I dati condizionano il business delle aziende.Da molto tempo si sente citare la parola dato e la parola informazione come ‘tesori’ delle aziende. Oggi essere in possesso di un dato, che possa essere un lead per esempio, rappresenta un elemento fondamentale ai fini di poter garantire un business profittevole. Grazie a questo patrimonio le aziende possono beneficiare di vantaggi commerciali, solo per citare un esempio. E da qui parte il toto-informazione. Già perché il dato così com’è, grezzo, non basta: va recepito, studiato, archiviato e messo pronto all’uso. Dopo di che si passa all’informazione, a ciò che il dato ‘ci può dire’. Ma i dati sono tanti in un’azienda e le informazioni altrettante e vanno tenuti in sicurezza e analizzati al fine di scovare opportunità nascoste. È qui che la data discovery entra in gioco come processo cruciale nelle moderne operazioni aziendali. La data discovery comporta l’esplorazione e l’analisi dei dati per identificare schemi, tendenze e relazioni che potrebbero non essere immediatamente evidenti. In sostanza, la data discovery consente alle società di estrarre il massimo valore dalle loro risorse di dati, scoprendo intuizioni attuabili e guidando un processo decisionale informato, oltre a fornire soluzioni di sicurezza. Che si tratti di comprendere il comportamento dei clienti, di ottimizzare i processi aziendali o di identificare le tendenze del mercato, la data discovery è uno strumento potente per estrarre dai dati un’intelligenza fattibile.
Il processo attraverso
Nel contesto delle soluzioni di sicurezza, la data discovery svolge un ruolo cruciale nell’identificare e mitigare i rischi potenziali legati alle violazioni dei dati e agli accessi non autorizzati. Esplorando e analizzando a fondo i dati, le organizzazioni possono scoprire le vulnerabilità e le lacune di sicurezza all’interno delle loro reti. Ma più dati ci sono e più aspetti problematici sono da affrontare. In primo luogo procedere a una corretta classificazione degli stessi, che possano causare problemi alla società, è un primo passo. Le società che raccolgono e generano una quantità enorme di dati su sistemi diversi devono proteggere i dati e mantenere le conformità prima di poter stabilire e applicare policy per promuovere l’usabilità. Inoltre, la necessità di conciliare rischio e rendimento dei dati porta alla ricerca di una tecnologia che aiuti l’azienda a comprendere i dati in suo possesso, i rischi che comporta per se stessa, i requisiti esterni (conformità) relativi ai dati, nonché le iniziative interne e le aspettative correlate ad esso. Infine, l’azienda deve essere in grado di trovare dati sensibili, evidenziare dove si trovano ed essere in grado di intraprendere rapidamente azioni correttive in caso di incidente di sicurezza. Safetica, azienda distribuita da Cips Informatica, spiega come il processo di data discovery si svolge in diverse fasi, ognuna delle quali contribuisce alla comprensione e all’utilizzo completo delle risorse di dati. Con la crescita esponenziale del volume dei dati, la scalabilità emerge come un problema critico per le attività di data discovery. Le società devono investire in infrastrutture e tecnologie scalabili in grado di gestire insiemi di dati grandi e diversificati, garantendo che le iniziative di data discovery possano scalare senza problemi con l’aumento dei volumi di dati. Le soluzioni DLP possono svolgere un ruolo cruciale nel gestire e proteggere efficacemente questi dati man mano che l’organizzazione cresce. Implementando soluzioni DLP scalabili, le organizzazioni possono garantire che le loro misure di protezione dei dati possano adattarsi all’evoluzione delle esigenze aziendali senza compromettere la sicurezza o le prestazioni. In particolare, le soluzioni DLP di Safetica possono essere personalizzate e si adattano alle esigenze delle aziende.
Passo a passo
A seconda del contesto e dei requisiti specifici di un progetto di data discovery, le organizzazioni possono scegliere di adattare o ampliare queste fasi in base ai propri requisiti e obiettivi. Prima di iniziare l’esplorazione dei dati, l’azienda deve delineare obiettivi chiari e definire l’ambito dell’analisi. Una volta stabiliti gli obiettivi, il passo successivo consiste nel raccogliere i dati pertinenti da varie fonti. Ciò può comportare l’estrazione di dati da database, data warehouse, fogli di calcolo o fonti esterne come API e web scraping. La raccolta dei dati è una fase critica che garantisce la disponibilità di dati di alta qualità per l’analisi. I dati devono essere ‘puliti’ per garantire l’accuratezza. Successivamente sono sottoposti a una preelaborazione per prepararli all’analisi. La profilazione dei dati consiste nell’esaminare le caratteristiche e la qualità dei dati raccolti. Le tecniche di profilazione dei dati aiutano a identificare gli outlier, le anomalie e i problemi di qualità dei dati che possono influenzare l’accuratezza e l’affidabilità delle analisi successive. I dati puliti e profilati sono sottoposti a un’analisi rigorosa che utilizza varie tecniche statistiche, di apprendimento automatico e di data mining. Le rappresentazioni visive, come grafici e diagrammi sono utilizzate per comunicare le informazioni in modo chiaro e intuitivo. I risultati dell’analisi dei dati sono interpretati per ricavare le azioni successive, ottimizzare i processi e ottenere risultati aziendali. L’interpretazione comporta la comprensione delle implicazioni dei risultati e l’identificazione delle opportunità di miglioramento o di intervento. Poi sono documentati e condivisi con le parti interessate attraverso relazioni e presentazioni.
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