数据工程是一种用于收集和分析数据的技能。然后，它可用于了解数据的质量并对其进行预测。这使其成为网络情报专业人员的一项基本技能，以确保他们的系统收集高质量的信息以做出准确的预测。
数据科学是一个包含许多不同子专业的大领域，数据工程就是这样一个专业。它专注于理解系统如何工作，这意味着这些专业人员对从头开始构建事物具有亲和力；这包括Python或R等编程语言，而不仅仅是使用第三方供应商（例如 Google Analytics）提供的现有软件包。
理解数据工程
要开始任何分析，理解初始数据至关重要。数据工程师在从原始数据中提取有价值的见解并将其转换为信息数据方面发挥着至关重要的作用。此过程包括发现数据集中的模式、趋势和联系，以帮助网络情报专家就其关注领域做出有根据的决策。
在处理大数据集（例如社交媒体或网络使用）时，也需要数据工程技能。这些类型的数据集有很多变量需要单独分析；但是，它们通常在这些组内的不同组之间具有相似的属性。要了解这些属性的含义以及它们如何相互关联，您需要了解每个变量如何单独表现的人，然后将它们的结果汇总到更大的范围内（例如，全国范围）。
网络情报管道
数据工程是网络情报的必备技能。这是构建管道以收集和分析数据的过程。管道包括数据源、数据存储和分析工具。这可以通过几个步骤完成：
首先，您需要定义您的查询或使用预建工具来帮助您从您的来源（例如，搜索历史）中找到特定信息。然后使用索引或关键字在不同的信息之间建立联系；这些连接在数据库中称为连接，因为它们将多行组合成一个结果集（“连接”部分来自连接数据集）。您可能还想导出此数据，以便它可以在别处使用，而无需直接通过其原始源进行访问——这称为 ETL（提取转换加载）或 ETL/ELT（提取转换加载/导出）。最后，可视化表示所有结果的图表以及对它们执行的任何其他分析；这个过程称为 BI（商业智能）。
网络威胁的未来
网络威胁的未来是一场数字军备竞赛。这将是一场数据、云和人工智能的战斗。
在这场数字战争中，情报机构被迫迅速采取行动，以领先于对手的能力。因此，他们需要了解这些技术的工作原理，以便在为时已晚之前拦截通信或接管控制系统——他们需要更多接受过深度学习 (DL) 等机器学习技术培训的数据科学家，该技术使用神经网络作为其预测分析过程的一部分。这意味着即使您自己不是编码员（或者不知道编码员长什么样），您仍然可以从当地社区学院或大学课程中学习 DL 理论课程中受益。
数据工程技能对于网络情报专业人员至关重要
数据工程技能对于网络情报专家来说至关重要。他们需要分析数据，使其更有价值，并从大量信息中获得洞察力。
数据工程师从事的项目要求他们将大量结构化或非结构化数据整合成一个有凝聚力的整体。他们经常使用他们领域中可用的工具：SQL 数据库、自然语言工具包 (NLTK) 等文本分析软件、R 和 Python 统计包以及 Tableau 或 D3js 等可视化工具。
数据工程师对于保护组织免受网络威胁并确保其数据免受黑客或恶意行为者的侵害至关重要。数据工程是一套复杂的技能，任何具有正确思维方式和受过培训的人都可以掌握。这是网络情报专家的一项基本技能，他们需要了解他们使用的系统如何工作以及如何使用它们。掌握所有这些技能后，您就可以在采取行动时做出明智的决定。
结论
总之，实施开放网络安全架构框架 (OSCF) 等标准使数据工程师能够标准化数据收集和映射，从而简化安全团队的流程。这导致了数据分析和威胁检测的通用语言，促进了数据科学家、分析师和安全团队之间的协作。任何框架的最终目标都是作为一个广泛接受的开放标准来补充现有的安全实践和流程。
