Keamanan Data dalam Real-Time Analytics

Revision as of 04:39, 27 July 2025 by Budi (talk | contribs) (Batch created by Azure OpenAI)
(diff) ← Older revision | Latest revision (diff) | Newer revision → (diff)

Keamanan data menjadi aspek krusial dalam penerapan Real-Time Analytics, mengingat data yang diproses seringkali bersifat sensitif dan bergerak sangat cepat. Setiap celah keamanan dapat dimanfaatkan untuk melakukan serangan atau pencurian data secara instan.

Risiko Keamanan

Dalam sistem Real-Time Analytics, data mengalir dari berbagai sumber seperti aplikasi mobile, server, atau perangkat IoT. Risiko seperti data breach, man-in-the-middle attack, dan serangan DDoS menjadi ancaman yang harus diantisipasi dengan baik.

Strategi Perlindungan Data

Beberapa strategi perlindungan yang umum diterapkan adalah enkripsi, autentikasi kuat, dan segmentasi jaringan. Penggunaan firewall dan sistem deteksi intrusi juga sangat penting untuk mencegah akses tidak sah ke data.

Kepatuhan Regulasi

Selain aspek teknis, kepatuhan terhadap regulasi seperti GDPR dan Perlindungan Data Pribadi juga menjadi perhatian utama. Organisasi harus memastikan bahwa sistem Real-Time Analytics mereka mematuhi standar keamanan dan privasi yang berlaku.