Office Data

虽然许多机构开始使用分析来了解影响其组织的事件，但这些以系统为中心的方法往往忽略了其他对象、人员、地点或事件之间的相关联系。如果没有这些背景信息，机构就不得不以不完整的组织视图来为决策提供依据。

为了更全面地了解贵机构的情况，ViON 的解决方案销售专家 Roman Chanclor 和高级分析策略与开发总监 Clint Green 建议采用基于实体的数据分析方法。ViON 是一家领先的解决方案提供商，可帮助组织充分利用其数据。

实体分析是一种增量上下文累积器，用于在大量、稀疏和不同的数据集合（包括新旧数据、小型和大型数据环境）中检测类似和相关的实体，以对事件、人员、事物、交易和关系进行分析。换句话说，实体分析使用来自多个来源的数据，并通过在这些不同的点之间建立联系来汇编一个故事。

这种方法对于许多机构的运作至关重要。例如，大多数机构在雇用员工或 澳洲号码 发放签证时都必须进行背景调查。实体分析可以利用大数据分析从各个角度检查个人的背景。社交媒体资料、别名、公共关系和其他个人特征可以与人口统计和政府信息（如驾照和护照详细信息）相关联。这些详细信息结合在一起可以形成更完整的画面，以协助调查。

格林说：“当你开始将单个事件与人、地点和其他实体联系起来时，你就会开始从更广泛的概念上理解它们。”

但对于没有高级分析工具的组织来说，实现这种更广泛的视角可能是一个挑战。确定实体之间的相关性和因果关系需要深入了解这些对象和事件在整个组织的运营和技术层面上的联系。然而，组织和技术孤岛阻碍了 IT 人员轻松地整合和分析整个企业的数据。

这些数据通常也是结构化和非结构化信息的组合，这使得整合和比较变得更加困难。例如，一个人可能由许多不同的标识符定义，例如社会安全号码、社交媒体名称、位置、姓名甚至昵称。要在整个企业中追踪此人，必须协调并分析这些不同的数据点。然后，它们必须与其他实体相关联，而这些实体可能也有许多不同的标识符。



实体分析是一个复杂的过程。IT 人员通常尝试通过手动方法克服这些挑战。然而，这种方法无法跟上当今数据爆炸式增长的速度。

尽管如此，机构不应该被劝阻不要采用这种分析方法。“重要的是要分解实体分析的所有工作，这样人们才能明白它是可行的。如果你使用现有的技术，进入的门槛并不高，”格林说。

“我们没有理由放弃这个背景，因为担心这个任务可能太复杂了，”Chanclor 表示同意。

合适的工具可以大大简化和增强机构的实体分析方法。自动化解决方案可以快速分类和分析数据（甚至是非结构化和分散的信息），而无需 IT 人员的负担。例如，可以使用 ViON 的 DataAdapt Threat Detect 将实体分析应用于网络安全和欺诈预防操作。该解决方案从可用来源获取数据并执行分析以检测数据中的交集，以进行网络威胁和欺诈检测，并不断学习每一组新数据。

该平台还实现了实体解析。“我们的方法使用概率引擎，应用对实体的统计理解，”格林说。“根据对实体的已知信息，可以消除歧义、删除重复数据，或以其他方式完善数据，以提供更准确的现实世界情况。”

一旦 IT 人员知道了网络上正在发生什么事情，他们就可以开始了解不同实体如何互动，从而形成对组织的更完整了解。然后，他们可以利用这种了解来制定主动网络安全、欺诈检测或其他任务策略。

面对不断发展的技术，政府必须超越手动、被动的数据识别流程。实体分析可以帮助 IT 人员利用自动化工具整合并充分利用分散的政府数据，推动机构向前发展。