Использование BI и DWH при внедрении Distributed Deception Platform (DDP)
- Введение в BI, DWH и Distributed Deception Platform
- Архитектура данных для DDP: интеграция BI, DWH и Distributed Deception Platform (DDP)
- Бизнес-цели, требования к данным и KPI для DDP
- Управление данными и принципы Data Governance
- Инвентаризация источников данных и карта данных
- Моделирование данных для аналитики и безопасности
- Архитектура хранилища данных: слои, схемы и паттерны
- Проектирование схем и моделей данных: звезда и снежинка
- Интеграция данных: ETL и ELT для DDP
- Репликация данных, консолидация и частота обновлений
- Метаданные, каталоги данных и прослеживаемость
- Качество данных и валидация: правила, метрики и тесты
- Безопасность данных, приватность и соответствие требованиям
- Управление доступом, аутентификация и аудит
- Архитектура BI-платформ: инструменты, дашборды и взаимодействие
- Дизайн KPI и метрик для мониторинга DDP
- Визуализация и взаимодействие: дашборды для операционной и стратегической аналитики
- Аналитика в реальном времени и потоковые данные
- Машинное обучение и аналитика аномалий в DDP
- Обеспечение масштабируемости, производительности и оптимизации запросов
- Архитектура отказоустойчивости, резервное копирование и DR
- Архитектура событий и потоков данных в DDP
- Контроль версий данных, миграции схем и релизы
- Инцидент-менеджмент и реагирование через BI-аналитику
- Тестирование, валидация и безопасное внедрение DDP
- Мониторинг, метрики эксплуатации BI/DWH и сигнализации
- Управление изменениями и релизами в BI/DWH для DDP
- Этические и правовые аспекты применения обмана в ИБ
- Обучение пользователей и развитие компетенций
- Практические лабораторные работы: сценарии внедрения
- Итоговый проект и оценка компетенций




