Захист даних — це набір заходів, процедур і технологій, спрямованих на забезпечення конфіденційності, цілісності та доступності даних. Основними цілями захисту даних є запобігання несанкціонованому доступу, втраті, викраденню або модифікації інформації. Захист даних є критично важливим як для організацій, так і для окремих осіб, особливо у зв’язку зі зростанням обсягів цифрової інформації.

Ключові аспекти захисту даних:

1. Конфіденційність:Дані мають бути доступними лише авторизованим користувачам.
   Використання механізмів шифрування, управління доступом і багатофакторної автентифікації.
   

2. Цілісність:Забезпечення того, що дані не будуть змінені без дозволу.
   Використання контрольних сум, цифрових підписів та журналів аудиту.
   

3. Доступність:Гарантування, що дані будуть доступні у потрібний час для авторизованих користувачів.
   Реалізація резервного копіювання, аварійного відновлення та системи безперервності бізнесу.
   

Інструменти та технології:

• Шифрування: для захисту даних у стані спокою та під час передачі.

• Міжмережеві екрани (firewalls): для блокування несанкціонованого доступу.

• Системи управління доступом (IAM): для контролю доступу до даних.

• Резервне копіювання та відновлення: для захисту від втрати даних.

Big Data (великі дані) — це обробка величезних обсягів інформації, яка надходить з різних джерел, таких як сенсори, соціальні мережі, мобільні додатки та інші. Основні характеристики Big Data:

• Обсяг (Volume): кількість даних вимірюється в петабайтах чи ексабайтах.

• Швидкість (Velocity): постійний потік даних у реальному часі.

• Різноманітність (Variety): різні типи даних, зокрема текст, зображення, відео тощо. Big Data використовується для прогнозування ринкових трендів, персоналізації пропозицій для клієнтів, оптимізації операційних процесів тощо. Наприклад, аналіз великих даних допомагає банкам виявляти шахрайські транзакції в реальному часі.

Data Analyst (аналітик даних) — це професіонал, який працює на перетині бізнесу та аналітики, виконуючи наступні функції:

• Збір даних: отримання інформації з баз даних, API чи зовнішніх джерел.

• Очищення даних: виявлення та виправлення помилок у даних.

• Аналіз: використання статистичних методів і інструментів (наприклад, Excel, Python, Tableau) для пошуку закономірностей.

• Візуалізація: створення діаграм, графіків та звітів, які допомагають зрозуміти ключові метрики.

• Прогнозування: використання моделей для прогнозу тенденцій або можливих проблем. Основна мета Data Analyst — забезпечити бізнес необхідною інформацією для прийняття стратегічних рішень, наприклад, розробки нових продуктів або оптимізації витрат.

Data Governance (управління даними) — це набір політик, процесів і стандартів, які забезпечують якість, безпеку, доступність і керованість даних в організації. Мета — максимізація вартості даних та забезпечення відповідності нормативним вимогам.

Основними компонентами Data Governance є: Якість даних: перевірка точності, повноти та актуальності. Безпека: захист даних від несанкціонованого доступу або втрати. Ролі та відповідальність: визначення власників даних і їхніх обов'язків. Відповідність нормам: забезпечення дотримання законодавчих вимог, таких як GDPR чи CCPA. Data Governance дозволяє організаціям зменшити ризики, пов’язані з управлінням даними, та покращити їх використання для досягнення бізнес-цілей.