摘要：大数据如今在商业领域几乎无处不在。从供应链和库存管理到人力资源流程（如招聘），大数据已被证明是有价值的工具。但是，大数据不仅可以改善企业的运营方式，还可以做更多的事情。如果使用得当，它可以保护企业免受各种各样的威胁。

    大数据如今在商业领域几乎无处不在。从供应链和库存管理到人力资源流程（如招聘），大数据已被证明是有价值的工具。但是，大数据不仅可以改善企业的运营方式，还可以做更多的事情。如果使用得当，它可以保护企业免受各种各样的威胁。
　　
　　有用的分析
　　
　　大数据的核心是赋予企业权力，使他们能够基于分析做出明智的明智决策。大数据的实施不仅可以揭示创新的方法来简化操作并提高生产率，而且大数据还可以增强安全性，从而确保尽可能长时间地保护私有的重要数据。
　　
　　数据驱动的分析借助机器学习流程向企业提供有效的安全事件报告，并将其与场景相关联。大数据及其使用的分析不仅可以实时检测攻击，还可以帮助安全团队了解攻击背后的人员和原因，使他们可以将调查重点放在真正的威胁上。
　　
　　网络和数据安全
　　
　　网络安全与质量数据以及对该数据进行适当的安全性分析越来越紧密地联系在一起。与安全相关的数据来自许多来源，包括端点活动数据、业务应用程序数据、网络元数据、DNS/DHCP，当然还有IaaS、PaaS和SaaS。
　　
　　如此多的相关安全数据来自各种来源，因此，毫无疑问，网络和数据安全领域中的许多人都在寻求人工智能（AI）和机器学习（ML）流程，以帮助更高效地处理和合成数据。人工智能（AI）和机器学习（ML）可用于帮助快速理解所有数据，可能会阻止进一步的损坏或在发生攻击之前进行预测和预防。
　　
　　网络和数据安全性现在比以往任何时候都受到大数据的驱动，尽管仍然可能发生泄露事件，要求企业为数据泄露保险做准备，但大数据可以阻止严重性，甚至可以减少这些泄露事件的发生。网络罪犯总是会找到新的方法来规避安全措施，因此对于任何需要保护敏感数据的企业而言，必须始终处于网络和数据安全的最前沿。
　　
　　未来无限
　　
　　保护有价值的数据（无论是需要保留机密的重要客户信息还是雇员信息，还是重要的商业机密和敏感的营销数据），是确保业务平稳运行的重要方面。在您的企业历史中，有时可能不得不聘请私人调查员进行秘密行动以确定攻击的根源。但是，大数据可以通过威胁可视化和预测模型提供宝贵的安全性，使企业可以进行智能风险管理。
　　
　　网络安全技术在不断变化，以适应网络犯罪分子不断发展的战术。从可以减少实施安全补丁程序所需时间的基于云的安全性到使用大量数据湖来预测和防止攻击的人工智能（AI）和机器学习（ML）应用程序，有效实施大数据的网络安全性可以始终处于领先地位。
　　
　　编辑：Harris