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大数据时代,连犯罪都能预测?

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逢年过节,要数小偷最为猖狂。随着圣诞节、元旦的临近,在你欣喜若狂地安排出行计划之时,小偷们也正面带窃笑地摩拳擦掌。如果在游玩的同时还要防贼,是多么地累心啊?要是能预测犯罪就好了。没错,就是预测犯罪。

毫无疑问,数据是一种资产,这类资产能够深入分析,提供前所未有的洞察。为了应对全新的复杂安全威胁,IBM大数据可以采取各种方法帮助确定异常情况和细微的攻击指标。如今的许多组织都在利用大数据技术扩大和增强传统的安全解决方案,从而大幅提高智能安全性和执行洞察力度。

利用拓展的安全/智能方法,大数据可以做到:

  • 筛选海量数据——范围包括组织内外部——揭示隐藏的关系、检测各种模式并且预防安全威胁。
  • 将实时和历史账户活动相互关联,发现异常用户行为和可疑交易,从而揭露欺诈行为。
  • 检验作为犯罪行为证据的新信息源和各种数据,例如互联网、移动设备、事务处理、电子邮件和社交媒体。

拓展安全/智能的主要应用场合有以下几点:

1. 增强型智能和监控洞察:组织可以分析动态数据和静止数据,发现各种关联,或者揭示各种模式。这种实时或近乎实时的洞察类型极具价值甚至可以拯救生命。

2. 实时网络攻击预测和防御:高科技犯罪的数量不断增长——包括基于网络的恐怖主义、间谍活动、计算机入侵和重大网络欺诈在内——都构成真正的威胁。通过分析网络流量,组织可以及时发现新的威胁,从而实时加以应对。

3.犯罪预测和预防:能够分析电信数据和社交媒体数据,支持执法机构发现犯罪威胁,采集犯罪证据。无需等待罪行发生之后行动,他们可以首先预防犯罪,主动抓捕罪犯。 根据场景,组织很可能需要以下安全/智能平台之一:犯罪信息跟踪系统、监测监控系统或安全信息与事件管理(SIEM)。

一个案例还不过瘾,那再来看看如下的其他案例吧。

大数据

大数据探索

充分利用大数据的每一步行动便是发现客户的现有资源,并且构建获取并且使用资源的能力,以便支持决策和日常运营——换言之,便称为大数据探索。

大数据的许多探讨都从三个V开始——容量(volume)、速度(velocity)和种类(variety)。这些因素可以确定挑战的范围,每一家大型组织都会处理这些日常问题,竭力通过信息源提取价值,做出更好的决策,提高运行效率,并且降低风险。所有重要决策、客户交互或分析都不可避免地需要多种数据源的信息。IBM InfoSphere Data Explorer是IBM大数据平台的组成部分,它能够轻松在企业系统内提供导航能力,并且获取组织外部的数据。

通过传感器、机器日志、点击流、网络和其它来源生成的所谓“原始”数据提出了另一项挑战。组织如何将背景添加到数据中,从而推动产生更加有利的分析和决策能力呢?在此重申,IBM大数据平台的InfoSphere Data Explorer和其它功能可以将这些半结构化来源的信息与企业数据融合于一体,可以增加极具价值的背景,帮助组织通过这些数据获得更高的价值。

增强客户360度全方位视图

全面理解客户——他们青睐的购物方式、他们转换的原因、他们下一次将会采购的产品,以及是什么原因让他们将一家公司推荐给其它客户——这实质上是每一家企业的战略性问题。然而,这需要众多公司充分利用内外部的信息源,评估客户情绪,理解什么样的行动会帮助他们与客户构建合作关系。最近IBM商业价值研究院有关大数据真实应用的调查7建议组织首先将大数据工作专注于客户分析,帮助它们“真正理解客户需求并预测未来的行为。”

除了这些分析功能可以提供关于客户行为的战略性洞察,360度全方位视图的重要性还可以延伸到一线员工。具有前瞻性的组织意识到了这一需求,会为专业客户服务人员提供适合的信息,与客户沟通,构建可靠的关系,并且获得积极的成果。为此,他们必须快速运行大量的信息,以便集中关注特定客户的需求。

还记得大数据之前的生活是什么样子吗?这个名词变得如此普及,有时让人很难想起大数据是一种近期出现的现象。有人将它视为一种狂热,但人、流程和机器产生的数据却只会持续不断地增长。所以更安全的数据生活才会让人更安心。

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