Apa itu Deteksi Anomali?
Deteksi anomali memeriksa titik data tertentu dan mendeteksi kejadian langka yang tampak mencurigakan karena berbeda dengan pola perilaku yang ada. Deteksi anomali bukanlah hal baru, tetapi seiring dengan bertambahnya data, pelacakan manual menjadi tidak praktis.
Mengapa deteksi anomali itu penting?
Deteksi anomali sangat penting di industri, seperti keuangan, ritel, dan keamanan siber, tetapi setiap bisnis harus mempertimbangkan solusi deteksi anomali. Deteksi anomali menyediakan cara untuk secara otomatis mendeteksi outlier yang berbahaya dan melindungi data Anda. Misalnya, perbankan adalah industri yang mendapatkan manfaat dari deteksi anomali. Dengan menggunakan deteksi anomali, bank dapat mengidentifikasi aktivitas penipuan dan pola yang tidak konsisten serta melindungi data.
Data adalah jalur kehidupan bisnis Anda, dan menyepelekan data ini dapat membahayakan operasi Anda. Tanpa deteksi anomali, Anda dapat kehilangan pendapatan dan ekuitas merek yang membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk dikembangkan. Bisnis Anda mengalami pelanggaran keamanan dan kehilangan informasi sensitif pelanggan. Jika hal ini terjadi, Anda akan kehilangan tingkat kepercayaan pelanggan yang mungkin tidak dapat dikembalikan.
Bagaimana sejarah deteksi anomali?
Organisasi biasanya memeriksa titik data secara manual, mencari petunjuk dan wawasan tentang performa sistem mereka. Akar penyebab sering kali tidak ditemukan saat menggunakan metode ini. Organisasi mungkin sudah melihat adanya perubahan perilaku, tetapi mereka tidak dapat menemukan akar penyebabnya. Dalam situasi seperti ini, masalah tetap ada dan data mereka berisiko. Saat ini deteksi anomali bergantung lebih banyak pada machine learning (ML). ML membantu mengidentifikasi outlier yang sulit diidentifikasi, memitigasinya, dan melindungi sistem Anda.
Kemana arah deteksi anomali selanjutnya?
Kemampuan prediksi adalah langkah selanjutnya untuk deteksi anomali. Dengan kemampuan prediksi, Anda dapat menemukan outlier di tingkat mesin. Saat outlier ditemukan, sistem Anda akan terhindar dari hal yang berbahaya sebelum terjadi. Misalnya, rumah sakit yang tidak mengetahui serangan yang akan muncul dapat memanfaatkan kemampuan prediksi ini. Dengan kemampuan prediksi, rumah sakit dapat menulis aturan untuk mencegah serangan, melindungi data sensitif, dan lingkungan mereka.
Apa saja manfaat dari deteksi anomali?
Deteksi anomali menawarkan beberapa manfaat. Pertama, Anda dapat melokalisasi dan menyelesaikan masalah sebelum mencapai bagian lain dari sistem Anda. Hal ini menghasilkan penghematan biaya karena Anda hanya menyelesaikan satu area alih-alih seluruh sistem. Layanan pelanggan juga ikut menggunakan deteksi anomali. Saat sistem Anda terganggu, kemungkinan pelanggan internal dan eksternal akan membayar harga yang mahal. Melalui deteksi anomali, Anda dapat meminimalkan ancaman ini dan yang utama, dapat mempertahankan kepercayaan di seluruh segmen pelanggan.
Apa saja tantangan dari deteksi anomali?
Penskalaan adalah tantangan umum yang paling sering ditemui pelanggan saat melakukan deployment strategi deteksi anomali. Sebagian besar pelanggan saat ini tidak menggunakan teknologi ini dan menskalakan operasi Anda untuk mendukungnya akan sulit dilakukan. Menetapkan ambang batas data yang sesuai adalah suatu tantangan. Dengan menetapkan ambang batas data ini, integritas upaya Anda tidak akan terganggu setelah solusi dilakukan deployment.
Siapa yang menggunakan deteksi anomali?
Administrator Platform dan Keamanan, Developer Aplikasi dan Teknisi Keandalan Situs adalah yang paling sering menggunakan deteksi anomali.
Apa yang dilakukan deteksi anomali?
Deteksi anomali mengidentifikasi aktivitas mencurigakan yang berada di luar pola perilaku normal yang ada. Solusi melindungi sistem Anda secara langsung dari instans yang dapat mengakibatkan kerugian finansial yang signifikan, pelanggaran data, dan peristiwa berbahaya lainnya.
Bagaimana cara membuat strategi deteksi anomali?
Strategi deteksi anomali dimulai dengan mengidentifikasi Indikator Performa Kunci (KPI). Hal ini biasanya terkait dengan masalah bisnis yang sedang Anda selesaikan. Anda juga harus memahami karakteristik data. Bagaimana alur data di jaringan Anda? Apakah terus menerus atau batch? Titik data apa yang sedang Anda lacak? Menjawab pertanyaan ini dapat membantu membuat strategi untuk Anda karena data memiliki peran yang sangat penting dalam proses ini. Selanjutnya, buat anggaran dan tentukan tujuan. Terakhir, pastikan setiap anggota tim Anda paham dengan tujuan dan peran yang mereka ambil untuk mencapai tujuan.
Apa saja penawaran AWS untuk deteksi anomali?
AWS menawarkan banyak portofolio mengenai solusi deteksi anomali termasuk AWS Panorama, Amazon CloudWatch, Amazon DevOps, dan Amazon OpenSearch.
Diagram di bawah ini menunjukkan tampilan dari beberapa arsitektur Panorama dan Kinesis.
Bagaimana cara kerja deteksi anomali degan AWS?
Hal ini tergantung pada kebutuhan tertentu. AWS menawarkan beberapa solusi meliputi:
- Amazon Sagemaker: Sagemaker adalah platform machine learning cloud. Amazon SageMaker dapat digunakan untuk membuat prediksi dan melacak perilaku tanpa menulis kode.
- Amazon Kinesis: Kinesis digunakan untuk penyerapan data dan memiliki fungsi yang melampirkan skor ke setiap anomali yang terdeteksi. Kinesis adalah alat terkelola yang mempermudah mengidentifikasi anomali dan merespons secara langsung.
Bagaimana cara pelanggan lain mengimplementasikan deteksi anomali?
Pelanggan Amazon merasa sangat senang karena dapat menyesuaikan alat-alat kami agar sesuai dengan kebutuhan mereka. Isolasi adalah faktor kunci dalam bisnis mereka dan deteksi anomali membantu mereka melakukannya. Solusi Amazon memiliki elemen prediktif yang penting bagi bisnis karena pelanggan ingin memahami terjadinya anomali. Hal ini membantu membuat solusi yang dapat memprediksi kejadian di masa mendatang dan melindungi sistem mereka.
Manfaat dari solusi deteksi anomali Amazon yang sudah dikenali pelanggan adalah Autodesk, FOX, Zynga, dan NextDoor.
Untuk informasi selengkapnya silakan kunjungi https://thinkwithwp.com/kinesis/data-analytics/customers/
