3 de diciembre de 2016

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Los peligros inminentes de Big Data

Los peligros inminentes de Big Data

Los peligros inminentes de Big Data
enero 07
11:24 2015

Los peligros inminentes del Big Data

Desde no hace demasiado tiempo, el término Big Data está de moda dentro del mundo de la tecnología. Dicho de otra manera, durante 2012, 2013 y 2014 gran parte de los artículos de opinión de tecnología avanzada hablaron de Big Data como una nueva estrategia indispensable para las empresas de cualquier sector.

El estudio “Big Data en números 2014” presentado por la Online Business School el pasado mes de junio para analizar el impacto económico de Big Data y cómo podría evolucionar en los siguientes años, reflejaba muy bien que se trata de una tendencia que no llegó para irse rápido.

La investigación, liderada por el profesor de la Online Business School, Sajid Abad Gracia, arrojaba cifras muy interesantes con respecto a la utilidad y crecimiento de la demanda de Big Data para las empresas. Por ejemplo, se confirma que en los últimos diez años se ha creado más información que en toda la historia de la Humanidad.

Para dejarlo claro, el informe brindaba datos de cuánto se produce en la Red en solo sesenta segundos:

  • Se publican seis artículos en Wikipedia.
  • Se envían 204 millones de correos electrónicos.
  • 47.000 aplicaciones para smartphones y tablets son descargadas.
  • Se abren más de 100 cuentas en LinkedIn y 320 en Twitter, se hacen 277.000 logins en Facebook, se producen 100.000 tweets, se suben 30 horas de vídeo a YouTube y se ven 1,3 millones de vídeos.

El informe también estimaba una inversión de 132.000 millones de dólares en servicios de Big Data para este año. Esta demanda generará unos 4,4 millones de empleos en todo el mundo.

Las cifras también nos daban información acerca de las áreas en donde se utiliza esta tecnología con mayor frecuencia:

  • 78% en la toma de decisiones estratégicas.
  • 73% en marketing y comunicación.

El impacto de Big Data en la seguridad de la información

Definiendo Big Data como el hecho de sacar provecho de una enorme cantidad de datos generados por ejemplo por sistemas o por usuarios, está claro que la seguridad juega un papel clave en su desarrollo.

Según un informe de investigaciones sobre vulneración de datos de Verizon realizado en el año 2012, el 91% de las infracciones pusieron los datos en riesgo en cosa de “días” o menos, en tanto que un 79% de las infracciones tardaron “semanas” o más en ser descubiertas.

Se puede decir, que una verdadera estrategia de Big Data para la administración de seguridad debe incluir estos tres aspectos: la infraestructura, las herramientas de análisis y la inteligencia suficiente para abordar adecuadamente los problemas inmediatos.

Para obtener el valor de los datos que se están recopilando, impulsar la eficiencia hacia las actividades de administración de amenazas y utilizar las actividades de cumplimiento de normas para mejorar el proceso de toma de decisiones, el equipo debe adoptar el enfoque Big Data para administrar la seguridad. Esto significa que se debe contar con:

  • Una infraestructura ágil de “escalamiento horizontal” que responda a un ambiente cambiante de TI y a las amenazas en evolución.
  • Herramientas analíticas y de visualización compatibles con las especialidades de analistas de seguridad.
  • Inteligencia de amenazas para aplicar las técnicas de análisis de datos a la información recopilada.

Y es que Big Data no es simplemente igual a “grandes cantidades de datos”. Exige una analítica inteligente para encontrar las amenazas de seguridad anticipadamente, con la infraestructura para recopilar y procesar los datos a escala.

Como ejemplo de cómo Big Data supone todo un reto, el experto de seguridad de la firma Savvis, Ed Savvis Moyle, tiene claro que el cifrado de datos se debe adaptar.

Hasta ahora, las empresas podían utilizar un sistema de cifrado tradicional, que no es capaz de seguir el ritmo de crecimiento en los sistemas Big Data. De esta forma, el cifrado habitual no sirve y los expertos en TI tienen que prever esa eventualidad y buscar sistemas de seguridad y protección adaptados.

De igual manera que las herramientas de cifrado deben ser revisadas, los sistemas antifuga de datos o las soluciones para rastrear malware también se deben replantear.

Big Data genera retos nuevos que deben analizarse antes de su adopción. “Hay que pensar en cómo abordar la seguridad antes de nada”, confirma Ed Savvis Moyle. La falta de previsión puede ser fatal y en el caso de Big Data una mala planificación puede exponer un volumen de datos demasiado importante.

Panda Security y Big Data

Una de las claras estrategias de Panda Security es centrarse en la nube y otorgar una mayor protección. De hecho, la frase que acompaña a su logo es “The Cloud Security Company”.

Panda Security tiene una clara estrategia en lo que a protección del endpoint respecta y que pasa por la convergencia de la seguridad con la gestión. Y todo ello articulado en torno a tres pilares: Big Data, Cloud y Servicios. Estos tres conceptos definen la línea estratégica de Panda Security para el futuro.

La tecnología Cloud está totalmente embebida dentro de la compañía, y el hecho de haber apostado por la nube les permite aprovechar otras tecnologías como Big Data y Servicios. Gracias a su apuesta por Cloud se han encontrado con que tienen infinidad de información que les ha permitido poder procesar todos los datos, analizarlos y crear listas blancas y negras, pudiendo dar servicios de seguridad prescriptivos a sus clientes anticipándose a las posibles amenazas. Esto es algo que les diferencia claramente de sus  competidores.

Después está la posibilidad de hacer partícipes a su clientes de su  tecnología en Cloud y de ofrecer servicios a su canal para que pueda vender de manera más eficiente.

Finalmente es muy importante también toda la parte de servicios. Es decir, que Panda Security sea la que ofrezca servicios a las empresas. Esto no choca con el modelo onpremise porque existen empresas o administraciones públicas que, por aspectos como el de la privacidad, no quieren pasarse al modelo en la nube.

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Arantxa Asián

Arantxa Asián

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  • Lina

    Desde luego la tecnología aún a estas alturas no deja de evolucionar a una velocidad increible. El tema del BigData me resulta emocionante y también pienso que la seguridad tiene aun mucho trabajo que hacer en este campo. Ya todo se nos escapa.

  • Deep

    El BigData es un tema sumamente relevante y desarrollos como Hadoop, con el que he trabajado bastante en los últimos 2 años facilitan mucho su manejo usando infraestructuras distribuidas que escalan horizontalmente. De esto se han dado cuenta IBM (con Biginsights) e incluso Oracle (con su “BigData appliance”) basados, totalmente o en parte, en Hadoop.
    Es un tema que apasiona :)

  • TaskMaster

    Hay algo que no entiendo completamente, la seguridad de los datos es importante y estoy totalmente de acuerdo, el detalle que no logro entender es, en qué falla Big Data, es decir, falla por usar Hadoop (ejemplo) o falla al momento de que la información está almacenada. Alguien que me pueda explicar. Gracias.

  • LOL

    El día en que consigan crear un cerebro electrónico dotado de
    inteligencia artificial, capaz de asimilar los datos almacenados y
    utilizarlos para sacar conclusiones y tomar decisiones, nuestros mejores
    relatos de ciencia ficción se habrán convertido en ciencia a secas.

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