Cycle de vie des données

Les étapes du cycle de vie des données

Une gestion optimale des données prend en compte chacune des étapes du cycle de vie de celles-ci :

1. Collecte des Données

La collecte des données est la première étape du cycle de vie des données. Elle peut se faire selon différents modes :

• l’utilisation de données préexistantes au sein de l’organisation
• la saisie manuelle
• les formulaires en ligne
• le scrapping web
• l’achat de base de données
• le recueil automatisé par des capteurs IoT. À noter que cette collecte repose sur des protocoles informatiques qui nécessitent une correspondance précise entre les objets décrits dans chaque champ, leurs noms et les valeurs associées à ces champs.

La nature même de ces données peut varier en fonction de leur provenance : il peut s’agir de données liées à l’activité de l’organisation, de données non structurées (fichiers vidéos, audio ou documents de traitement de texte), de données partenaires ou de données captées en temps réel (issues de capteurs IoT par exemple).

2. Stockage des Données

Le stockage des données est crucial pour garantir leur sécurité et leur accessibilité future. Il est important de mettre en place un processus de restauration solide pour assurer la préservation des données tout au long de leur cycle de vie. Pour ce faire, diverses solutions de stockage peuvent être utilisées, telles que des bases de données relationnelles, des data lakes, des entrepôts de données (data warehouses) ainsi que des solutions Cloud. Ces moyens permettent de stocker les données de manière organisée et fiable, facilitant ainsi leur utilisation ultérieure.

3. Traitement des données

Après le stockage, intervient l’étape du traitement des données. La première phase de ce traitement est le nettoyage des données (également appelé data cleaning). Il s’agit du processus de nettoyage, de validation, de transformation et de structuration des données brutes afin de les rendre exploitables pour l’analyse ou la modélisation.

Les données sont ensuite compressées : leur taille est réduite, ce qui permet d’optimiser leur stockage et leur vitesse de transfert.

Enfin, le cryptage des données garantit leur sécurité en les rendant illisibles pour toute personne non autorisée, assurant ainsi la confidentialité des informations sensibles.

4. Analyse des données

L’analyse des données implique d’extraire des informations et des tendances à partir de données brutes. Pour cela, différents outils sont disponibles, notamment l’intelligence artificielle, le machine learning et la modélisation statistique.

5. Partage des données

Une fois analysées, les données doivent être partagées avec des parties prenantes internes ou externes à l’organisation.

Cette opération peut être réalisée via des portails de données accessibles en ligne. Ces portails offrent un accès centralisé à des actifs de données provenant de sources diverses, facilitant ainsi la démocratisation des données.

6. Archivage des données

L’archivage des données commence par l’identification des données inactives. Ces données sont extraites et conservées dans des systèmes de stockage à long terme. Grâce à cette étape, les données historiques peuvent être préservées pour répondre aux exigences de conformité réglementaire ou pour permettre aux membres de l’organisation d’effectuer des analyses rétrospectives.

7. Suppression des données

Le processus de suppression des données est mis en place pour les données inactives ou obsolètes dont l’organisation souhaite se débarrasser. Cette démarche présente deux avantages : elle permet de réduire à la fois les coûts de stockage et les risques de non-conformité aux réglementations en vigueur.

À noter que dans le cas de données sensibles, leur support physique de sauvegarde doit être détruit directement de manière sécurisée.

Les bonnes pratiques à appliquer aux étapes du cycle de vie des données

Pour tirer pleinement profit de son patrimoine de données, chaque organisation doit tenir compte de bonnes pratiques à appliquer à chaque étapes du cycle de vie des données :

La gouvernance des données

La gouvernance des données est essentielle pour garantir des données cohérentes, fiables, sécurisées, utilisées à bon escient et conformes.

La sécurité

Les organisations doivent mettre en place un ensemble de mesures et de stratégies pour protéger leurs données contre les menaces potentielles telles que les cyberattaques, les violations de données et les accès non autorisés. Il existe différentes pratiques telles que le chiffrement des données, la gestion des accès, la surveillance des activités suspectes et la sensibilisation des utilisateurs.

La conformité réglementaire

Pour garantir la conformité lors du partage de données, il est impératif d’établir des directives et des procédures uniformes au sein d’un programme de gouvernance des données. Ces directives assurent que chaque individu manipulant des données respecte les normes internes et externes établies.

Cela inclut des réglementations telles que le RGPD en Europe ou le CCPA et l’HIPAA aux États-Unis. Les organisations doivent mettre en œuvre des politiques et des procédures spécifiques pour garantir que leurs pratiques de gestion des données sont en conformité avec ces réglementations, afin d’éviter des sanctions légales, des amendes et des dommages à la réputation.