Why Organizations Need Data Lakes
Data Lakes können ein unschätzbares Werkzeug für Unternehmen sein, wenn sie nicht wissen, wofür Daten verwendet werden. Analysten können der Organisation nur dann einen Mehrwert bieten, wenn sie vorhanden und verfügbar ist, und das Versäumnis, Daten zu sammeln oder ein Downsampling auf bestimmte Felder und Funktionen durchzuführen, gefährdet dies. Data Lakes stellen sicher, dass potenziell wertvolle Daten verfügbar sind, indem sie sie in ihrer ursprünglichen Form sammeln und speichern.
Data Lake im Vergleich zu Data Warehouse
Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses sind darauf ausgelegt, Daten für eine Organisation zu speichern. Sie speichern Daten jedoch in unterschiedlichen Formaten und für unterschiedliche Zwecke.
Ein Data Warehouse dient zum Speichern strukturierter Daten in Tabellen und hierarchischen Dimensionen. Dies ist für Anwendungen nützlich, bei denen eine Organisation bereits interessante Merkmale identifiziert und darauf basierende Tabellen entwickelt hat. Ein Data Warehouse eignet sich beispielsweise gut, um die Generierung vordefinierter Berichte zu unterstützen.
Data Lakes speichern Daten in ihren nativen Formaten, was bedeutet, dass sie alle Merkmale der Daten beibehalten. Dies bietet zusätzlichen Kontext und ermöglicht die Generierung neuer Berichte und Analysen, die Daten verwenden, die beim Konvertieren von Daten für die Speicherung in einem Data Warehouse möglicherweise verworfen wurden.
Data Lake-Architektur
Die Architektur eines Data Lake ist in der Regel flach und verwendet Objektspeicher oder Dateien zum Speichern von Daten. Dies liegt daran, dass Data Lakes so konzipiert sind, dass sie Daten in ihrem nativen Format und nicht in den Tabellen eines Data Warehouse speichern. Neben der Datenspeicherung muss ein Data Lake auch in der Lage sein, die Datenexploration und -analyse zu unterstützen.
Um effektiv zu sein, muss ein Data Lake skalierbar sein:
- Lagerung: Data Lakes können schnell wachsen, wenn Unternehmen Daten aus mehreren Quellen sammeln. Ein Data Lake sollte auf einer Infrastruktur gehostet werden, die nach Bedarf skaliert werden kann.
- Berechnen: Data Lakes sollten in der Lage sein, neue Benutzer hinzuzufügen und gleichzeitig Daten zu laden und abzufragen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Um dies zu erreichen, sollten Data Lakes über Rechenressourcen verfügen, die bei Bedarf hochgefahren werden können und einen schnellen Zugriff auf gespeicherte Daten ermöglichen.
Data Lakes bieten Analysten die Infrastruktur, die sie benötigen, um unstrukturierte Daten zu speichern und darauf zuzugreifen, was eine skalierbare Infrastruktur erfordert. CloudLösungen sind mit ihrer flexiblen Speicher- und Rechenleistung ideal für Data Lakes geeignet.
Security Data Lakes
Security Data Lakes können zum Sammeln und Speichern von Sicherheitsdaten aus verschiedenen Systemen, Anwendungen und Sicherheitslösungen verwendet werden.
Zu den Vorteilen eines Security Data Lake gehören:
- Zentralisierte Sichtbarkeit: Sicherheitsteams sind für die Sicherung verschiedener Systeme in der IT-Infrastruktur eines Unternehmens verantwortlich und verwenden für diese Aufgabe mehrere verschiedene Tools. Durch die Zentralisierung von Sicherheitsdaten an einem einzigen Ort erleichtert ein Security Data Lake Sicherheitsanalysten die Identifizierung und Untersuchung potenzieller Bedrohungen für die Systeme eines Unternehmens.
- Vollständige Datentreue: Ein Security Data Lake speichert alle gesammelten Sicherheitsdaten in ihrem nativen Format, anstatt sie so zu konvertieren, dass sie in vordefinierte Tabellen und Felder passen. Da Sicherheitsanalysten möglicherweise nicht im Voraus wissen, welche Daten sie zur Identifizierung einer Bedrohung benötigen, stellt die Verwendung eines Security Data Lake sicher, dass wertvolle Bedrohungsinformationen nicht versehentlich verloren gehen.
- Benutzerfreundlichkeit und Durchsuchbarkeit: Ein gut konzipierter Data Lake bietet mehr als nur einen Ort zum Speichern von Daten. Data Lakes sind so konzipiert, dass sie einen leistungsstarken Datenzugriff für mehrere Benutzer gewährleisten, was für die Effizienz und Effektivität der Abläufe eines Sicherheitsteams unerlässlich ist.
Einige Sicherheitsdaten sind stark strukturiert und eignen sich daher gut für die Speicherung und Verarbeitung durch Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM), erweiterte Erkennung und Reaktion (XDR) und ähnliche Lösungen. Ein Security Data Lake kann jedoch von unschätzbarem Wert sein, um sicherzustellen, dass ein Sicherheitsteam nach einem Ereignis Zugriff auf alle Daten hat, die es für die Reaktion auf Vorfälle, die Bedrohungssuche oder die digitale Forensik benötigt.
Sicherheit Data Lakes mit Infinity-Ereignissen
Die Sicherheitslösungen von Check Point sind auf Integration ausgelegt und bieten zentralisierte Sichtbarkeit und Verwaltung in der gesamten Sicherheitsarchitektur eines Unternehmens. Diese Zentralisierung und Integration rationalisiert den SOC-Betrieb und ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Sicherheitsvorfälle effektiver zu verhindern, zu erkennen und darauf zu reagieren.
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