Esses e outros fatores tornaram as soluções analíticas de software de segurança obrigatórias para organizações governamentais e a maioria das partes interessadas na segurança corporativa, se quiserem se adiantar às crescentes ameaças de segurança e se adaptar à era digital. Quanto mais rápido você puder alavancar informações de forma proativa e conectar os pontos, mais rápido poderá prevenir ou mitigar ameaças criminosas, terroristas e prejudiciais à continuidade dos negócios. POR QUE IMPLEMENTAR ANALÍTICOS DE SEGURANÇA AGORA Bem-vindo ao novo mundo dos analíticos de segurança, onde os métodos tradicionais de investigação e detecção de ameaças se unem a ferramentas analíticas avançadas de big data para proporcionar níveis de insights e respostas qualitativamente otimizados. O resultado é nada menos do que uma mudança de paradigma na forma de combater as ameaças à segurança - tudo que estiver incluído do físico ao cibernético. Conforme discutimos em As Três Principais Tendências que Impulsionam a Necessidade por Analíticos de Segurança, os infratores e ameaças de hoje - sejam criminosos ou terroristas, cibernéticos ou físicos - são altamente sofisticados e perigosos, e estão cada vez mais presentes. Além disso, as organizações de segurança lidam com grandes quantidades de dados diversos, que normalmente estão isolados em diversos sistemas. Sem recursos analíticos avançados para conduzir o processo investigativo, essas fontes de dados podem obscurecer tanto quanto revelam, confundindo investigadores e analistas com “ruídos” irrelevantes. Essa mudança no domínio da segurança é um reflexo das tendências globais que vemos em muitos setores que lidam com grandes volumes de dados e estão cada vez mais aplicando ferramentas analíticas em seu dia a dia, como comércio eletrônico, telecomunicações, saúde e serviços financeiros: De Para Usar a tecnologia para simplesmente capturar e agregar informações Tirar proveito das ferramentas analíticas para gerar insights acionáveis e orientados por dados Trabalho manual, demorado e sujeito a erros Sistemas que automatizam a fusão e análise de dados, aumentando o conhecimento especializado e liberando tempo para focar em tarefas de valor agregado Organizações que trabalham em silos e conduzem investigações de forma fragmentada Colaboração entre equipes multifuncionais que compartilham uma única fonte com informações precisas