Netskope Advanced Analytics

Netskope Advanced Analytics 2020

Netskope, compañía líder en soluciones de Seguridad Cloud, anuncia Netskope Advanced Analytics

Netskope Advanced Analytics, es el servicio interactivo de análisis de datos que proporciona cuadros de mando visuales, ricos y exhaustivos.

Los informes sobre el uso de la nube y la web; y datos para ayudar a las organizaciones a medir y comprender su nivel de riesgo, lo que se traduce en mejores decisiones y óptimos resultados en seguridad.

A medida que las aplicaciones y los datos se mueven fuera del perímetro tradicional corporativo, el papel del equipo de seguridad está cambiando.

En la actualidad, la superficie de aplicación se extiende más allá de la empresa para incluir miles de servicios SaaS/IaaS de terceros, la nube y la web, por lo que cada vez es más complicado contar con una visión consolidada que permita tomar decisiones.

Un nuevo Ecosistema

El analista de datos es un especialista en recopilar, procesar e interpretar información y Netskope se convierte en una herramienta central. Su trabajo ayuda a tomar decisiones en administración, negocios y ciencia. Dichos especialistas suelen trabajar en empresas donde se practica un enfoque basado en datos (las decisiones se toman teniendo en cuenta los datos recibidos y su análisis).

La analítica de datos es necesaria para cualquier proyecto.

La recopilación y el análisis de datos es igualmente relevante para los juegos, la educación, la medicina y los medios.

En consecuencia, siempre que sea posible guardar información sobre el producto y el comportamiento de la audiencia objetivo, se requiere un analista de datos.

Analista de datos: quién es y qué hace

Un analista de datos es un especialista que analiza la información y la interpreta. Es decir, la lista de sus tareas incluye la recolección de datos digitales, su análisis, visualización e interpretación.

El principal objetivo de un analista de big data es beneficiarse de los datos obtenidos con herramientas y Netskope es un socio de negocios (estructura, probar hipótesis, encontrar patrones y llegar a una conclusión clara). Esto ayudará al líder a tomar las decisiones correctas para dirigir la empresa.

Todos los analistas se dividen en analistas de sistemas y analistas comerciales pero el potencial de Netskope es central para todos. Estos últimos son especialistas con un enfoque limitado que supervisan los procesos comerciales individuales. Por ejemplo, un analista de inversiones, financiero o especialista en riesgos.

Los analistas de sistemas trabajan en el campo de las TI, son analistas digitales y en Netskope encuentran un apoyo determinante.

El científico de datos se considera una de las direcciones populares. Incluye las siguientes profesiones: Analista de datos, Analista de Big Data, Aprendizaje profundo, Ingeniero de datos, Aprendizaje automático. Data Scientist es un experto en big data que utiliza habilidades técnicas y estadísticas para resolver problemas complejos. Es en parte un observador de tendencias, científico informático y matemático.

¿Cómo puede ser útil para la empresa tener analitica de Netskope?

Por ejemplo, está previsto abrir una cafetería. Hay datos sobre el costo del alquiler en diferentes áreas, la ubicación de otros cafés y el transporte público. En este caso, el científico de datos puede averiguar dónde sería mejor abrir un café.

Analítica a la carta Netskope Advanced Analytics

Un ejemplo más. El operador móvil está a punto de agregar una nueva tarifa. El científico de datos recibe una base de datos e información sobre el comportamiento del cliente de la empresa y luego calcula el tamaño de mercado potencial y la economía de la nueva tarifa. De esta forma, Data Scientist mitiga los riesgos y determina la estrategia futura.

La línea entre los analistas de sistemas y los de negocios se difumina. Todos los sistemas de análisis de datos son necesarios para la mejora, que solo es posible mediante la automatización de procesos. Sin embargo, al elegir entre estas dos direcciones, la esfera digital resulta más prometedora.

El análisis de datos en cualquier lenguaje lenguajes de programación hace posible procesar grandes volúmenes, analizar información más rápido mediante la automatización de procesos de rutina.

Responsabilidades y requisitos de un analista de datos

La analítica es un área específica en la que se requiere que los trabajadores tengan un cierto conjunto de cualidades y conocimientos personales.

Normalmente, el algoritmo de trabajo de un analista de big data se ve así:

  1. Colección de información. Estudio de la política de datos, objetivos y estrategia de la empresa.
  2. Familiarización con los parámetros de marcación. Estamos hablando de tipos de datos y tipos de clasificación.
  3. Preprocesamiento de información con estructuración y corrección de errores.
  4. Análisis de datos y solución de la tarea.
  5. Formación de la conclusión.
  6. Visualización del resultado para confirmación / refutación de hipótesis y toma de decisiones.

Por Marcelo Lozano – General Publisher IT Connect Latam

 

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