Por que o Security Analytics está ganhando mais importância?

Os criminosos cibernéticos não estão mais apenas em busca de números de cartões de crédito, dados de propriedade intelectual e dinheiro. Agora, os seus dados pessoais, os chamados Personally Identifiable Information (PII), também estão na mira do crime.

Para fazer frente a todos os desafios, é preciso acrescentar mais uma camada aos seus sistemas de detecção de ameaças: a inteligência de analytics de segurança, que acelera o tempo de detecção e combate aos ataques a partir da análise de informações de suas redes.

As estatísticas sobre a incidência de violações de dados indicam o seu crescimento, e esses números não devem cair nos próximos anos.

Os criminosos agora parecem estar deixando os malwares tradicionais de lado – o que não significa que você deva baixar a sua guarda – e usam ferramentas legítimas, muitas vezes em conjunto com credenciais roubadas.

A inteligência criminosa está evoluindo e, por isso, devemos continuar a investir nas nossas capacidades de detecção e prevenção de ameaças, identificando atividades maliciosas dentro das nossas organizações.

Tire proveito do analytics e obtenha mais desempenho

E qual a vantagem de contar com mais essa camada de proteção, as ferramentas de analytics de segurança? Em entrevista à revista CIO, Leonardo Moreira, diretor de engenharia da PROOF, ressaltou que “não há dúvidas de que as ferramentas de Business Analytics podem realizar um ótimo trabalho em Segurança da Informação.

O BA possibilita uma análise descritiva e preditiva, além de auxílio para tomada de decisão em tempo real.

Conceitos como aprendizado de máquina, análise comportamental e big data aparecem como elementos importantes na gestão da segurança da informação, permitindo a obtenção de insights valiosos”.

A PROOF, em parceria com a Splunk, oferece ao mercado o serviço de Analytics as a Service, permitindo que as empresas façam uso de Big Data e análises preditivas para tratar de ameaças e riscos, incorporando aos sistemas de segurança legados a capacidade de analisar o comportamento do usuário, infraestrutura e dispositivos.

E a oferta como serviço também elimina algumas tarefas manuais de TI que acabam inibindo usuários internos de ter acesso a novas tecnologias e garantem, ao mesmo tempo, segurança, privacidade de informações e compliance dos dados.

Autoatendimento é o futuro do business analytics

O uso de business analytics não está mais relacionado apenas à tomada de decisões. Na verdade, a análise dos dados é a base para os modelos de negócio do futuro, com impacto direto tanto nos executivos quanto nos consumidores.
O consumidor agora espera que as organizações conheçam as suas jornadas de compras, suas preferências e ofereçam ofertas personalizadas. Também quer ter retorno rápido sobre suas dúvidas e problemas. E o que isso significa? Agora, a informação faz parte dos produtos e serviços vendidos pela sua empresa. Com isso, dados em tempo real, contextualizados e personalizados – o chamado business analytics – são essenciais para otimizar a experiência do cliente.
Para atender a essa nova demanda, os executivos precisam ser capazes de transformar rapidamente os dados em ações e, para isso, precisam do maior número possível de informações tanto de fora da empresa quanto dos sistemas corporativos.
Por isso ter acesso direto aos relatórios e dashboards gerados pela TI não é mais suficiente. Os executivos precisam contar com ferramentas amigáveis que permitam que eles combinem dados gerados por diversas fontes e gerem seus próprios relatórios. Se a TI não oferecer essas ferramentas, certamente eles vão buscá-las no mercado, criando um ambiente de Shadow IT. E se todos implantarem suas próprias ferramentas, o desafio para as áreas de TI será ainda maior, com duplicação de recursos, e cada departamento usando suas próprias métricas baseadas em dados duvidosos, além de não ter controle sobre os dados usados nas análises.
A plataforma Splunk, empresa parceira da PROOF, permite monitorar e analisar todos os dados de qualquer fonte, com mais de 140 comandos para pesquisas estatísticas, inclusive, claro, das transações de clientes. Com relatórios personalizados para qualquer necessidade de negócio, oferece um conjunto completo de avançados recursos de pesquisa, visualização e conteúdo pré-empacotado para casos de uso, de modo que qualquer usuário possa rapidamente descobrir e compartilhar insights.
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Como as empresas brasileiras usam ferramentas de analytics?

Como a sua empresa lida com as ameaças de segurança? Com produtos que são “commodities de segurança” ou investe em inteligência de ameaças? As empresas brasileiras estão dando os primeiros passos em relação a essa nova abordagem das ameaças, usando ferramentas de analytics que oferecem um modelo preditivo que vai além da resolução pontual de riscos de segurança.

Muitas organizações já utilizam dados de máquina para nortear suas decisões em TI, mas poucas contam com ações internas que os transformem em dados de segurança. Geralmente as informações provenientes das máquinas, geradas a partir de diferentes fontes da infraestrutura de TI, são utilizadas na melhoria da área operacional.

Mas o uso de ferramentas de analytics vai além disso. Proporciona às empresas a capacidade de absorver essa grande variedade de dados de diferentes plataformas e transformá-los em diferencial competitivo. Centralizar esses dados em uma única plataforma de big data oferece a possibilidade de ter o máximo de segurança possível na tomada de decisões.

E, quando os registros das atividades e comportamento dos usuários, transações, aplicações, redes e equipamentos, entre outros, são alvo de análise, podem entregar indicadores de segurança. Mas poucas empresas aproveitam hoje essas informações como ferramentas de business analytics na área de segurança, monitorando o ambiente de forma proativa, extraindo inteligência de ameaça dos dados.

O investimento em inteligência de ameaças não deve ser visto como custo, e sim como uma oportunidade de garantir a sustentabilidade do seu negócio a partir da análise dos dados gerados por fontes variadas. Organizações mais preocupadas com fraudes estão na dianteira do uso de plataformas de big data, reunindo dados e identificando características próprias de fraudes.

Essa é a diferença entre prevenção e inteligência – a capacidade de identificar uma ameaça em tempo real e agir proativamente antes que a sua empresa seja alvo de uma violação de dados.

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Por que a maioria das empresas está falhando em big data?

De acordo com um estudo divulgado pela PwC, chamado How organizations can unlock value and insight from the information they hold, as empresas ainda têm muito que progredir no uso do big data.

No Brasil, segundo previsões do IDC, o mercado de big data e analytics vai movimentar R$ 3,2 bilhões. Um dos motivos que contribui para a busca pelo big data é a necessidade de enfrentar as dificuldades trazidas pela crise econômica.

Segundo a pesquisa a PwC, feita com 1.800 líderes de negócio da América do Norte e da Europa, parte dos fracassos com o big data se deve à falta de estratégias de negócio voltadas para dados. De acordo com o estudo, 75% das empresas não possuem as habilidades e a tecnologia necessárias para usar seus dados para ganhar vantagens competitivas. Além disso, 75% das empresas não contrataram um analista de dados e, das empresas que contrataram, apenas 25% estão usando esses funcionários da maneira apropriada.

A falta de entendimento dos dados vai além das empresas de tecnologia e se expande para a engenharia, a indústria farmacêutica, financeira, energia e saúde. A partir dos dados coletados, a PwC criou o Information Value Index, uma espécie de régua para medir o quão bem os negócios usam as informações que coletam e o quanto conseguem extrair de valor dos dados.

Com base em 36 perguntas, o PwC deu aos negócios uma nota de 0 a 100, sendo 100 o melhor uso possível dos dados. As empresas de médio porte entrevistadas obtiveram uma média de 48.8, enquanto as organizações de grande porte obtiveram uma média de 52,6. A média geral de todas as empresas foi 50.

De acordo com a pesquisa, isso acontece porque, muitas vezes, os dados são tidos como um recurso garantido e de responsabilidade da TI e cientistas de dados e não como algo valioso que deve ser usado por toda a empresa.

Ter uma estratégia de dados é o maior recurso na obtenção de vantagens competitivas. Ao ignorar ou tratar os dados como algo não importante, os líderes de negócio não conseguem colocar sua empresa à frente da concorrência. Uma empresa pode gastar milhões na coleta de dados, mas, se não conseguir usá-los, o investimento terá sido em vão.

O primeiro passo para estabelecer um plano para os dados é identificar as fontes de dados e então entender a importância do business analytics para cada departamento e, finalmente, criar um plano para gerar insights que garantam vantagens competitivas.

Com IT World

Cinco fatores críticos para obter insights do analytics

O business analytics é um dos tópicos mais quentes de tecnologia atualmente. Seja por causa de executivos que querem entender melhor e analisar padrões de compra ou por causa do “hype” em torno do big data. No entanto, muitos programas de analytics estão enfrentando grandes desafios. Um artigo da Forbes previu em 2015 que metade dos projetos de big data falharia.

Isso significa que pelo menos metade das empresas está falhando ao executar etapas como coleta de dados, avaliação e análise de dados e extração de insights críticos para o negócio. Existe uma série de fatores que desempenham papéis importantes no sucesso de um programa de analytics para obter insights. Conheça algumas:

Alinhamento corporativo

Antes de iniciar um projeto de business analytics, é preciso entender que tipo de insight sua empresa está buscando para ter certeza de que está procurando no lugar certo, investindo a quantia certa de dinheiro e tempo e que será capaz de identificar um insight quando ele aparecer. O alinhamento corporativo diz respeito ao entendimento do propósito do negócio para a atividade.

Isso pode não estar claramente quantificado, mas é importante que haja algum entendimento e concordância sobre o propósito do projeto. Quando os objetivos são identificados, é possível articular as informações necessárias para conquista-los e obter insights.

Entendimento dos dados

Depois de definir os objetivos, é possível dividi-los para encontrar os dados específicos necessários. O entendimento dos dados diz respeito ao conhecimento que existe sobre os dados, seu conteúdo e sua localização.

É importante ter um entendimento de que informação trazem os dados, quando foram atualizados pela última vez, onde podem ser encontrados, como acessá-los e se é apropriado usá-los (com base em sua criticidade ou nível de privacidade).

Qualidade dos dados

Depois de assegurar o entendimento dos dados, é preciso estar claro o que significa “dados precisos” para o propósito desejado. Afinal, se os dados não têm qualidade, ainda podem não servir ao propósito necessário para obter os insights necessários.

Muitas vezes, a qualidade de um dado é descrita como um “bom dado”. No entanto, a definição de bom pode ser baseada em seu uso. Por exemplo, um gerente de marketing pode usá-lo para analisar tendências de número e tipos de produtos vendidos em uma área. Para esse propósito, o que determina a precisão dos dados é o CEP. Por outro lado, o departamento de expedição precisa do endereço completo para gerar uma visão de quais produtos podem ser entregues.

A qualidade dos dados é um ponto que junta os objetivos de negócio e o alinhamento com o entendimento dos dados. Os objetivos de negócio vão definir quais são os dados e a qualidade desejada para cumprir os objetivos, enquanto o entendimento dos dados dirá se eles servem ou não.

Com CIO