Pencarian: Apa yang ingin Anda pelajari?
Masuk
Berlangganan
Berlangganan
Masuk
Pencarian: Apa yang ingin Anda pelajari?
Beranda Blog Halaman 4

Web 3.0 dan Keuangan: Bagaimana Defi akan berkembang pada tahun 2025

Ishani Mohanty
-
0
Web 3.0 dan Keuangan: Bagaimana Defi akan berkembang pada tahun 2025

Dengan Web 3.0 dan Finance Terdesentralisasi (DEFI) di garis depan perubahan ini, lingkungan keuangan berubah secara radikal. Dengan memberikan solusi mutakhir yang memikirkan kembali akses keuangan, keamanan, dan efisiensi, DEFI terus membalikkan lembaga perbankan dan investasi yang mapan saat kami memasuki 2025. Tren utama yang akan mempengaruhi masa depan Defi di tahun mendatang diperiksa di blog ini.

1. Interoperabilitas dan skalabilitas yang ditingkatkan

Biaya transaksi yang tinggi dan kemacetan jaringan, terutama pada Ethereum telah menjadi masalah utama DEFI. Tetapi pada tahun 2025, solusi Layer 2 seperti rollups, sharding, dan jembatan lintas-rantai akan telah maju secara signifikan, menghasilkan transaksi yang lebih cepat dan lebih terjangkau. Likuiditas keseluruhan ekosistem DEFI akan meningkat dan memuluskan transfer aset akan dimungkinkan oleh peningkatan interoperabilitas blockchain.

2. Tokenisasi Aset di Dunia Nyata

Dengan semakin popularitas aset dunia nyata (RWA), Defi melampaui aset digital. Tokenisasi aset berwujud di blockchain, termasuk komoditas, real estat, dan kekayaan intelektual, meningkatkan likuiditas dan memperluas opsi investasi. Penggunaan DEFI secara luas akan sangat dibantu oleh platform yang memungkinkan integrasi RWA.

3. Perbaikan Identitas dan Keamanan Terdesentralisasi

Kekhawatiran keamanan dan penipuan tumbuh bersama dengan Defi. Solusi identifikasi terdesentralisasi seperti Zero Knowledge Proof (ZKPS) dan Self Sovereign Identity (SSI) akan meningkatkan keamanan dan melindungi privasi pengguna pada tahun 2025. Perkembangan ini akan menurunkan kemungkinan penipuan dan meningkatkan kepercayaan diri di antara regulator dan pelanggan baru.

4. Pengembangan model hasil berkelanjutan dan DEFI 2.0

Grazing pertanian hasil Defi awal menghasilkan sistem insentif yang tidak berkelanjutan. Model generasi hasil yang lebih berkelanjutan akan diperkenalkan oleh DEFI 2.0 berkat metode taruhan baru dan likuiditas milik protokol. Lebih banyak inisiatif yang memprioritaskan stabilitas jangka panjang di atas laba langsung harus diharapkan.

5. Hybrid Finance (HYFI) dan adopsi institusional

Investor institusional menjadi lebih tertarik pada Defi, dan pada tahun 2025, Hybrid Finance (HYFI), yang menggabungkan Defi dan Financing Tradisional (Tradfi), akan menjadi lebih populer. Protokol DEFI akan secara progresif dimasukkan oleh lembaga keuangan utama untuk meningkatkan prosedur pinjaman, penyelesaian, dan likuiditas mereka. Perbedaan antara keuangan tradisional dan terdesentralisasi akan ditutup oleh kolaborasi antara platform defi dan lembaga keuangan yang mapan.

Kesimpulan

Pada tahun 2025, Web 3.0 dan DEFI akan sepenuhnya mengubah industri keuangan, membuatnya lebih tangguh, efisien, dan inklusif. Defi beralih dari tahap eksperimennya ke penerimaan luas berkat perkembangan skalabilitas, kepatuhan, keamanan, dan aplikasi praktis. Menavigasi fase berikutnya dari keuangan terdesentralisasi akan membutuhkan memperhatikan pola -pola ini, apakah Anda penggemar, pengembang, atau investor.

Bagaimana sertifikasi jaringan itu dapat meningkatkan karier Anda

Waisnavi KV
-
0
Bagaimana sertifikasi jaringan itu dapat meningkatkan karier Anda

Dalam industri teknologi yang serba cepat saat ini, tetap di depan kurva sangat penting. Dengan bisnis yang semakin mengandalkan jaringan yang kompleks, para profesional dengan keterampilan jaringan yang kuat sangat diminati. Tetapi bagaimana Anda bisa menonjol di pasar kerja yang kompetitif? Sertifikasi jaringan TI dapat menjadi game-changer yang Anda butuhkan.

Apakah Anda seorang insinyur jaringan yang bercita -cita tinggi, spesialis keamanan siber, atau profesional TI yang ingin meningkatkan, mendapatkan sertifikasi dapat membuka pintu bagi peluang kerja yang lebih baik, gaji yang lebih tinggi, dan kemajuan karier. Mari kita jelajahi bagaimana sertifikasi ini dapat memicu pertumbuhan karier Anda.

Baca Juga: Bagaimana Jaringan Kuantum Mendefinisikan ulang infrastruktur komunikasi global

1. Sertifikasi jaringan TI memvalidasi keterampilan Anda

Sertifikasi bertindak sebagai bukti keahlian teknis Anda. Pengusaha mempercayai sertifikasi yang diakui industri karena mereka menunjukkan bahwa Anda memiliki pengetahuan jaringan dunia nyata dan dapat menangani teknologi terbaru.

2. Potensi gaji yang lebih tinggi & keamanan pekerjaan

Profesional jejaring bersertifikat sering mendapatkan gaji yang lebih tinggi dibandingkan dengan rekan-rekan mereka yang tidak bersertifikat. Menurut laporan industri, profesional dengan sertifikasi jaringan TI dapat menghasilkan 20-30% lebih banyak daripada yang tidak.

Selain itu, sertifikasi menawarkan keamanan pekerjaan dalam waktu yang tidak pasti. Pengusaha lebih suka kandidat dengan keterampilan yang divalidasi, memastikan bahwa Anda tetap diminati bahkan selama penurunan ekonomi.

3. Pertumbuhan & Promosi Karier Jalur Cepat

Sertifikasi tidak hanya membantu Anda mendapatkan pekerjaan - mereka membantu Anda menaiki tangga lebih cepat. Banyak perusahaan memprioritaskan karyawan dengan kredensial jaringan khusus saat mempertimbangkan promosi.

4. Tetap diperbarui dengan teknologi terbaru

Bidang jaringan berkembang dengan cepat, dengan komputasi awan, jaringan yang digerakkan AI, dan ancaman keamanan siber yang membentuk industri. Mendapatkan sertifikasi memastikan bahwa Anda tetap mutakhir dengan kemajuan terbaru.

5. lebih banyak peluang kerja & pengakuan global

Sertifikasi meningkatkan kemampuan kerja Anda dengan menjadikan Anda kandidat yang disukai untuk peran di perusahaan top. Banyak organisasi global seperti Google, Amazon, Cisco, dan Microsoft lebih suka mempekerjakan profesional bersertifikat.

Pikiran Terakhir

Berinvestasi dalam sertifikasi jaringan TI adalah salah satu cara terbaik untuk memajukan karier Anda, meningkatkan potensi penghasilan Anda, dan tetap relevan di industri ini. Apakah Anda baru memulai atau ingin naik level, sertifikasi yang tepat dapat membantu Anda menonjol dan mencapai tujuan profesional Anda.

Keberlanjutan untuk 2025: Bagaimana Teknologi Yang Muncul Dampak ESG

Siddhraj Thaker
-
0
Keberlanjutan untuk 2025: Bagaimana Teknologi Yang Muncul Dampak ESG

Keberlanjutan telah menjadi prioritas global yang kritis, dan teknologi yang muncul memainkan peran penting dalam mendorong transisi ke masa depan yang lebih hijau. Dari inovasi energi terbarukan hingga 5G dan IoT, kemajuan ini membentuk kembali industri sambil meminimalkan dampak lingkungan.

Mayoritas bisnis - 76 persen - berpikir bahwa teknologi baru dapat secara signifikan menurunkan jejak karbon perusahaan mereka. Dalam investasi 5G dan IoT, ESG akan menjadi faktor kunci, dan bisnis yang melakukan investasi ini sudah menikmati sejumlah keuntungan. Di masa depan, prioritas utama perusahaan untuk vendor teknologi adalah sertifikasi dan kemampuan keberlanjutan.

Terobosan Energi Terbarukan

Teknologi seperti panel surya, turbin angin, dan penyimpanan baterai canggih merevolusi sektor energi. Misalnya, teknologi surya menjadi semakin efisien, dengan panel modern mengkonversi hingga 22% sinar matahari menjadi listrik. Inovasi seperti peternakan surya mengambang dan turbin angin vertikal memperluas potensi energi terbarukan bahkan di daerah perkotaan atau ruang yang dibatasi.

Saat melakukan investasi dalam teknologi masa depan, khususnya 5G, ESG adalah faktor penting.

Ketika datang ke semua teknologi yang muncul, 35% dari survei baru -baru ini mengatakan bahwa ESG adalah faktor kunci untuk memperhitungkan ketika memilih investasi, dan 41% berpikir itu signifikan. ESG kemungkinan besar menjadi komponen kunci pengeluaran 5G, dengan IoT berada di urutan kedua.

Di sisi lain, ESG cenderung dipertimbangkan ketika membuat keputusan investasi dalam augmented reality, blockchain, dan komputasi kuantum. Misalnya, 25% responden mengatakan bahwa ESG adalah faktor kecil yang harus dipertimbangkan ketika melakukan investasi blockchain. Penyelarasan prioritas di masa depan tampaknya kemungkinan mengingat bahwa pihak berwenang dan politisi, termasuk Komisi Eropa, memperhatikan masalah ESG dalam kaitannya dengan Bitcoin dan cryptocurrency berbasis blockchain lainnya.

Rencana keberlanjutan bisnis sudah mendapat manfaat dari 5G dan IoT.

Bisnis biasanya memberikan implikasi ESG dari 5G dan IoT lebih banyak pertimbangan ketika membuat keputusan investasi daripada yang mereka lakukan untuk teknologi pengembangan lainnya. Bisnis yang berinvestasi pada keduanya lebih cenderung mengalami keuntungan ketika ditanya tentang keberlanjutan teknologi ini, daripada sampel bisnis yang lebih besar yang dipertanyakan tentang potensi terbalik dari penemuan baru secara umum.

Mengapa AI Tidak Membutuhkan ML, Tapi ML Tidak Bisa Bertahan Tanpa AI

Jijo George
-
0
Mengapa AI Tidak Membutuhkan ML, Tapi ML Tidak Bisa Bertahan Tanpa AI

Meskipun pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan telah menjadi topik populer untuk sementara waktu, orang tidak menyadari bagaimana mereka saling berhubungan. Banyak yang berpikir mereka dapat dipertukarkan, tetapi inilah fakta yang mengejutkan: AI dapat berfungsi secara independen dari pembelajaran mesin untuk melakukan pekerjaan dengan tepat. Tetapi tanpa kerangka dasar AI, Pembelajaran Mesin (ML), mesin pembelajaran berbasis data, tidak dapat berkembang.

Wahyu ini menimbulkan pertanyaan yang menarik: Bagaimana AI berfungsi tanpa ML? Mengapa ML sepenuhnya tergantung pada AI? Bagaimana bisnis dapat memanfaatkan hubungan ini untuk mendorong inovasi dan efisiensi? Mari kita jelajahi interaksi yang menarik antara dua teknologi transformatif ini dan temukan bagaimana mereka mempengaruhi masa depan kita.

Apa AI tanpa ML?

AI adalah konsep mesin yang lebih luas yang mensimulasikan kecerdasan manusia untuk melakukan tugas-tugas seperti pengambilan keputusan, pemecahan masalah, dan pemahaman bahasa alami. Itu tidak harus membutuhkan ML untuk berfungsi. Sistem AI berbasis aturan bergantung pada aturan dan logika yang telah ditentukan daripada belajar dari data. Chatbots awal, seperti yang didasarkan pada pohon keputusan, mencontohkan AI tanpa ML - mereka menjalankan tugas -tugas tertentu tetapi tidak dapat meningkatkan secara mandiri.

AI tanpa ML terbatas pada instruksi yang telah ditentukan dan tidak memiliki kemampuan untuk beradaptasi atau belajar dari data.

Mengapa ml tidak bisa ada tanpa ai

Pembelajaran mesin, subset AI, melibatkan sistem yang belajar dari data untuk meningkatkan kinerja dari waktu ke waktu tanpa pemrograman eksplisit. ML bergantung pada prinsip -prinsip AI untuk menafsirkan, menganalisis, dan bertindak berdasarkan data. Algoritma ML menggunakan kerangka dasar AI untuk memproses bahasa, mengenali gambar, atau memprediksi tren.

Tanpa AI, ML akan kekurangan arsitektur untuk mensimulasikan kecerdasan. AI memberikan "kerangka berpikir," sementara ML memberikan "mekanisme pembelajaran." Hubungan simbiosis ini memastikan bahwa sistem yang digerakkan ML, seperti analitik prediktif atau mesin rekomendasi, dapat beroperasi secara efektif.

Bagaimana bisnis memanfaatkan AI tanpa ML

Banyak industri masih bergantung pada sistem AI yang tidak menggabungkan ML. Sistem ini hemat biaya dan efisien untuk tugas yang membutuhkan kemampuan beradaptasi minimal.

Contoh AI tanpa ML

  • Otomasi Berbasis Aturan : Dalam Layanan Pelanggan, sistem IVR (respons suara interaktif) yang digerakkan AI menggunakan aturan tetap untuk merutekan panggilan.
  • Sistem ahli : Digunakan dalam perawatan kesehatan, sistem ahli menganalisis gejala pasien berdasarkan pengetahuan medis yang telah ditentukan untuk memberikan rekomendasi.
  • Chatbots Sederhana : Chatbots awal yang mengikuti logika pengambilan keputusan melakukan interaksi dasar tanpa wawasan yang digerakkan ML.

Sistem seperti itu ideal untuk skenario di mana data langka, atau pembelajaran real-time tidak perlu.

Saling ketergantungan dalam aplikasi lanjutan

Aplikasi AI modern sering mengintegrasikan ML untuk menangani lingkungan yang dinamis dan kaya data. Misalnya:

  • Deteksi Penipuan di Perbankan : AI menetapkan kerangka kerja untuk mendeteksi pola yang tidak biasa, sementara algoritma ML belajar dan beradaptasi dengan perilaku penipuan baru dari waktu ke waktu.
  • Pemasaran yang dipersonalisasi : AI menyediakan platform interaksi pelanggan, sementara ML memurnikan personalisasi dengan menganalisis perilaku pengguna.
  • Diagnostik Kesehatan : AI memfasilitasi pemrosesan data pasien, dan ML meningkatkan akurasi diagnostik melalui pembelajaran berkelanjutan.

Dalam contoh -contoh ini, AI tanpa ML akan memberikan hasil statis, sementara ML menambahkan kelincahan dan akurasi yang diperlukan dalam skenario yang berkembang.

Baca Juga: Membangun Keunggulan Kompetitif Dengan Deep Learning

Kesalahpahaman tentang AI dan ML

Terlepas dari perbedaan mereka, banyak yang menganggap AI dan ML dapat dipertukarkan. Kesalahpahaman ini dapat menyebabkan harapan yang tidak realistis dalam implementasi bisnis. Inilah mitos umum:

  • Mitos: AI selalu melibatkan ML.
    • Realitas : Banyak sistem AI berfungsi secara efektif tanpa ML.
  • Mitos: ML dapat beroperasi secara independen dari AI.
    • Realitas : ML adalah subset dari AI dan tergantung pada kerangka kerjanya untuk mensimulasikan kecerdasan.

Memahami perbedaan ini membantu bisnis menetapkan tujuan yang realistis dan mengalokasikan sumber daya secara efektif.

Mengapa ini penting bagi bisnis

Untuk perusahaan yang mengeksplorasi solusi AI dan ML, perbedaan menentukan bagaimana mereka mendekati pemecahan masalah dan investasi:

  • AI tanpa ML : Cocok untuk tugas dengan pola yang dapat diprediksi dan variabilitas minimal.
  • AI dengan ML : Penting untuk industri berbasis data yang membutuhkan kemampuan beradaptasi dan skalabilitas.

Dengan mengidentifikasi kebutuhan spesifik operasi mereka, bisnis dapat memilih kombinasi yang tepat dari teknologi AI dan ML.

Untuk bacaan lebih lanjut: Mengapa AIOPS adalah game-changer TI yang telah ditunggu tim operasi

Apa selanjutnya

Sementara AI dapat berfungsi secara mandiri, potensinya ditingkatkan ketika dikombinasikan dengan ML, dan ML tergantung pada kerangka kerja AI untuk mensimulasikan kecerdasan dan mendorong pembelajaran. Bisnis harus memahami dinamika ini untuk membuat keputusan yang terinformasi dengan baik dan mengoptimalkan pengembalian investasi teknologi mereka. Hubungan yang kompleks antara AI dan ML ini sangat penting dalam menentukan arah teknologi di masa depan.

Manajemen Pengalaman Interaktif (IXM): Masa Depan Komunikasi Pelanggan

Aishwarya Wagle
-
0
Manajemen Pengalaman Interaktif (IXM): Masa Depan Komunikasi Pelanggan

Manajemen Komunikasi Pelanggan (CCM) telah menjadi landasan strategi bisnis selama bertahun -tahun, tetapi dengan lanskap digital berubah dengan cepat, saatnya untuk shift. Saat kita menuju ke tahun 2025, bisnis perlu melampaui CCM tradisional untuk memenuhi meningkatnya ekspektasi konsumen. Masukkan Manajemen Pengalaman Interaktif (IXM) - Evolusi berikutnya dalam komunikasi pelanggan. Dengan menggabungkan interaktivitas dan wawasan berbasis data, IXM mendefinisikan kembali bagaimana bisnis terlibat dengan pelanggan mereka. Mari selami mengapa IXM menjadi game-changer untuk hubungan pelanggan. 

Pergeseran dari CCM ke IXM 

CCM telah lama menjadi pilihan utama dalam mengelola dan menyampaikan komunikasi pelanggan, namun di dunia digital yang serba cepat saat ini, CCM tidak lagi sepenuhnya memenuhi kebutuhan konsumen modern. IXM mengambil langkah lebih jauh dengan berfokus pada pengalaman pelanggan yang interaktif dan kaya data yang menjangkau berbagai saluran. Daripada hanya mengirim pesan atau email, IXM menggabungkan elemen interaktif seperti video yang dapat diklik, chatbots, dan interaksi media sosial, menciptakan hubungan yang lebih dinamis dan menarik antara bisnis dan pelanggannya. 

Keterlibatan Pelanggan Berdasarkan Data 

Di dunia IXM, data tidak hanya dikumpulkan—tetapi juga digunakan secara aktif untuk memahami dan melibatkan pelanggan secara real time. Dengan memanfaatkan interaksi pelanggan di berbagai titik kontak digital, bisnis dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam tentang preferensi, perilaku, dan titik kesulitan. Data ini kemudian digunakan untuk mempersonalisasi komunikasi, menciptakan percakapan yang bertarget dan bermakna yang selaras dengan pelanggan pada tingkat individu. Ini tentang beralih dari pendekatan komunikasi yang luas ke pendekatan yang lebih disesuaikan dan tepat. 

Komunikasi Multisaluran untuk Interaksi yang Lancar 

Salah satu keunggulan inti IXM adalah pendekatan omnichannelnya. Dalam lanskap di mana pelanggan berinteraksi dengan merek di berbagai platform—situs web, media sosial, aplikasi seluler, dan banyak lagi—IXM memastikan bisnis dapat mengumpulkan data dengan lancar di semua saluran tersebut. Baik pelanggan mengobrol dengan bot di situs web Anda atau mengirim pesan langsung di media sosial, data yang dikumpulkan dari setiap interaksi disatukan, menciptakan pengalaman yang lebih lancar dan kohesif. Pendekatan yang saling berhubungan ini memungkinkan bisnis untuk merespons pelanggan dengan lebih efisien dan konsisten, tidak peduli bagaimana mereka memilih untuk terlibat. 

Personalisasi dalam Skala Besar 

Seiring dengan bertambahnya jumlah data yang tersedia untuk bisnis, kemampuan untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi juga meningkat. IXM memungkinkan bisnis untuk tidak hanya mengumpulkan data interaksi dalam jumlah besar tetapi juga menggunakannya untuk menyampaikan komunikasi yang sangat personal. Baik itu penawaran yang disesuaikan berdasarkan perilaku masa lalu atau email yang terasa disesuaikan dengan kebutuhan spesifik pelanggan, IXM memungkinkan bisnis terhubung dengan pelanggan dengan cara yang terasa pribadi, tepat waktu, dan relevan—tanpa kehilangan efisiensi otomatisasi. 

Masa Depan Komunikasi Pelanggan: Pengalaman yang Lebih Cerdas 

Memasuki tahun 2025, masa depan komunikasi pelanggan bukan sekadar meningkatkan cara kita berbicara dengan pelanggan—tetapi juga meningkatkan keseluruhan pengalaman interaktif. IXM berada di garis depan dalam perubahan ini, menjadikan keterlibatan pelanggan lebih cerdas, lebih berwawasan luas, dan lebih dinamis. Dengan menggabungkan teknologi interaktif dan analisis data tingkat lanjut, bisnis dapat menciptakan pengalaman yang tidak hanya lebih menarik namun juga lebih efektif dalam mendorong kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Kesimpulan

Manajemen Pengalaman Interaktif adalah evolusi berikutnya dalam komunikasi pelanggan. Seiring dengan pergeseran ekspektasi konsumen dan kemajuan teknologi digital, dunia usaha harus merangkul IXM agar tetap kompetitif. Dengan memanfaatkan alat interaktif dan wawasan berbasis data, IXM membantu merek beralih dari metode komunikasi tradisional ke pendekatan yang lebih cerdas dan personal. Masa depan keterlibatan pelanggan bersifat interaktif, dan IXM memimpin upaya tersebut. 

Dampak Ransomware pada Bisnis dan Cara Mencegahnya

Waisnavi KV
-
0
Dampak Ransomware pada Bisnis dan Cara Mencegahnya

Dampak ransomware pada bisnis telah meningkat secara dramatis dalam beberapa tahun terakhir, menimbulkan risiko signifikan bagi organisasi dari semua ukuran. Ransomware, jenis malware yang mengunci atau mengenkripsi data sampai tebusan dibayar, dapat menyebabkan kerugian finansial, kerusakan reputasi, dan gangguan operasional. Memahami dampaknya dan bagaimana mencegahnya sangat penting untuk melindungi operasi bisnis di lanskap digital saat ini.

Baca Juga: Keamanan Nol Kepercayaan: Pendekatan Komprehensif untuk Pertahanan Cyber ​​Modern

Ancaman ransomware yang semakin besar

Serangan ransomware menjadi lebih canggih, dengan penjahat cyber yang menargetkan sektor -sektor kritis seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan manufaktur. Menurut laporan industri, kerusakan ransomware global diproyeksikan melebihi $ 20 miliar per tahun pada tahun 2025. Serangan -serangan ini sering mengeksploitasi kerentanan dalam jaringan, email phishing, dan kata sandi yang lemah, membuat bisnis rentan terhadap gangguan besar -besaran.

Dampak Keuangan dan Operasional

Kerugian finansial

Biaya ransomware melampaui tebusan itu sendiri. Bisnis menghadapi biaya pemulihan, biaya hukum, dan denda potensial untuk ketidakpatuhan terhadap peraturan perlindungan data.

Downtime operasional

Ransomware sering melumpuhkan operasi bisnis selama berjam -jam atau bahkan berminggu -minggu, yang mengakibatkan hilangnya produktivitas dan pendapatan.

Kerusakan reputasi

Serangan ransomware dapat mengikis kepercayaan pelanggan, terutama jika data sensitif diekspos atau salah penanganan.

Bagaimana mencegah serangan ransomware

Sementara ransomware adalah ancaman yang hebat, bisnis dapat mengadopsi langkah -langkah proaktif untuk mengurangi risiko. Berikut adalah beberapa strategi yang efektif -

Menerapkan solusi cadangan yang kuat

Cadangkan data kritis secara teratur dan menyimpannya secara offline atau di lingkungan cloud yang aman. Jika terjadi serangan, memiliki cadangan yang dapat diakses memastikan gangguan minimal dan menghindari membayar tebusan.

Memperkuat keamanan titik akhir

Gunakan perangkat lunak antivirus canggih dan alat deteksi titik akhir untuk memantau dan memblokir aktivitas yang mencurigakan. Pastikan semua perangkat yang terhubung ke jaringan diamankan dengan tambalan dan pembaruan terbaru.

Mendidik karyawan

Kelalaian karyawan adalah titik masuk umum untuk ransomware. Lakukan sesi pelatihan reguler untuk membantu staf mengenali email phishing dan mengikuti praktik terbaik keamanan siber.

Menerapkan segmentasi jaringan

Batasi penyebaran ransomware dengan mensegmentasi jaringan Anda. Batasi akses ke sistem sensitif dan pastikan bahwa pengguna hanya memiliki izin yang diperlukan untuk peran mereka.

Mengadopsi model keamanan nol-trust

Pendekatan nol-peraturan mengasumsikan bahwa tidak ada pengguna atau perangkat yang dapat dipercaya secara default. Model ini menegakkan verifikasi identitas yang ketat dan pemantauan berkelanjutan untuk mencegah akses yang tidak sah.

Kesimpulan

Dampak ransomware pada bisnis sudah luas, tetapi dapat dikurangi dengan kombinasi tindakan pencegahan dan praktik keamanan siber yang kuat. Dengan berinvestasi dalam teknologi, pendidikan karyawan, dan strategi keamanan yang komprehensif, bisnis dapat melindungi diri dari menjadi korban dari ancaman yang berkembang ini. Dalam perjuangan melawan ransomware, pencegahan selalu lebih baik daripada Cure.

Perlindungan bisnis Anda hari ini untuk memastikan besok dan tangguh!

6 Cara AI Dapat Membantu Anda Melawan Kejahatan Dunia Maya

Samita Nayak
-
0
6 Cara AI Dapat Membantu Anda Melawan Kejahatan Dunia Maya

Memperbarui solusi keamanan siber yang ada dan menerapkan setiap lapisan keamanan yang berlaku tidak menjamin bahwa data Anda anti pelanggaran. Anda memerlukan dukungan kuat dari teknologi canggih – yang dapat membantu Anda meringankan tugas para profesional keamanan. Oleh karena itu, masuk akal jika Anda menggunakan AI untuk melawan kejahatan dunia maya. Dengan diterapkannya AI, banyak perusahaan merasakan keuntungan finansial dan menghemat waktu sekaligus meningkatkan efisiensi dan produktivitas di seluruh perusahaan.

Selain itu, analis bisnis dan teknologi memperkirakan akan melihat penerapan AI dan ML yang solid untuk memerangi kejahatan dunia maya. Artinya, CISO dan profesional keamanan harus segera menerapkan solusi AI untuk melawan kejahatan dunia maya. 

Berikut 6 cara bagaimana AI dapat membantu Anda melawan kejahatan dunia maya.

1. Deteksi otomatis

Bersama dengan pembelajaran mesin, AI dapat membantu Anda mengidentifikasi ancaman dengan cepat dan menemukan hubungan antara potensi risiko, sehingga menghilangkan kesalahan manusia dalam prosesnya. Berkat ML, AI kini dapat beradaptasi dan belajar dari pengalaman dan pola, bukan sebab dan akibat. Faktanya, saat ini ML telah memungkinkan mesin untuk belajar sendiri. Artinya, mereka dapat membuat model pengenalan pola alih-alih menunggu manusia mengembangkannya. AI dilatih untuk memproses data dalam jumlah besar dan dapat dengan mudah memanfaatkan alasan untuk menentukan berbagai risiko, misalnya alamat yang mencurigakan, file aneh, dan sebagainya, sebelum memulai solusi yang sesuai.

 2. Deteksi anomali

AI secara signifikan meningkatkan durasi yang diperlukan untuk mengidentifikasi masalah mencurigakan di situs web. Oleh karena itu, pengembang saat ini memanfaatkan AI untuk mengidentifikasi orang-orang dengan niat buruk di situs. Proses ini disebut sebagai deteksi anomali dan memiliki beberapa kegunaan dengan keamanan siber berada di urutan teratas. Bergantung pada teknik Kecerdasan Buatan Anda, program ini dapat menganalisis banyak pengunjung dan mengkategorikannya berdasarkan tingkat ancaman dan perilaku mereka hanya dalam beberapa detik.

3. Pemantauan dan analisis yang lebih baik

AI memberi Anda visibilitas lebih besar dalam lingkungan keamanannya. Dan juga memberi Anda kemampuan untuk mendahului ancaman. Teknologi bertenaga AI yang dirancang dengan baik dapat menentukan apakah organisasi Anda diserang atau tidak. Data ini pada gilirannya akan membantu Anda mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk melawan kejahatan dunia maya sebelum ancaman apa pun mendekati organisasi Anda.

4. Otentikasi Aman

Jika Anda memiliki situs yang mengharuskan pengunjung untuk masuk, menampilkan formulir yang memerlukan masukan, atau mengharuskan Anda memberikan lapisan keamanan lain di backend situs – AI dapat meningkatkan proses autentikasi dengan keamanan maksimal. 

Salah satu cara untuk memastikan autentikasi yang aman adalah melalui identifikasi fisik, di mana AI menggunakan berbagai faktor untuk mengidentifikasi seseorang. Misalnya, ponsel cerdas dapat menggunakan pemindai sidik jari dan pengenalan wajah untuk memungkinkan Anda masuk. Proses di balik ini memerlukan program yang menganalisis titik data utama tentang wajah dan jari Anda untuk mengetahui apakah login tersebut asli. Selain itu, AI dapat melihat faktor-faktor lain untuk menentukan apakah pengguna tertentu diizinkan untuk masuk ke perangkat teknologi. Teknologi ini meneliti cara Anda memasukkan tombol, kecepatan mengetik, dan tingkat kesalahan Anda saat mengeja sesuatu. Bukankah itu luar biasa?

5. Waktu respons yang lebih cepat

AI dapat memproses sejumlah besar informasi tidak terstruktur untuk memberikan wawasan dengan efisiensi yang lebih besar. Apa lagi? Dengan ML, AI dapat mempelajari pola dengan lebih cepat. Dengan demikian, mempercepat waktu respons, mempercepat dan mempermudah menghentikan ancaman sebelum menimbulkan masalah. Beberapa perusahaan terkemuka seperti IBM dan lainnya kini menggunakan teknologi kognitif dan AI dalam keamanan siber untuk mengidentifikasi ancaman dengan cepat dan meresponsnya dengan tepat. 

6. Keamanan siber bebas kesalahan

Berbeda dengan manusia, AI tidak merasa lelah atau bosan saat melakukan tugas yang berulang/biasa. Dengan demikian, risiko kesalahan manusia berkurang secara signifikan. Meskipun demikian, manusia perlu bekerja dengan AI untuk hasil yang lebih baik.

Tidak diragukan lagi, manusia menawarkan akal sehat dan rasionalitas yang tidak dimiliki mesin. Namun, aplikasi yang dirancang AI adalah pengambil keputusan yang lebih baik dalam berbagai situasi.

Menyelesaikan

Kecerdasan buatan dan alat pembelajaran mesin dapat membantu memerangi kejahatan dunia maya. Peran penting AI saat ini adalah melepaskan pekerjaan dari para insinyur keamanan siber manusia, untuk menangani kedalaman dan detail yang tidak dapat ditangani manusia dengan cepat dan akurat. Kemajuan dalam teknologi ML berarti bahwa aplikasi AI dapat secara otomatis beradaptasi terhadap perubahan ancaman dan menemukan masalah yang muncul. Contoh di atas hanyalah sebagian dari cara AI dapat membantu Anda mengatur dan mengelola keamanan siber serta melawan kejahatan siber. Dan, seiring pengembang terus memberikan lebih banyak titik data ke program yang ada saat mereka menciptakan bentuk baru AI, dapat dikatakan bahwa AI akan membantu memerangi kejahatan dunia maya dengan lebih efektif di masa depan.

Yang Perlu Diperhatikan untuk Pertumbuhan IoT pada tahun 2025: 10 Tren IoT Teratas

Siddhraj Thaker
-
0
Yang Perlu Diperhatikan untuk Pertumbuhan IoT pada tahun 2025: 10 Tren IoT Teratas

Internet of Things (IoT) terus berkembang, menawarkan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya bagi bisnis dan konsumen. Saat kita melangkah menuju tahun 2025 , beberapa tren utama siap membentuk masa depan IoT dan merevolusi industri di seluruh dunia. Berikut adalah 10 tren IoT teratas yang harus Anda perhatikan dengan cermat pada tahun 2025.

1. Lebih Banyak Integrasi AI dan Pembelajaran Mesin

Pada tahun 2025, perangkat IoT akan semakin memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk meningkatkan kemampuannya. Teknologi ini memungkinkan perangkat belajar dari data dan membuat keputusan yang lebih cerdas tanpa campur tangan manusia. Kombinasi IoT dan AI akan menghasilkan sistem yang lebih otonom dan efisien di seluruh industri seperti layanan kesehatan, manufaktur, dan rumah pintar.

2. IoT Bertenaga 5G yang Meluas

Teknologi 5G akan mengubah lanskap IoT secara dramatis. Dengan kecepatan lebih tinggi, latensi lebih rendah, dan konektivitas lebih besar, 5G akan memungkinkan lebih banyak perangkat terhubung secara bersamaan. Hal ini akan meningkatkan kinerja aplikasi IoT seperti pemantauan jarak jauh secara real-time, kendaraan otonom, dan infrastruktur kota pintar.

3. Komputasi Edge Kehidupan Nyata untuk IoT

Komputasi tepi akan sangat penting dalam menangani sejumlah besar data yang dihasilkan oleh perangkat IoT. Dengan memproses data lebih dekat ke sumbernya, komputasi tepi mengurangi latensi, menghemat bandwidth, dan meningkatkan efisiensi aplikasi IoT secara keseluruhan. Tren ini akan sangat signifikan khususnya pada industri seperti layanan kesehatan dan manufaktur, dimana pemrosesan real-time sangat penting.

4. Kemajuan Keamanan IoT

Seiring dengan meningkatnya adopsi IoT, kebutuhan akan langkah-langkah keamanan yang lebih kuat juga meningkat. Pada tahun 2025, kita akan melihat kemajuan signifikan dalam keamanan IoT, termasuk peningkatan protokol enkripsi, metode autentikasi yang lebih canggih, dan sistem deteksi ancaman yang lebih baik. Langkah-langkah ini akan membantu melindungi data sensitif dan memastikan integritas jaringan IoT.

5. Kota Cerdas dan IoT

Kota pintar akan terus berkembang pada tahun 2025, didorong oleh teknologi IoT. Mulai dari manajemen lalu lintas dan pembuangan limbah hingga konservasi energi, IoT akan memainkan peran penting dalam menciptakan lingkungan perkotaan yang lebih berkelanjutan dan efisien. Dengan mengintegrasikan perangkat IoT, kota dapat meningkatkan layanan publik dan meningkatkan kualitas hidup penduduknya.

6. Perangkat Wearable dan IoT Kesehatan yang Lebih Kuat dan Terpersonalisasi

Sektor kesehatan akan mendapatkan keuntungan dari ledakan perangkat wearable yang didukung IoT. Pada tahun 2025, perangkat ini akan menjadi lebih canggih, mampu terus memantau tanda-tanda vital dan menawarkan wawasan kesehatan yang dipersonalisasi. Tren ini akan membantu mengurangi biaya layanan kesehatan dan meningkatkan hasil pasien melalui perawatan proaktif.

7. Standar Interoperabilitas

Seiring berkembangnya ekosistem IoT, kebutuhan akan protokol standar untuk komunikasi perangkat akan meningkat. Pada tahun 2025, lebih banyak bisnis dan produsen akan fokus pada pembuatan perangkat yang dapat dioperasikan dan bekerja sama secara lancar, apa pun merek atau platformnya, sehingga memfasilitasi pengalaman IoT yang lebih lancar bagi pengguna.

8. IoT di bidang Pertanian

Pertanian akan memperoleh manfaat signifikan dari IoT pada tahun 2025. Pertanian presisi menggunakan sensor IoT dapat mengoptimalkan irigasi, memantau kesehatan tanah, dan meningkatkan hasil panen. Tren ini akan membantu petani mengambil keputusan berdasarkan data, mengurangi limbah, dan meningkatkan keberlanjutan produksi pangan.

9.Blockchain dan IoT

Integrasi blockchain dengan IoT akan memberikan cara yang lebih aman dan transparan dalam mengelola data pada tahun 2025. Teknologi Blockchain dapat meningkatkan integritas data, memastikan kepercayaan antar perangkat, dan memungkinkan transaksi aman, menjadikannya komponen penting bagi industri yang memerlukan tingkat keamanan tinggi. .

10. IoT untuk Keberlanjutan

IoT akan memainkan peran penting dalam mengatasi tantangan lingkungan. Dari sistem manajemen energi cerdas hingga pelacakan limbah, perangkat IoT dapat membantu mengurangi konsumsi energi dan dampak terhadap lingkungan. Pada tahun 2025, penerapan IoT yang berfokus pada keberlanjutan akan menjadi sangat penting dalam memerangi perubahan iklim dan menciptakan industri yang lebih ramah lingkungan.

Kesimpulan

Internet of Things akan mengalami transformasi pesat pada tahun 2025, dengan tren mutakhir yang mendorong inovasi di berbagai sektor. AI, 5G, dan edge computing akan merevolusi IoT, sementara peningkatan keamanan, interoperabilitas, dan keberlanjutan akan menjadikan tren IoT ini lebih mudah diakses dan berdampak. Dunia usaha dan konsumen harus mempersiapkan masa depan di mana IoT akan terus mengubah industri dan kehidupan sehari-hari.

Tren Teratas dalam Analisis Data pada tahun 2025: Apa yang Membentuk Masa Depan?

Ishani Mohanty
-
0
Tren Teratas dalam Analisis Data pada tahun 2025: Apa yang Membentuk Masa Depan?

Di banyak industri, analisis data kini menjadi komponen fundamental dalam pengambilan keputusan. Industri ini masih berkembang pesat menjelang tahun 2025, didorong oleh perubahan prioritas bisnis, peraturan, dan teknologi. Berikut ini adalah tema-tema utama yang mempengaruhi analisis data pada tahun 2025:

Perspektif yang Didukung AI

Yang terdepan dalam analisis data adalah AI, yang memberikan kemampuan bagi bisnis untuk memproses dan menganalisis kumpulan data yang sangat besar dengan kecepatan dan presisi yang belum pernah ada sebelumnya. Pada tahun 2025, antisipasi akan melihat:

Pengambilan Keputusan Otomatis: Penilaian real-time dalam domain seperti deteksi penipuan, optimalisasi rantai pasokan, dan layanan pelanggan akan semakin didukung oleh algoritma AI.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Dengan memfasilitasi pembuatan kueri dan wawasan bahasa alami, peningkatan kemampuan NLP akan meningkatkan aksesibilitas analisis data bagi konsumen non-teknis.

Demokratisasi Data

Memberi pekerja di semua tingkatan kemampuan untuk mengakses dan mengevaluasi data menjadi semakin penting.

Analisis Swalayan: Pada tahun 2025, akan ada lebih banyak alat yang mempermudah analisis data tanpa memerlukan pengetahuan coding.

Inisiatif Peningkatan Keterampilan: Dunia usaha akan mengeluarkan uang untuk kursus pelatihan guna meningkatkan literasi data karyawan.

Analisis untuk Keberlanjutan

Analytics memainkan peran penting dalam mempromosikan praktik ramah lingkungan karena keberlanjutan menjadi tujuan bisnis yang penting. Di antara tren tersebut adalah:

Pemantauan Jejak Karbon: Pemantauan Jejak Karbon, melacak dan menurunkan emisi di seluruh operasi.

Analisis Ekonomi Sirkular: Mengurangi limbah dan mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya.

Tata Kelola Data dan Privasi

Strategi Analytics berubah karena undang-undang perlindungan data yang lebih ketat dan meningkatnya kesadaran konsumen. Pada tahun 2025:

Teknologi yang Menjaga Privasi: Metode seperti pembelajaran gabungan dan privasi diferensial akan menjadi lebih populer.

Peningkatan Tata Kelola Data: Untuk menjaga kepatuhan dan menumbuhkan kepercayaan, dunia usaha akan memberikan prioritas utama pada kerangka kerja yang kuat.

Analisis Menggunakan Data Augmented

Untuk meningkatkan analisis tradisional, analisis tambahan mengintegrasikan AI, ML, dan pemrosesan bahasa alami. Mengantisipasi perkembangan di:

Persiapan Data: Mengotomatiskan integrasi dan pembersihan data.

Insight Generation: Menekankan wawasan praktis tanpa memerlukan keterlibatan manusia.

Analisis Khusus Industri

Ketika industri mencari wawasan khusus, solusi spesifik vertikal menjadi semakin populer.

Layanan Kesehatan: Menggunakan analisis tingkat lanjut untuk meningkatkan perawatan pasien dan efektivitas operasional adalah salah satu contohnya.

Ritel: Analisis perilaku konsumen dan optimalisasi inventaris.

Kerja Sama dan Pertukaran Informasi

Dengan penekanan pada wawasan bersama di seluruh bisnis, analisis kolaboratif menjadi semakin populer. Inovasi-inovasi tersebut antara lain:

Pasar Data: Pasar data adalah platform untuk berbagi data yang aman.

Kerja Sama Lintas Industri: Gabungan upaya analitis untuk mengatasi masalah global seperti perubahan iklim.

Peran Perkembangan Komputasi Kuantum

Komputasi kuantum, meski masih dalam tahap awal, memiliki potensi untuk mengubah analisis data sepenuhnya. Kemungkinan efeknya meliputi:

Kecepatan: Menyelesaikan tugas rumit sepuluh kali lipat lebih cepat dibandingkan dengan komputasi konvensional.

Optimasi: Meningkatkan algoritma penemuan obat, keuangan, dan logistik.

Kesimpulannya

Pada tahun 2026, analisis data akan memiliki masa depan yang cerah dan revolusioner. Organisasi dapat mempertahankan keunggulan kompetitif, memacu inovasi, dan membuka peluang baru dengan mengadopsi tren ini. Mengadopsi teknologi terbaru hanyalah salah satu aspek untuk tetap menjadi yang terdepan; upaya lainnya adalah menumbuhkan budaya pengambilan keputusan berdasarkan data.

Baca juga: Melepaskan Kekuatan Analisis Data di Era Modern

1...345...21Halaman 4 dari 21
Versi Teknologi

TechVersions c/o Anteriad
2 International Drive
Rye Brook, New York 10573

Solusi

Teknologi

Kebijakan

© 2025 TechVersions c/o Anteriad. Semua Hak Dilindungi Undang-undang.

Kami menggunakan cookie di perangkat Anda untuk memberi Anda pengalaman pengguna terbaik. Dengan menggunakan situs web kami, Anda menyetujui penempatan cookie ini. Untuk mempelajari lebih lanjut, baca Kebijakan Privasi . TERIMA & TUTUP