數據工程是一種用于收集和分析數據的技能。然后，它可用于了解數據的質量并對其進行預測。這使其成為網絡情報專業人員的一項基本技能，以確保他們的系統收集高質量的信息以做出準確的預測。

數據科學是一個包含許多不同子專業的大領域，數據工程就是這樣一個專業。它專注于理解系統如何工作，這意味著這些專業人員對從頭開始構建事物具有親和力；這包括Python或R等編程語言，而不僅僅是使用第三方供應商（例如 Google Analytics）提供的現有軟件包。

理解數據工程

要開始任何分析，理解初始數據至關重要。數據工程師在從原始數據中提取有價值的見解并將其轉換為信息數據方面發揮著至關重要的作用。此過程包括發現數據集中的模式、趨勢和聯系，以幫助網絡情報專家就其關注領域做出有根據的決策。

在處理大數據集（例如社交媒體或網絡使用）時，也需要數據工程技能。這些類型的數據集有很多變量需要單獨分析；但是，它們通常在這些組內的不同組之間具有相似的屬性。要了解這些屬性的含義以及它們如何相互關聯，您需要了解每個變量如何單獨表現的人，然后將它們的結果匯總到更大的范圍內（例如，全國范圍）。

網絡情報管道

數據工程是網絡情報的必備技能。這是構建管道以收集和分析數據的過程。管道包括數據源、數據存儲和分析工具。這可以通過幾個步驟完成：

首先，您需要定義您的查詢或使用預建工具來幫助您從您的來源（例如，搜索歷史）中找到特定信息。然后使用索引或關鍵字在不同的信息之間建立聯系；這些連接在數據庫中稱為連接，因為它們將多行組合成一個結果集（“連接”部分來自連接數據集）。您可能還想導出此數據，以便它可以在別處使用，而無需直接通過其原始源進行訪問——這稱為 ETL（提取轉換加載）或 ETL/ELT（提取轉換加載/導出）。最后，可視化表示所有結果的圖表以及對它們執行的任何其他分析；這個過程稱為 BI（商業智能）。

網絡威脅的未來

網絡威脅的未來是一場數字軍備競賽。這將是一場數據、云和人工智能的戰斗。

在這場數字戰爭中，情報機構被迫迅速采取行動，以領先于對手的能力。因此，他們需要了解這些技術的工作原理，以便在為時已晚之前攔截通信或接管控制系統——他們需要更多接受過深度學習 (DL) 等機器學習技術培訓的數據科學家，該技術使用神經網絡作為其預測分析過程的一部分。這意味著即使您自己不是編碼員（或者不知道編碼員長什么樣），您仍然可以從當地社區學院或大學課程中學習 DL 理論課程中受益。

數據工程技能對于網絡情報專業人員至關重要

數據工程技能對于網絡情報專家來說至關重要。他們需要分析數據，使其更有價值，并從大量信息中獲得洞察力。

數據工程師從事的項目要求他們將大量結構化或非結構化數據整合成一個有凝聚力的整體。他們經常使用他們領域中可用的工具：SQL 數據庫、自然語言工具包 (NLTK) 等文本分析軟件、R 和 Python 統計包以及 Tableau 或 D3js 等可視化工具。

數據工程師對于保護組織免受網絡威脅并確保其數據免受黑客或惡意行為者的侵害至關重要。數據工程是一套復雜的技能，任何具有正確思維方式和受過培訓的人都可以掌握。這是網絡情報專家的一項基本技能，他們需要了解他們使用的系統如何工作以及如何使用它們。掌握所有這些技能后，您就可以在采取行動時做出明智的決定。

結論

總之，實施開放網絡安全架構框架 (OSCF) 等標準使數據工程師能夠標準化數據收集和映射，從而簡化安全團隊的流程。這導致了數據分析和威脅檢測的通用語言，促進了數據科學家、分析師和安全團隊之間的協作。任何框架的最終目標都是作為一個廣泛接受的開放標準來補充現有的安全實踐和流程。