以大數據進行安全分析，需要一些深入的策略來分析和管理大量數據。這可能包括了結構化或非結構化數據、各種來源的數據，以及各種不同數量或規模的數據，從 TB和 PB 甚至到 EB 和 Zettabytes。
隨便一個項目所產生的數據量就很驚人。例如，每當客戶有以下的行為，就有數據產生：
- 造訪您的網站
- 購買商品
- 打開電子郵件
- 致電您的客戶服務部門
- 任何與您公司互動的方式
數據也在供應鏈、人力資源、銷售和研發等內部流程中不斷被創造。分析這些數據對於保護您的公司運營非常重要，但是，這項工作非常具有挑戰性。以下是原因。
缺乏有能力的數據科學家
過去幾年數據量呈指數級增長，對能夠管理和使用如此大量有價值數據的專業人員產生了巨大的需求。
不幸的是，如今很少有數據專業人士了解大數據分析的重要性，以及如何有效分析大數據，並將結果轉化成有價值或有助於採取行動的情資。
有能力的大數據科學家明顯不足，同樣也困擾著網路安全這個領域，對於需要內部數據管理的公司來說也是一個挑戰。目前，對於利用大數據進行資安分析的需求，比懂的運用分析結果的專業人士的需求更大。
從安全分析報告推論有價值的情資
處理大數據不僅止於分類和存儲。利用大數據做安全分析最重要的部分是能夠推斷出有意義的見解，使您的企業能夠保護知識產權並尋求成長的機會。
許多企業都被需要分析的海量數據所淹沒，而且無法有效的運用或演算手上的數據來呈現趨勢和網路異常。 如果沒有適當的數據分析，您的企業可能會繼續投資於無效的網路安全策略，從而使您容易遭受攻擊或資料遭到竊取。如此一來，反而會侵蝕一家企業的根基。
如果管理得當，分析報告可以告訴您哪些網路安全工作的投入需要停止，以及在何處投入更多資金。一家公司可能會發現這些挑戰難以克服，尤其是沒有經驗豐富的數據科學家主持這項工作。
海量資料的安全性
隨著駭客的技術越來越純熟，在當今的技術環境中保持大量數據的安全變得更加困難。數據越多，挑戰就越大，這意味著這些龐大數據被駭客竊取的風險更高。
對於醫療和金融等行業的公司來說尤為嚴重，因為這些數據可能被拿來用於各種類型的欺詐，例如：
- 假冒身份
- 信用卡盜竊
- 支票欺詐
- 醫療欺詐
擁有大量數據的公司比沒有大量數據的公司更需要網路安全。這就是為什麼確保只允許有被授權的人進入您公司內部網路很重要的原因。由於大數據通常被規劃集中保存，一旦駭客進入，他們很快就可以存取所有的數據。
這可能會動搖公司的根基，損害公司的聲譽。在許多情況下，大量資料外洩會對公司造成極大的傷害，甚至導致企業倒閉。
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