा करती है। साइबर क्रिमिनल बड़ी मात्रा में सूचनाओं से समझौता करने के इच्छुक हैं जो बड़े व्यवसाय मंथन कर रहे हैं।

हालाँकि अभी भी सुरक्षित साइबर सुरक्षा बनाने के लिए बहुत काम करना बाकी है, लेकिन डेटा एनालिटिक्स साइबर हमलों के खिलाफ अच्छा बचाव कर रहा है। आइए कुछ ऐसे तरीकों पर एक नज़र डालें जो बड़े डेटा एनालिटिक्स साइबर सुरक्षा खतरों को रोकते हैं।

1. भविष्य कहनेवाला मॉडल

साइबर खतरे के पैटर्न का अवलोकन करने के बाद, आप भविष्य कहनेवाला मॉडल बना सकते हैं जो आपके नेटवर्क के प्रवेश बिंदु के भीतर एक पैटर्न देखे जाने पर अलर्ट को ट्रिगर करता है।

एआई और मशीन लर्निंग जैसी सॉफ्टवेयर सेवाएं भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करने में उपयोग किए जाने वाले साइबर खतरे के पैटर्न की सटीकता सुनिश्चित करने में मदद करती हैं। यदि कोई साइबर खतरा आपके नेटवर्क के टचपॉइंट से आगे जाता है, तो आपका सिस्टम वास्तविक समय की रक्षा प्रतिक्रिया के साथ इसका मुकाबला कर सकता है।

2. पैमाने पर निगरानी और स्वचालन

स्वस्थ साइबर सुरक्षा प्रथाओं के बारे में कर्मचारियों की अज्ञानता कई संगठनों में बड़े पैमाने पर साइबर हमले का कारण बनती है। यदि आपके कर्मचारियों को पता नहीं है कि किसी हमले से बचने के लिए क्या करना चाहिए, तो वे हमलावरों को आपके नेटवर्क में आने में मदद करने के लिए कुछ कर सकते हैं।

आपके संगठन में एक स्वस्थ साइबर सुरक्षा संस्कृति का निर्माण करते समय अत्यधिक अनुशंसा की जाती है, आप कर सकते हैं कमजोरियों का पता लगाने के लिए अपने कर्मचारियों की गतिविधियों की निगरानी के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स का भी उपयोग करें गतिविधियां। यदि कोई ऐसा कार्य करता है जो आपके नेटवर्क को जोखिम में डालता है, तो सिस्टम प्रभाव को सीमित करने के लिए प्रतिक्रिया करता है।

3. रीयल-टाइम घुसपैठ का पता लगाना

एक मौका यह है कि सभी हमलावरों को आपके नेटवर्क को नीचे लाने की जरूरत है। यह सुनिश्चित करना आपकी जिम्मेदारी है कि उन्हें वह मौका कभी न मिले।

क्रियान्वयन निर्देश पहचान तंत्र यह आपके नेटवर्क के प्रवेश बिंदु के करीब पहुंचने से पहले किसी हमले को रोकने का एक शानदार तरीका है। बिग डेटा एनालिटिक्स के साथ, आप इस तरह की प्रक्रिया को बड़े पैमाने पर स्वचालित कर सकते हैं।

घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणालियों द्वारा उत्पन्न डेटा का रीयल-टाइम विश्लेषण एक हमले के विवरण को उजागर करता है, आपको वह सारी जानकारी दिखाता है जो आपको इसे रोकने के लिए आवश्यक है। आप किसी हमले को तुरंत समाप्त करने के लिए इस डेटा को जमीन पर अपने बचाव में एकीकृत कर सकते हैं।

4. बुद्धिमान जोखिम प्रबंधन

आप अपने सिस्टम के संभावित खतरों के बारे में जितना अधिक जानकार होंगे, आपका बचाव उतना ही मजबूत होगा।

बिग डेटा एनालिटिक्स आपको अपने नेटवर्क में और उसके आसपास की गतिविधियों के बारे में ठोस जानकारी देता है। आपके साइबर सुरक्षा डेटा का गहन विश्लेषण सुरक्षा उल्लंघनों के मूल कारणों को उजागर करता है, जिससे आपको यह पता चलता है कि उन गतिविधियों की उत्पत्ति कैसे हुई।

5. थ्रेट विज़ुअलाइज़ेशन

बिग डेटा एनालिटिक्स आपको अपने नेटवर्क में गतिविधियों के बारे में अधिक सटीक भविष्यवाणी करने में मदद करके अपनी साइबर सुरक्षा रणनीतियों में सक्रिय होने में सक्षम बनाता है।

यदि आपके संगठन को पहले ही साइबर हमले का सामना करना पड़ा है, तो आप हमले में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अपनी बड़ी डेटा विश्लेषण रिपोर्ट का उपयोग कर सकते हैं।

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हमलावर ने आपके नेटवर्क पर अनधिकृत पहुंच कैसे प्राप्त की? वे किन बिंदुओं से आए? भविष्य में पुनरावृत्ति को रोकने के लिए आप अपनी डेटा विश्लेषण रिपोर्ट से इन और अन्य प्रश्नों के उत्तर प्राप्त कर सकते हैं।

साइबर अपराधियों के लिए आपके नेटवर्क में प्रवेश करने के लिए कोई जगह नहीं छोड़ना

अधिकांश साइबर हमले मानवीय त्रुटि और नेटवर्क में ब्लाइंड स्पॉट के कारण होते हैं। आप या तो मौजूदा खामियों से अनजान हैं या साइबर अपराधियों द्वारा दुर्भावनापूर्ण हरकतों के शिकार हो जाते हैं।

बिग डेटा एनालिटिक्स आपके सिस्टम के संचालन के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी सामने लाता है। और, यदि आप कभी भी अपने संचालन में कोई गलती करते हैं, तो आप निश्चिंत हो सकते हैं कि दिन बचाने के लिए वास्तविक समय की प्रतिक्रिया होगी।

डेटा विश्लेषण क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?

डेटा विश्लेषण क्या है? हम डेटा माइनिंग, एनालिटिक्स और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को सरल शब्दों में समझाते हैं।

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