O Big Data pode ser usado para combater desvios de verbas públicas, facilitar o sequenciamento genético para a descoberta, por exemplo, da cura do câncer e analisar o comportamento dos indivíduos para decifrar seus hábitos de consumo. E ainda: prever tendências de mercado, riscos de investimentos, aumentar a produtividade das empresas e, inclusive, auxiliar na segurança da informação! Saiba mais:
Como conciliar o volume de dados e a segurança
No entanto, esta é uma preocupação que tem tirado o sono de especialistas em TI de todo o mundo: como conciliar todo esse volume de dados obtidos pelo Big Data, com a segurança da informação?
Como evitar que informações confidenciais sejam compartilhadas fraudulentamente, tanto entre funcionários como entre clientes, transformando todo esse potencial em uma imensa dor de cabeça?
Uma resposta possível é usar as informações do Big Data para conscientizar as empresas sobre o que acontece à sua volta. Com isso, é possível criar soluções de segurança em vez de simplesmente bloquear essas informações.
Como o Big Data melhora a segurança da informação?
Basicamente, o Big Data pode aliar-se ao setor de segurança da informação para detectar ameaças aos sistemas na nuvem de uma empresa. Graças ao volume de informações coletadas tentativas de invasões, atividades suspeitas e disseminação de vírus podem ser detectadas em tempo real com precisão e capacidade de resposta.
E mais: o setor de segurança da informação terá a geolocalização precisa dessas possíveis ameaças, saberá quais indivíduos participam dessas operações e quais plataformas ou meios são mais utilizados para esse compartilhamento de informações confidenciais — e-mails, sistemas na nuvem, redes sociais, etc.
Tudo isso facilita a tomada de decisões para o aprimoramento do setor de segurança da informação. Veja outras medidas que podem ser tomadas:
- A categorização e criptografia de determinadas informações. É possível, por exemplo, que só um destinatário de e-mail tenha acesso ao conteúdo da correspondência;
- Automatização de determinados recursos, a fim de proteger o banco de dados da empresa;
- Melhoria na capacitação do gerente de TI, para que ele responda adequadamente a essas ameaças;
- Definição de critérios mais rigorosos para disponibilização de informações na nuvem.
Quais são as tendências para utilizá-lo?
Números do IDC (International Data Corporation) indicam que a quantidade de informações obtidas por meio digital tende a dobrar bienalmente, impulsionando em mais de 600% o mercado de Soluções de Big Data na América Latina daqui a 4 anos.
Esse cenário tem produzido uma tendência cada vez maior para o alinhamento estratégico entre o Big Data e o setor de TI das empresas, especificamente no que diz respeito à segurança da informação.
Esse alinhamento, por sua vez, tem ocorrido por meio de um investimento maciço em auditorias internas, gerenciamento de senhas e logins, confirmação de usuário e armazenamento de informações sob uma estrutura que permita categorizá-las e estabelecer os seus perfis. E tudo isso é possível graças ao Big Data.
Dentre as tendências da utilização do Big Data, há também o investimento em soluções como o SIEM, uma espécie de ferramenta da segurança da informação, cujo objetivo principal é gerenciar ocorrências e informações relativas à manipulação dos dados de uma empresa.
Ficou claro como o Big Data pode colaborar para a segurança da informação? Agora, que tal apresentar tais benefícios à sua rede de contatos? Compartilhe este post nas redes sociais!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?