Secursat y Análisis de Datos
"Todos los datos son importantes, pero algunos lo son más que otros"
En un escenario nacional e internacional en el que las empresas se orientan cada vez más, también para cumplir con los nuevos desarrollos normativos del sector, a una recopilación consciente de una importante cantidad de datos, así como al desarrollo de estrategias data-driven, Secursat, propone un enfoque de la seguridad, y más concretamente del análisis de los datos relativos a los procesos y actividades de seguridad, centrado en la necesidad de identificar, entre la ingente cantidad de información disponible, aquella relevante para comprender y optimizar los procesos, así como para orientar estratégicamente las inversiones, aplicando sistemas de Machine Learning para simplificar los procesos de Data Analytics.
La base de nuestro planteamiento
Nuestro enfoque basado en un sistema sin código se ha desarrollado considerando la necesidad de integrar la información procedente de dispositivos analógicos, más tradicionales, con los nuevos protocolos IoT y las diversas herramientas y plataformas digitales, permitiendo una clave única de lectura de los datos y capaz de sintetizar tanta información en aquella útil para dirigir decisiones, prevenir escenarios y comportamientos. Nuestro enfoque, por tanto, permite la recopilación de enormes cantidades de datos, no sólo de una manera más fácil, sino que también es capaz de responder a la necesidad de simplificar los procesos de procesamiento de estos datos.
El planteamiento de Secursat tenía por objeto:
- Identificar, mediante conocimientos específicos en materia de seguridad, el patrón de tratamiento de la información por parte de las distintas tecnologías;
- Posteriormente, identificar las normas de comportamiento y los procedimientos necesarios para ayudar a optimizar la gran cantidad de datos producidos por el sistema.
Machine learning: de los conocimientos de seguridad a los datos
Por ello, Secursat ha desarrollado un modelo de análisis de datos que no sólo se basa en la cantidad de información, sino también y sobre todo en su nivel de calidad, así como en su coherencia con los objetivos específicos del cliente. Uno de los aspectos principales es el uso de sistemas de procesamiento sin código capaces de adaptarse con flexibilidad a los distintos requisitos de procesamiento de datos y de cambiar con el tiempo, también en función de las necesidades y los escenarios cambiantes. Conjuntos de datos agregados, alineados, claros, con un modelo de lectura inequívoco y orientados por objetivos estratégicos es la base para la aplicación del aprendizaje automático en la actualidad y para sentar las bases del desarrollo futuro de la IA generativa, con el fin de seguir mejorando constantemente los procesos.
Un enfoque de la seguridad orientado a la elaboración de estrategias capaces de producir un impacto concreto en la elevación de los niveles de protección y la protección del negocio a través de la mejora de los procesos de gestión y operativos, para construir, en función de los escenarios y contextos, modelos globales de seguridad y tomar las decisiones tecnológicas más eficaces para el negocio a partir de los datos.
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