تحليل منطقي
تحليلات الأمن

شير التحليلات الأمنية إلى تكنولوجيا المعلومات (IT) لجمع وتحليل الأحداث الأمنية لفهم وتحليل الأحداث التي تشكل أكبر المخاطر. تشتمل المنتجات في هذا المجال على معلومات الأمان وإدارة الأحداث وتحليلات سلوك المستخدم.
تحليلات البرمجيات
المقال الرئيسي: تحليل البرمجيات
تحليلات البرمجيات هي عملية جمع المعلومات حول طريقة استخدام جزء من البرامج وإنتاجها
التحديات
في صناعة برامج التحليلات التجارية، ظهر تركيز على حل تحديات تحليل مجموعات البيانات الضخمة المعقدة، غالباً عندما تكون هذه البيانات في حالة تغير مستمر. تُشار عادةً إلى مجموعات البيانات هذه كبيانات كبيرة. في حين أن المشكلات التي تطرحها البيانات الضخمة لم تكن موجودة إلا في المجتمع العلمي، فإن البيانات الكبيرة اليوم تمثل مشكلة للعديد من الشركات التي تقوم بتشغيل أنظمة المعاملات عبر الإنترنت، ونتيجة لذلك، تجمع كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
تعتبر تحليل أنواع البيانات غير المهيكلة تحديًا آخر يجذب الانتباه في الصناعة. تختلف البيانات غير المهيكلة من البيانات المنظمة في أن شكلها يختلف بشكل كبير ولا يمكن تخزينه في قواعد البيانات العلائقية التقليدية دون جهد كبير في تحويل البيانات. أصبحت مصادر البيانات غير المهيكلة، مثل البريد الإلكتروني، ومحتويات مستندات معالج النصوص، وملفات PDF ، والبيانات الجغرافية المكانية، وما إلى ذلك، مصدرًا مهمًا لاستخبارات الأعمال للشركات والحكومات والجامعات. على سبيل المثال، في بريطانيا، كان الاكتشاف بأن شركة واحدة تبيع مذكرات طبية مزورة بطريقة غير مشروعة من أجل مساعدة الناس في الاحتيال على أرباب العمل وشركات التأمين،  هو فرصة لشركات التأمين لزيادة اليقظة لتحليل البيانات غير المهيكلة. يقدر معهد ماكينزي العالمي أن تحليل البيانات الضخمة قد ينقذ نظام الرعاية الصحية الأمريكي 300 مليار دولار سنوياً والقطاع العام الأوروبي 250 مليار يورو.
هذه التحديات هي مصدر الإلهام الحالي للكثير من الابتكارات في نظم المعلومات التحليلية الحديثة، وتلد مفاهيم جديدة لتحليل الآلات مثل معالجة الأحداث المعقدة، والبحث الكامل عن النص والتحليل، وحتى الأفكار الجديدة في العرض التقديمي. ويتمثل أحد هذه الابتكارات في إدخال بنية شبيهة بالشبكة في تحليل الماكينات، مما يسمح بزيادة سرعة المعالجة المتوازية على نطاق واسع من خلال توزيع عبء العمل على العديد من الحواسيب، كل ذلك مع وصول متساوٍ إلى مجموعة البيانات الكاملة.
يتم استخدام التحليلات بشكل متزايد في التعليم، لا سيما على مستوى المكاتب والمكاتب الحكومية. ومع ذلك، فإن تعقيد إجراءات أداء الطلاب يمثل تحديات عندما يحاول اختصاصيو التوعية فهم واستخدام التحليلات لتمييز الأنماط في أداء الطلاب، والتنبؤ باحتمالية التخرج ، وتحسين فرص نجاح الطلاب ، وما إلى ذلك. على سبيل المثال ، في دراسة تشمل مقاطعات معروفة باستخدام بيانات قوية ، واجه 48٪ من المدرسين صعوبة في طرح الأسئلة التي أثارتها البيانات ، ولم يدرك 36٪ البيانات المعطاة ، و 52٪ قاموا بتفسير البيانات بشكل خاطئ. ولمكافحتها ، تلتزم بعض أدوات التحليلات للمعلمين بتنسيق بيانات لا يعتمد على وصفة طبية (تضمين التسميات والوثائق التكميلية ونظام المساعدة ، واتخاذ القرارات الأساسية / عرض المحتوى وقرارات المحتوى) لتحسين فهم المعلمين واستخدامهم التحليلات التي يتم عرضها.
أحد التحديات الناشئة هو الاحتياجات التنظيمية الديناميكية. على سبيل المثال ، في الصناعة المصرفية ، من المرجح أن تجعل اتفاقية بازل 3 واحتياجات رأس المال المستقبلية من البنوك الصغيرة حتى تبني نماذج المخاطر الداخلية. في مثل هذه الحالات ، يمكن للحوسبة السحابية ولغة البرمجة مفتوحة المصدر مساعدة البنوك الصغيرة على تبني تحليلات للمخاطر ودعم مراقبة مستوى الفرع من خلال تطبيق التحليلات التنبؤية
المخاطر
الخطر الرئيسي على الناس هو التمييز مثل التمييز السعري أو التمييز الإحصائي. انظر العلمية الأمريكية حول كتاب «أسلحة تدمير الرياضيات»
هناك أيضًا خطر أن يستفيد مطوّر البرامج من الأفكار أو العمل الذي قام به المستخدمون ، مثل هذا المثال: يمكن للمستخدمين كتابة أفكار جديدة في ملاحظة تدوين التطبيق ، والتي يمكن إرسالها كحدث مخصص ، ويمكن للمطورين الاستفادة من تلك الأفكار. يمكن أن يحدث هذا لأن ملكية المحتوى عادة ما تكون غير واضحة في القانون.
إذا لم يتم حماية هوية المستخدم ، فهناك المزيد من المخاطر ؛ على سبيل المثال ، خطر نشر معلومات خاصة عن المستخدمين على الإنترنت.
في أقصى الحدود ، هناك خطر يتمثل في قدرة الحكومات على جمع الكثير من المعلومات الخاصة ، الآن بعد أن أعطت الحكومات نفسها المزيد من الصلاحيات للوصول إلى معلومات المواطنين.
انظر أيضا
تحليل