{"id":984,"date":"2018-08-17T09:00:25","date_gmt":"2018-08-17T09:00:25","guid":{"rendered":"http:\/\/raas.itpeers.com\/?p=984"},"modified":"2018-09-13T14:52:29","modified_gmt":"2018-09-13T14:52:29","slug":"desafios-seguranca-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/raas.itpeers.com\/es\/2018\/08\/17\/desafios-seguranca-big-data\/","title":{"rendered":"Los principales desaf\u00edos de seguridad que Big Data trae a las empresas"},"content":{"rendered":"

El gran volumen de datos<\/a> que se genera cada d\u00eda en las empresas es un verdadero desaf\u00edo para los gestores, que buscan constantemente extraer el mayor valor posible de los datos generados. Adem\u00e1s, a medida que existen m\u00e1s datos en las empresas, existen tambi\u00e9n m\u00e1s amenazas a la informaci\u00f3n y m\u00e1s probabilidades de perderse datos. En el art\u00edculo de hoy, vamos a abordar los principales desaf\u00edos de seguridad que el Big Data trae para las empresas.<\/p>\n

An\u00e1lisis de los datos puede estar comprometida<\/h3>\n

La cantidad no significa calidad ya veces podemos caer en el error de pensar que todos los datos que tenemos a nuestra disposici\u00f3n son \u00fatiles para nuestro negocio. Uno de los mayores desaf\u00edos que el Big Data trae a las empresas es la capacidad de analizar la informaci\u00f3n de forma correcta. Las empresas necesitan dotar de las herramientas adecuadas para poder extraer las ideas necesarias para tomar las decisiones correctas. Hoy en d\u00eda, es necesario analizar los datos en tiempo real y una de las herramientas que ayuda a las empresas a lidiar con esta gran ola de informaci\u00f3n es el Multipeers<\/a>, un sistema BAM que le permite analizar el negocio a cada segundo.<\/p>\n

P\u00e9rdida de datos y de privacidad<\/h3>\n

Todas las herramientas de inteligencia artificial, como chatbots, que ayudan a generar datos para las empresas, necesitan ser muy bien configurados, de lo contrario pueden ser un verdadero problema para las empresas que necesitan mantener sus datos privados. No se puede descuidar las buenas normas en estas tecnolog\u00edas (como crear contrase\u00f1as complejas, por ejemplo) pues \u00e9stas pueden ser puertas de entrada para accesos indebidos a la red interna. Este es uno de los grandes desaf\u00edos del Big Data porque cuanto m\u00e1s fuentes de informaci\u00f3n existen, m\u00e1s puertas de entrada de problemas para las empresas existen tambi\u00e9n.<\/p>\n

Garantizar la seguridad en la movilidad<\/h3>\n

Las soluciones m\u00f3viles se est\u00e1n adoptando con una gran rapidez. Hoy en d\u00eda ya no es necesario que los colaboradores se dirijan a la oficina para trabajar porque debido a la tecnolog\u00eda consiguen trabajar desde cualquier lugar ya trav\u00e9s de cualquier dispositivo. Sin duda, este es un avance muy importante y potencia los resultados. Al mismo tiempo, exige tambi\u00e9n un mayor criterio de an\u00e1lisis t\u00e9cnico pues la seguridad de los datos queda m\u00e1s f\u00e1cilmente comprometida, obligando al gestor de TI a tener cuidados redoblados.<\/p>\n

Adopte el enmascaramiento de datos<\/h3>\n

Enmascarar los datos tiene el principal objetivo de proteger los datos confidenciales contra accesos no autorizados y es una pr\u00e1ctica fundamental en esta \u00e9poca en que tantos datos privados existen en las empresas. En la pr\u00e1ctica, las herramientas de enmascaramiento de datos crean una versi\u00f3n similar a los datos originales en t\u00e9rminos de estructura, pero sin revelar su verdadera informaci\u00f3n. En realidad, su formato original se mantiene sin cambios pero los datos presentados son ficticios. Los datos enmascarados se pueden utilizar en entornos de prueba y auditor\u00edas, no comprometiendo el resultado del an\u00e1lisis, pero garantizando siempre la confidencialidad de la informaci\u00f3n sensible. Un proceso manual para proteger los datos consume mucho tiempo y recursos humanos por lo que la mejor opci\u00f3n es recurrir a herramientas que hagan el proceso de modo autom\u00e1tico, como el Datapeers<\/a>.<\/p>\n

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