Secursat e la Data Analysis
“Tutti i dati sono importanti, ma alcuni dati sono più importanti di altri”
In uno scenario nazionale ed internazionale in cui le aziende sono sempre più orientate, anche per adempiere alle nuove evoluzioni normative di settore, ad una raccolta consapevole di una mole di dati significativa, nonché allo sviluppo di strategie data-driven, Secursat, propone un approccio alla security, e più nel dettaglio all’analisi dei dati relativi ai processi ed alle attività di security, incentrato sulla necessità di identificare, tra la grande quantità di informazioni a disposizione, quelle rilevanti al fine di comprendere ed ottimizzare i processi, nonchè ad indirizzare gli investimenti in maniera strategica, applicando sistemi di Machine Learning per semplificare i processi di Data Analytics.
La base del nostro approccio
Il nostro approccio basato su un sistema no-code è stato elaborato considerando la necessità di integrare le informazioni dai dispositivi analogici, più tradizionali, con i nuovi protocolli IoT e dei diversi strumenti e piattaforme digitali, consentendo una chiave di lettura dei dati univoca e capace di sintetizzare tantissime informazioni in quelle utili ad indirizzare le decisioni, prevenire scenari e comportamenti. Il nostro approccio consente quindi una raccolta di enormi quantità di dati, non solo, in modo più agevole ma è anche capaci di rispondere all’esigenza di semplificare i processi di elaborazione di questi dati.
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L’approccio di Secursat è stato rivolto a:
- Identificare, attraverso competenze di security specifiche, lo schema di elaborazione delle informazioni da parte delle diverse tecnologie;
- Individuare successivamente le regole di comportamento e le procedure necessarie per aiutare ad ottimizzare la grande mole dei dati prodotti dal sistema.
Il machine learning: dalle competenze di security ai dati
Secursat ha dunque elaborato un modello di analisi dei dati che non si basa unicamente sulla quantità delle informazioni, ma anche e soprattutto sul loro livello qualitativo, nonché sulla loro coerenza con gli specifici obiettivi del cliente. Uno degli aspetti principali è l’utilizzo di sistemi di elaborazioni no-code capaci di adattarsi in modo flessibile alle diverse esigenze di elaborazione dei dati e di cambiare nel tempo, anche coerentemente rispetto l’evoluzione dei bisogni e degli scenari. Cluster di dati aggregati, allineati, chiari, con un modello di lettura univoco e orientato per obiettivi strategici è la base per l’applicazione di machine learning oggi e per porre le basi di uno sviluppo futuro di AI generativa, per continuare costantemente a migliorare i processi.
Un approccio alla sicurezza che punta ad elaborare strategie capaci di produrre un impatto concreto sull’innalzamento dei livelli di tutela e della protezione del business attraverso il miglioramento dei processi gestionali ed operativi, per costruire, a seconda degli scenari e dei contesti, modelli globali di sicurezza ed effettuare le scelte tecnologiche più performanti per il business partendo dai dati.
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