In questo articolo ci concentreremo sull’importanza dei Big Data e Fast Data e l’interazione con la sicurezza nell’era digitale. Con l’avvento delle nuove tecnologie e l’aumento del volume di dati, la gestione efficace e sicura di questi dati è diventata una sfida centrale per molte organizzazioni. In particolare, il Fast Data si riferisce alla capacità di elaborare e analizzare rapidamente grandi volumi di dati in tempo reale, permettendo alle aziende di prendere decisioni informate e tempestive, un vantaggio fondamentale in un contesto di mercato in continua evoluzione.
Questo è il quarto articolo tratto dal white paper “Big e Fast Data: tra sfida per la sicurezza e privacy“.
I Big Data e la Sfida della Sicurezza
I Big Data sono considerati come un vasto volume di dati generato dall’avvento delle nuove tecnologie. Con la Big Data Analytics vengono estrapolate, da questo immenso flusso di dati, le informazioni utili per migliorare processi e servizi. Viene anche definito da alcuni come uno strumento predittivo in grado di prevedere guasti o eventuali problemi ad un macchinario[1].
L’Importanza della Sicurezza nei Big Data
Le aziende che possono beneficiare dell’analisi di questi dati sono ben poche, merito degli ingenti investimenti necessari per creare e mantenere un’infrastruttura informatica in grado di effettuare calcoli ed immagazzinare notevoli quantità di dati.
Infatti, la gestione dei Big Data, richiede un notevole dispiegamento di risorse IT che devono garantire elevate performance e maggiore “scalabilità[2]”.
Fasi dell’Analisi dei Big Data
Il corretto flusso per l’analisi dei Big Data prevede tre distinte fasi:
1. Ricerca dei Dati:
La prima è la ricerca dei dati da diverse fonti come social media, database, e-commerce. Dopodiché si passa alla fase di trasformazione.
2. Trasformazione e Pulizia dei Dati
La fase di trasformazione prevede il prelievo di dati in vari formati e il loro spostamento in un formato unificato in modo che possano essere elaborati dal sistema di destinazione. Questa fase prevede la fase di pulizia, che comporta l’eliminazione di duplicati e dei dati ritenuti obsoleti.
3. Generazione delle Informazioni
Infine, con l’ausilio di specifici software vengono generate le informazioni dettagliate caratteristiche dei Big Data.
Requisiti Tecnologici per la Gestione dei Big Data
Per far sì che questo processo funzioni correttamente le infrastrutture a supporto di questa tecnologia devono possedere determinati requisiti, quali:
Rete Veloce e Potenza di Calcolo
Alta capacità di storage per l’archiviazione e protezione dei dati:
- una rete veloce per la trasmissione real-time delle informazioni;
- potenza di calcolo necessaria a processare enormi quantità di dati.
- La privacy e la sicurezza dei dati sono concetti strettamente correlati ed essenziali per proteggere le informazioni sensibili.
Privacy e Sicurezza dei Dati
Differenze tra Privacy e Sicurezza dei Dati
La privacy dei dati si riferisce alla protezione delle informazioni personali, garantendo che le persone abbiano il controllo su come i loro dati vengono raccolti, utilizzati e condivisi. Ciò comporta la conformità a normative e standard, come il GDPR in Europa, per salvaguardare i dati personali da accessi non autorizzati e usi impropri.
D’altra parte, la sicurezza dei dati si concentra sulla salvaguardia dei dati da accesso, uso, divulgazione, interruzione, modifica o distruzione non autorizzati. Implica l’implementazione di misure tecniche e organizzative per prevenire violazioni della sicurezza e proteggere la riservatezza, l’integrità e la disponibilità dei dati.
In sostanza, la privacy dei dati riguarda la gestione appropriata delle informazioni personali, mentre la sicurezza dei dati si concentra sulla protezione di tutti i tipi di dati da varie minacce. Entrambi sono fondamentali per mantenere la fiducia e garantire l’uso responsabile delle informazioni nell’era digitale.
Cos’è il Fast Data?
La Valorizzazione dei Dati in Tempo Reale
La tendenza Fast Data è il riconoscimento che le informazioni su cui si agisce in tempo reale sono significativamente più preziose per un’organizzazione rispetto a quando vengono esaminate in un report regolarmente pianificato. Gli approcci tradizionali all’assunzione, al magazzino, all’elaborazione e alla reportistica non consentono alle aziende di reagire ad alcuni tipi di dati prima che diventino irrilevanti.
Applicazioni come le implementazioni IoT, i social media, l’analisi web e l’utilizzo dei dispositivi mobili possono richiedere l’esecuzione di azioni in tempo reale sulle tendenze contenute in molti terabyte di dati. Se i clienti trarranno vantaggio dal prendere decisioni aziendali in tempo reale basate su grandi quantità di dati, avranno bisogno di aiuto. Fast Data non riguarda solo la tecnologia che li rende possibili. Si tratta di investire in pratiche aziendali relative al monitoraggio e all’analisi, agli avvisi di eventi significativi e ai piani per intraprendere azioni rapide e correttive.
Analisi in Tempo Reale
I dati veloci nei Big Data si riferiscono all’applicazione dell’analisi dei Big Data a set di dati più piccoli. Questo può essere fatto quasi in tempo reale o reale per risolvere un problema o creare valore aziendale. “Poiché i dati vengono raccolti a un ritmo crescente e poiché la maggior parte di questi dati è in tempo reale, i vantaggi dei Big Data possono andare persi se le informazioni non vengono elaborate rapidamente.
L’elaborazione di “dati veloci nei Big Data” a una velocità vertiginosa richiede due cose: un sistema in grado di gestire gli sviluppi con la stessa rapidità con cui appaiono e un data warehouse che abbia la capacità di lavorare su ogni elemento una volta arrivato”[3]. Questi database orientati alla velocità possono facilmente supportare analisi in tempo reale e processi decisionali complessi, elaborando così efficacemente un feed di dati in entrata incessante. Uno dei modi migliori per catturare il valore dei dati in entrata è reagire ad essi nell’istante in cui arrivano. Se si stanno elaborando i dati in ingresso in batch diversi, si perde tempo e, di conseguenza, il valore di tali dati.
Tecnologie per la Gestione del Fast Data: Sistemi di Streaming e Archiviazione
Per l’elaborazione di dati che arrivano a decine di migliaia o milioni di eventi al secondo, sono necessarie due tecnologie: un sistema di streaming in grado di recapitare gli eventi con la stessa velocità con cui arrivano e un archivio dati in grado di elaborare ogni elemento con la stessa velocità con cui arriva. “L’obiettivo principale dei dati veloci è quello di raccogliere ed estrarre rapidamente dati strutturati e non strutturati in modo da poter intraprendere azioni rapide. Poiché il flusso di dati provenienti da dispositivi, sensori, attuatori e comunicazioni machine-to-machine (M2M) nell’Internet of Things (IoT) continua a crescere, diventa fondamentale per le organizzazioni identificare quale tipo di dati è sensibile al fattore tempo e deve essere utilizzato immediatamente”[4].
Il Ruolo del Fast Data nelle Applicazioni Cloud Native e Casi d’Uso per il Fast Data
“Il concetto di dati veloci svolge un ruolo importante nelle applicazioni cloud native che richiedono una bassa latenza e dipendono dall’elevata capacità di I/O fornita dagli array di storage flash all-flash o ibridi. Nei prossimi anni, si prevede che alcune applicazioni di dati veloci si baseranno su dati batch rapidi, mentre altre richiederanno flussi in tempo reale. I potenziali casi d’uso per i dati veloci includono”[5]:
“Applicazioni intelligenti che possono aiutare ad analizzare in tempo reale l’utilizzo dell’energia elettrica in decine di migliaia di località. Inoltre, avvierà automaticamente la riduzione del carico per bilanciare l’offerta con la domanda in specifiche regioni geografiche”[6]. “Sviluppo di applicazioni intelligenti per l’esposizione di vetrine in grado di identificare efficacemente il profilo demografico di un potenziale cliente e, quindi, generare un codice sconto o altre offerte speciali per il cliente”[7].
Telecamere di sorveglianza intelligenti in grado di registrare gli eventi in modo continuo e di utilizzare l’analisi predittiva per identificare le anomalie di sicurezza nel momento in cui si verificano.
Benefici del Fast Data per la Competitività Aziendale
Poiché i dati veloci aumentano la capacità di ottenere informazioni dettagliate dai dati nel momento in cui vengono generati e ti consentono di prendere decisioni immediate, la loro implementazione può aumentare il valore delle iniziative di Big Data. La velocità è solo uno degli imperativi per rimanere rilevanti sul mercato. Una volta creata un’infrastruttura che consente ai dati di muoversi più velocemente e senza interruzioni, si sbloccano anche le chiavi per rimanere competitivi.
NVMe e l’Evoluzione dello Storage Aziendale
Per stare al passo con i server ad alte prestazioni di oggi che supportano centinaia, se non migliaia, di carichi di lavoro virtuali e applicazioni aziendali critiche, la progettazione dei sistemi di oggi e i data center di nuova generazione richiederanno un’infrastruttura dati in grado di trasferire i dati in modi migliori.
Una di queste evoluzioni che sta avvenendo in questo momento è NVMe, che porta lo storage aziendale da una lenta strada di campagna a due corsie™ alimentata da SAS e SATA a una veloce autostrada a 12 corsie guidata da Non-Volatile Memory Express (NVMe), per fornire l’infrastruttura di cui l’azienda ha bisogno per rimanere rilevante. La velocità è solo uno degli imperativi per rimanere rilevanti. Una volta creata un’infrastruttura che consente ai dati di muoversi più velocemente e senza interruzioni, si sbloccano anche le chiavi non solo per rimanere rilevanti, ma anche per garantire la competitività, tra cui:
- Approfondimenti tempestivi – I dati rapidi forniscono informazioni tempestive e monitoraggio in tempo reale per la previsione di eventi che hanno il potenziale per influire sulle prestazioni aziendali. La possibilità di accedere a questo tipo di dati è estremamente importante per migliorare i processi e ridurre i rischi.[8]
- Accelerazione del carico di lavoro – Le applicazioni di dati veloci utilizzano una tecnologia di archiviazione avanzata per risolvere i problemi che aiutano a ottimizzare i risultati. Con i dati a portata di mano, i reparti IT possono aiutare i leader aziendali a collegare i punti e interpretare le statistiche necessarie per prendere decisioni informate.
- Gestione incentrata sui dati – L’archiviazione rapida dei dati fornisce ai dipendenti una piattaforma tangibile per valutare e migliorare le proprie prestazioni lavorative attraverso aggiornamenti tempestivi e analisi semplificate. I professionisti IT possono utilizzare entrambe le forme di dati per aiutare i dipendenti a rimanere informati sull’analisi aziendale e valutare la qualità delle loro prestazioni[9].
Ti invitiamo a leggere il prossimo articolo dedicato al tema “Open Source Intelligence (OSINT) e Sicurezza” e a scaricare liberamente e gratuitamente il documento completo intitolato “Big e Fast Data: tra sfida per la sicurezza e privacy“.
Note e Biografia:
[1] Vgs. nota 8.
[2] Nikolia “Scalabilità: capacità di un sistema di aumentare o diminuire di scala in funzione delle necessità e disponibilità”. Tecnologico.wiki.
[3] Vgs. nota 29.
[4] Vgs. nota 29.
[5] Vgs. nota 29.
[6] Vgs. nota 29.
[7] Vgs. nota 29.
[8] Vgs. nota 16.
[9] Vgs. nota 16.
É un esperto di sicurezza informatica, con una formazione che combina conoscenze giuridiche e tecniche. Ha conseguito una laurea triennale in Operatore Giuridico di Impresa presso l’Università degli Studi de L’Aquila, seguita da una laurea magistrale in Giurisprudenza presso l’Università Telematica Pegaso. La sua formazione si arricchisce di quattro master: uno in Criminologia e Studi Forensi, uno in Programmazione e Sviluppo Backend e Frontend, un master in Cybersecurity presso l’Ethical Hacker Academy, e un master di II livello in Homeland Security presso l’Università Campus Bio-Medico di Roma.
Grazie a diverse certificazioni EIPASS, tra cui quella di Data Protection Officer (DPO/RDP), e licenze OPSWAT, ha acquisito competenze avanzate in sicurezza delle reti, protezione delle infrastrutture critiche e gestione dei dati. La sua passione per il mondo informatico e tecnologico e il costante aggiornamento professionale lo hanno reso un punto di riferimento nel settore, incluse aree emergenti come l’intelligenza artificiale.
È autore di due pubblicazioni scientifiche: “Contrasto al Terrorismo: La Normativa dell’Unione Europea” e “La Cyber Security: La Riforma Europea in Materia di Cybersicurezza ed il Cyber- Crime”, entrambe edite da Currenti Calamo.
https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/big-data-e-sicurezza/