La donnée s’accumule, l’IA s’intègre, mais seule une stratégie agile permet d’exploiter leur synergie : qualité, accessibilité et automatisation redéfinissent la gestion pour booster décisions et résilience dans un contexte digital effervescent.
Les entreprises sont confrontées à un paradoxe : noyées sous les données, elles n’arrivent pas à en extraire une goutte d’information. Services cloud, appareils connectés et IA submergent les organisations de données. Or, au lieu de les organiser soigneusement, elles les accumulent dans des entrepôts qui finissent par ressembler à un garage encombré d’outils de jardinage, de matériel de camping et de souvenirs d’enfance.
Tout comme le grand nettoyage de printemps est l’occasion de réorganiser tiroirs et placards, restructurer l’approche de la gestion des données donne l’opportunité de tout reprendre à zéro, le ménage par le vide permettant aussi d’ouvrir la porte à de nouvelles possibilités.
Adopter une stratégie moderne de gestion des données
Une stratégie de gestion des données est un ensemble de pratiques visant à aider les organisations à maîtriser la complexité des données et à encadrer leur cycle de vie. Mais dans de nombreuses organisations, ces pratiques n’ont pas su évoluer au rythme du volume et de la complexité des données.
L’ancienne méthode de gestion des données ne laissait que deux options : rassembler toutes les données au même endroit, avec les coûts que cela implique, ou tolérer des silos de données en sacrifiant une part de visibilité. Les entreprises se retrouvaient fréquemment à migrer leurs données, les confrontant à des problèmes de confidentialité dans leurs différents environnements. D’autant que ces problèmes de gestion des données impactent également les grandes entreprises, que ce soit par des défauts de conformité ou bien même la prise de mauvaises décisions.
Toutefois, de nouvelles règles de gestion des données peuvent aider les entreprises à atteindre leurs objectifs de sécurité et d’observabilité, tout en optimisant les coûts et la conformité. En effet, les entreprises dotées d’une stratégie de gestion des données sont à la pointe de la résilience numérique. Leurs données sont rapidement accessibles, faciles à traiter et de meilleure qualité, ce qui permet d’en extraire des informations utiles et de produire des résultats plus fiables. Deux pratiques se taillent la part du lion : la gestion du cycle de vie des données et la gestion du pipeline de données.
Mais encore faut-il commencer par les fondamentaux et cela commence par un état des lieux et une classification des données. Pour poser les bases de la gestion des données, il est important de comprendre celles que l’entreprise génère en définissant des scénarios d’utilisation cibles en fonction de l’usage que vous allez en faire et des contraintes métiers.
Le nettoyage des données est également essentiel. Ces dernières se doivent d’être fondamentalement précises, complètes et correctement formatées pour répondre aux différents besoins, et seront ainsi optimisées pour créer de la valeur.
Néanmoins, l’accès aux données reste un problème récurrent. Aujourd’hui, rares sont les entreprises qui affirment que leur stratégie de gestion des données intègre des aspects tels que la visibilité ou l’accessibilité unifiée. Cette disparité s’explique peut-être par la présence de silos qui compartimentent les données des systèmes et des équipes. C’est là qu’une pratique de fédération de données s’avère particulièrement précieuse : elle offre un accès sans entrave à toutes les données, quel que soit leur emplacement, sans migrations coûteuses. Par exemple, si un utilisateur a besoin de données supplémentaires pendant qu’il effectue une recherche de menaces, il doit pouvoir exécuter des recherches ad hoc dans un stockage externe contenant les données lui permettant d’obtenir plus de contexte et de prendre les bonnes décisions.
Enfin, les entreprises ont besoin d’adopter une approche plateforme pour leurs données même si elles interrogent ces dernières à partir de plusieurs outils. En plus de fournir une vue holistique, une plateforme de données unifiée contribuera également à éliminer les outils redondants, à rationaliser les workflows et à réduire les problèmes d’intégration des solutions, entre autres.
Ces nouvelles règles de la gestion des données sont d’autant plus importantes pour les entreprises qui se lancent dans l’implémentation de l’IA, puisque la qualité des résultats dépend directement de celle des données d’entrée. L’inverse est également vrai : intégrée aux workflows, l’IA comble certaines lacunes des pratiques de gestion des données en améliorant la productivité et en facilitant l’automatisation.
La valeur de la gestion des données et celle de l’IA sont donc étroitement liées, chacune renforçant l’efficacité de l’autre. La qualité et la précision de l’IA dépendent directement des données auxquelles elle a accès et de leur qualité. De la même façon, l’IA améliore la gestion des données en automatisant les processus, en renforçant la sécurité et en optimisant le stockage, créant ainsi un cercle vertueux d’amélioration continue. Les entreprises qui exploitent efficacement les deux aspects peuvent compter sur un avantage concurrentiel important grâce à la prise de décision axée sur les données.
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Par Rémi Enjolras, Head of France Cybersécurité & Data, Splunk
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