Статьи

Прогресс идет вперед. Сегодня функции СБ - это не только сохранность, проведение расследований, проверка контрагентов и т.д., но и предоставление бизнесу все более расширенного вида услуг. СБ это не затратная структура бизнеса, а полноценный участник бизнес-процессов, направленных на получение прибыли.

Новое направление развития Службы Безопасности - сбор данных, анализ, прогнозирование с помощью Data science, на основе которых можно усовершенствовать бизнес-процессы, выявляя уязвимости.

Что такое Data Science и какие цели?

Data Science это дисциплина, что объединяет в себе различные роли, инструменты и процессы, которые помогают собирать полезные сведения о бизнесе. В целом, работа с данным происходит в несколько этапов, а именно:

Сбор

Это начало жизненного цикла и в этом случае могут быть использованы как необработанные структурированные, так и неструктурированные данные из огромного количества источников. Сбор происходит различными методами: от ручного ввода, просмотра веб-страниц до потоковой передачи данных из систем и устройств в режиме реального времени. Источником могут быть структурированные и неструктурированные данные: файлы журналов, видео, аудио, изображения, социальные сети и прочее.

Хранение и обработка

Поскольку данные представлены в разных форматах и структурах, компании рассматривают различные системы хранения, исходя из типа данных. В свою очередь, стандарты в отношении хранения и структуры данных устанавливаются командами по управлению. Это позволяет упростить рабочие процессы, связанные с моделями аналитики, машинного обучения и глубокого обучения. Этот этап включает в себя очистку, преобразование и объединение данных с использованием заданий ETL (извлечение, преобразование, загрузка) или других технологий. Это необходимо для повышения качества данных перед их загрузкой в хранилище. Все это может звучать очень сложно, но, если изучить эту тему, Data Science покажется чем-то невероятно интересным.

Анализ

На этом этапе, пожалуй, начинается самое интересное. Специалисты по данным проводят предварительный анализ, чтобы изучить закономерности, диапазоны и распределения значений в данных. Исследование направлено на то, чтобы простимулировать аналитиков данных разработать гипотезы для A/B-тестирования. Это также необходимо для определения релевантности данных для использования при моделировании прогнозной аналитики, машинного обучения и/или глубокого обучения. В зависимости от точности модели, компании часто полагаются на эту информацию, принимая бизнес-решения.

Формирование отчета

Финальным этап – публикация результатов анализа в виде отчетов и других вариантов визуализации данных. В таком виде намного проще воспринимать информацию и то, как она влияет на бизнес. Создать визуализации можно с помощью компонентов языков программирования R или Python.

Data Science помогает во взвешенном принятии решений и прогнозировании. Data Science нашла применение в различных областях и стала междисциплинарным поле, которое объединяет знания из статистики, математики, программирования и области предметных знаний для анализа данных, извлечения информации и выявления закономерностей. И чтобы понять всю важность Data Science и то, как это влияет на принятие решений, стоит рассмотреть роль этой дисциплины в разных контекстах.

• С помощью Data Science можно анализировать большие объемы данных, которые были получены из разных источников. Тщательный анализ помогает обнаружить скрытые паттерны, способные повлиять на принятие решений.
• Прогнозирование и моделирование. Наука о данных подразумевает использование статистических и машинно-обучаемых моделей для прогнозирования будущих событий и выдачи результатов на основе исторических данных. К примеру, возьмем прогнозирование спроса на продукцию, цен на рынке или поведения клиентов. Имея все эти сведения, производители могут выпускать столько продукции, сколько необходимо, чтобы покрыть спрос или устанавливать цены в зависимости от покупательской возможности клиентов. И это далеко не единственный пример, где можно использовать прогнозирование.
• Оптимизация процессов. Благодаря глубокому анализу, компаниям проще находить пробелы в бизнес-процессах и находить решения, которые помогут оптимизировать работу всей компании или конкретного отдела таким образом, чтобы повысить эффективность.
• Разработка рекомендательных систем. Data Science делает весомый вклад в создание персонализированных рекомендаций. Их вы можете встретить в интернет-магазинах или на стриминговых сервисах вроде Spotify или YouTube. Пользователи получают только тот контент или предложения по товарам, которые соответствуют их предпочтениям.
• Прогнозирование поведения клиентов. С наукой о данных иногда намного легче предсказать предпочтения и поведение клиентов. Это, в свою очередь, позволяет быстро и точно настраивать маркетинговые стратегии и улучшать обслуживание клиентов.

Не стоит забывать про роль Data Science в анализе рисков и поиске уязвимых мест в различных областях, таких как финансы или кибербезопасность. Специалист по данным, или Data Scientist, должен обладать определенными навыками: 

• Знать достаточно про бизнес, чтобы задавать уместные вопросы и уметь определить уязвимые места бизнеса.
• Применять статистику и информатику для анализа.
• Использовать широкий спектр инструментов и методов для подготовки и извлечения данных. Тут важно знать не только БД, но инструменты интеллектуального анализа, а также методы интеграции данных.
• Извлекать полезные данные с помощью прогнозной аналитики и искусственного интеллекта.
• Писать программы для автоматизации обработки данных и расчетов.
• Объяснять, как можно использовать результаты для решения бизнес-задач.
• Сотрудничать с другими специалистами по обработке и анализу данных.

Все это скиллы, которые пользуются большим спросом, отлично впишутся в существующую Службу Безопасности компании и помогут развить и укрепить ее в своей деятельности.

Data Science – это тот инструментарий, который способен предоставить фактическую информацию и аналитику. Полученные данные помогают принимать более обоснованные решения, которые помогут в бизнесе.