Qu'est-ce que la gestion du cycle de vie des données ? Conseils pour améliorer la sécurité

Sherlock a dit un jour : « C'est une erreur capitale de théoriser avant d'avoir des données. »

Il est indéniable que les données alimentent tout ce que nous faisons. C'est l'atout le plus précieux d'une entreprise – sans elles, il pourrait y avoir de graves conséquences. Toute donnée mal gérée pourrait entraîner des pertes, des vols ou des violations de la vie privée. En conséquence, les entreprises adoptent la gestion du cycle de vie des données (DLM) pour sécuriser les données de leur création à leur destruction.

La destruction est aussi importante pour la gestion du cycle de vie des données d'une entreprise que la sauvegarde et la récupération. Parfois, une entreprise doit éliminer ses données de manière sécurisée en raison d'obligations légales ou contractuelles. Les logiciels de destruction de données offrent plusieurs méthodes pour supprimer définitivement des informations.

En adoptant DLM, les entreprises se protègent contre les attaques malveillantes. Le DLM soutient la croissance des entreprises en offrant des avantages tels que la gestion des risques, la connaissance des affaires et la prise de décision stratégique.

Dans un cycle de vie des données, les données sont triées en différentes phases selon des critères spécifiques et déplacées à chaque étape lorsqu'elles remplissent leur exigence. Les bonnes données seront toujours disponibles au bon endroit et au bon moment.

Pourquoi la gestion du cycle de vie des données est-elle importante ?

À mesure que de plus en plus d'organisations deviennent axées sur les données, elles doivent comprendre comment les gérer de manière sécurisée et productive. L'objectif ultime de la gestion des données est de récupérer des informations et de transformer ces informations en insights qui améliorent l'entreprise. 

Le DLM aide les organisations à maximiser les avantages des données qu'elles acquièrent ou génèrent. Une fois que les entreprises définissent comment leurs données sont collectées, stockées et partagées, elles se défendent contre les violations potentielles de données et les abus. Les entrées passent par différents types de traitement des données, tels que le chiffrement et la transformation des données, pour protéger l'entreprise.

En prenant soin des données correctement, les entreprises améliorent leurs services en rationalisant les flux de travail. 

Gestion du cycle de vie des données : un bref historique

Au fil des ans, le volume de données et la technologie de gestion des données ont presque évolué parallèlement dans les industries. Les solutions de stockage sont désormais beaucoup plus flexibles et moins coûteuses, avec le stockage en nuage atteignant l'illimité. Mais à l'époque, les choses étaient radicalement différentes. 

Les entreprises devaient être beaucoup plus concentrées sur les cycles de vie des données en raison des limitations des différentes méthodes de stockage. Il n'y avait pas beaucoup d'options de stockage flexibles ou étendues.

La pratique de la gestion des données est apparue dans les années 1980 lorsque la mémoire à accès aléatoire (RAM) a été introduite. L'invention a permis aux entreprises de passer des cartes perforées mécaniques et du stockage sur bande magnétique aux bases de données. Les contraintes des méthodes de stockage précédentes comme les disques durs ont également été levées. 

Avec l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, les entreprises sont devenues de plus en plus efficaces dans la collecte et l'analyse des données des utilisateurs. Elles ont maintenant le pouvoir de concevoir des expériences client supérieures, de prendre des décisions basées sur les données et de simplifier les processus commerciaux.

Étant donné que les entreprises créent et travaillent avec de plus en plus de données, elles comprennent l'intention et les avantages de l'analyse des big data. Cela a transformé la façon dont les stratégies de DLM sont développées et ciblées dans le paysage actuel. 

Mais avec des ensembles de données plus importants, le besoin de DLM est également devenu urgent car il améliore efficacement la sécurité des données pour les entreprises de toutes tailles.

Quels sont les trois objectifs de la gestion du cycle de vie des données ?

Alors que de grands volumes de données affluent de toutes parts, les entreprises modernes ont besoin de moyens pour les gérer mieux que jamais. De plus, ces données doivent être traitées de manière à respecter plusieurs réglementations tout en gardant à l'esprit la sécurité des utilisateurs.

Les principaux objectifs de la gestion du cycle de vie des données sont :

• Sécurité des données. Comme mentionné, le DLM vise à sécuriser les données en créant des protocoles pour chaque étape qu'elles traversent dans leur cycle de vie. Le DLM empêche les utilisateurs non autorisés d'accéder à des fichiers confidentiels dans votre base de données et crée une protection contre les attaques de logiciels malveillants. Votre entreprise pourrait bénéficier de l'un de ces cinq outils de suppression de logiciels malveillants qui vous protègent.
• Intégrité des données. Votre modèle DLM doit conserver la forme originale de toutes les données et suivre les modifications pour garantir que les données stockées sont fiables et précises. De plus, les principaux décideurs doivent avoir une visibilité complète de toutes les versions de ces données. 
• Disponibilité des données. Aussi important que soit la protection des données, il est tout aussi nécessaire de s'assurer que les données sont accessibles aux bons utilisateurs au bon moment sans perturbations dans le flux de travail quotidien. 

Gestion du cycle de vie des données vs. gestion du cycle de vie de l'information

Souvent utilisés de manière interchangeable, la gestion du cycle de vie des données et la gestion du cycle de vie de l'information (ILM) ne sont pas les mêmes concepts.

Bien qu'ils soient tous deux cruciaux pour déterminer la stratégie de protection des données d'une organisation, le DLM se concentre sur la vue d'ensemble, tandis que l'ILM se concentre sur les éléments individuels de données au sein d'un système. 

Malgré les différences, le DLM et l'ILM se complètent mutuellement. Sans puissantes solutions de gestion des données, vous ne pouvez pas avoir une stratégie efficace de gestion du cycle de vie de l'information. 

Quelles sont les cinq étapes de la gestion du cycle de vie des données ?

Le cadre de gestion du cycle de vie des données comprend les différentes étapes des données dans leur durée de vie. Bien que chaque entreprise ait une manière distincte de gérer les données (en fonction du modèle de travail et de la pile logicielle), il y a généralement cinq étapes dans un modèle DLM.

Création de données

La première phase du DLM implique la création et la collecte de données. Les données sont saisies manuellement ou acquises à partir d'une source existante comme un e-mail, un formulaire de contact ou un site Web. Elles peuvent prendre n'importe quelle forme, des images et documents Word aux fichiers PDF et bases de données en langage de requête structuré (SQL). Cependant, l'ajout de nouvelles données doit être évalué pour sa qualité et sa pertinence commerciale. 

À ce stade, il est conseillé de standardiser le format d'entrée des données afin qu'il soit accessible et gérable pour tout le monde. Établissez des règles déterminant la catégorisation initiale de vos enregistrements, ce qui facilite le traitement de ces données dans les étapes ultérieures. De plus, respectez toujours les réglementations sur la confidentialité des données lors de la collecte de données personnelles. 

Stockage des données

La deuxième étape concerne la protection et le traitement des données d'une manière qui s'aligne avec leur sensibilité et leur importance. Les entreprises modernes utilisant des serveurs en nuage ont tendance à adopter des solutions de sécurité du stockage en nuage pour la flexibilité et la rapidité. Les ensembles de données structurés et non structurés sont traités différemment.

Une fois les exigences de stockage identifiées, une entreprise peut choisir l'infrastructure nécessaire pour chiffrer et réserver les données sensibles tout en s'assurant qu'elle respecte toutes les réglementations et politiques de confidentialité. Cette étape se concentre également sur la redondance et la récupération des données pour maintenir un système de sauvegarde suffisant en cas d'urgence.  

Utilisation des données

Les données stockées sont ensuite utilisées, classées et partagées par l'organisation. C'est souvent considéré comme la phase la plus sensible du DLM car les données stockées sont disponibles pour différents ensembles d'utilisateurs. Prévoyez d'avoir un système d'audit pour suivre tous les changements dans votre base de données.

Étant donné que l'objectif principal à cette phase est le partage des données, vous devez vous assurer qu'elles sont au bon endroit et disponibles pour tout le personnel autorisé. Cette exigence est soit interne, soit externe, selon la façon dont vous utilisez vos données stockées.

Archivage des données

Après une certaine période, certaines de vos données stockées pourraient ne plus être utiles. Il est logique de les archiver et de les marquer comme inutiles pour la maintenance ou les opérations commerciales en cours. L'archivage des données optimise votre système de stockage pour un bénéfice à long terme, garantissant que vous avez accès à des informations préservées à l'avenir. 

De plus, l'archivage des données empêche également la mauvaise gestion des données commerciales et offre la fonctionnalité de restauration des données pour les utilisateurs actifs lorsque cela est nécessaire. 

Destruction des données

Aussi puissantes que soient les données, les données dysfonctionnelles exposent votre entreprise à de nombreux risques. Ainsi, la dernière étape du DLM, la destruction des données (également connue sous le nom de purge des données), consiste à supprimer les données qui ne servent plus à rien, maintenant ou dans un avenir prévisible. 

À ce stade, les entreprises ciblent généralement les données archivées et trouvent des méthodes pour les éliminer de manière sécurisée. La plupart des entreprises utilisent des logiciels de destruction de données pour s'assurer que les données supprimées ne peuvent pas être récupérées par un autre outil. Le processus de destruction doit garantir la conformité avec les réglementations sur la protection des données.

Gestion hiérarchique du stockage : choisir le bon niveau pour vos données

 L'accès au cloud a révolutionné les données, mais avec un stockage illimité vient une responsabilité illimitée. Il est difficile de décider où vont vos données. 

Le concept de gestion hiérarchique du stockage (HSM) résout ce dilemme de manière impeccable. Le HSM fonctionne dans le cadre de la politique d'archivage et de sauvegarde des données. Il minimise le coût global de stockage des données en surveillant comment une entreprise utilise ses données et en les déplaçant automatiquement entre des dispositifs de stockage à coût élevé et à coût faible. 

Les systèmes HSM trient les données de l'entreprise en trois niveaux : chaud, tiède et froid.

• Stockage chaud : Les données qui nécessitent un accès fréquent des employés entrent dans cette catégorie. En raison de l'utilisation active, l'accès à cet ensemble de données doit être rapide et sans friction.
• Stockage tiède : Les données qui nécessitent un accès moins fréquent résident dans le stockage tiède. Comme elles ne sont pas utilisées aussi activement que les données chaudes, elles sont stockées à une capacité légèrement plus lente. 
• Stockage froid : Toutes les données que les employés utilisent rarement sont qualifiées de stockage froid. Cela inclut les ensembles de données archivés déplacés vers un stockage moins coûteux situé sur site à des fins de conformité.

Avantages de la gestion du cycle de vie des données

Les avantages d'un bon modèle de gestion du cycle de vie des données sont nombreux. En plus de faire gagner du temps et des ressources à une entreprise, la création d'un modèle DLM entraîne également :

• Des processus améliorés. Le DLM se concentre sur le maintien de la qualité des données et de l'intégrité à chaque étape. Cela non seulement alimente l'efficacité globale, mais améliore également le processus en garantissant que les entreprises maximisent la valeur de leurs données grâce à une précision et une fiabilité accrues. 
• Sécurité renforcée. La sécurité des données est la principale préoccupation de la plupart des entrepreneurs et des dirigeants d'entreprise. Le DLM soutient les organisations lorsqu'elles définissent comment leurs données sont utilisées, stockées et partagées, ce qui en fait la solution parfaite pour minimiser le risque de violations et d'abus de données.
• Conformité aux réglementations. La rétention des données s'accompagne d'un ensemble de règles strictes concernant les données personnelles et les enregistrements organisationnels. Les entreprises qui mettent en place un modèle DLM solide gèrent les données avec une sécurité de l'information et une efficacité accrues, leur permettant de rester conformes.
• Accessibilité accrue des données. Étant donné que les entreprises dépendent fortement de la disponibilité des données pour leurs opérations quotidiennes, le DLM rend les données constamment disponibles pour les utilisateurs autorisés. Les équipes informatiques étiquettent les données au fur et à mesure de leur création et les suivent à travers les étapes pour améliorer l'accessibilité pour tous les utilisateurs.
• Efficacité des coûts. Le DLM ouvre des options durables pour les données qui pourraient ne pas être utiles à une organisation. Par exemple, elles peuvent être déplacées vers un emplacement de stockage moins coûteux ou supprimées/archivées de manière sécurisée pour éliminer les coûts de maintenance. 

Défis de la gestion du cycle de vie des données

Comme tout autre processus commercial, le DLM présente également son lot de défis uniques. Ceux-ci incluent :

• Extraire de la valeur. De nombreuses entreprises ont du mal à simplifier les chiffres des big data, échouant à identifier comment elles peuvent ajouter de la valeur à leurs opérations de manière productive. Comprendre l'analyse des big data est crucial pour générer des insights exploitables et tirer le meilleur parti des ensembles de données collectés.
• Maintenir la cohérence. Les équipes informatiques collectent des données à partir de multiples sources (internes et externes), rendant l'uniformité difficile. L'analyse des données devient également un défi lorsque les entreprises jonglent avec plusieurs formats. Par conséquent, les données doivent être décryptées dans le même format pour surmonter ces problèmes. 
• Simplifier la récupération des données. La récupération des données doit être un processus assez simple mais authentifié. Mais avec une surcharge de volume de données, les parties prenantes peuvent se sentir perdues lorsqu'elles essaient de comprendre comment et où accéder aux fichiers. 

Meilleures pratiques pour la gestion du cycle de vie des données

Pour tirer le meilleur parti du processus de gestion du cycle de vie des données, essayez ces meilleures pratiques lors de la conception de votre modèle.

• Créez un référentiel centralisé. Il sert de pool de ressources pour toutes les données et processus requis, de sorte que les utilisateurs aient les moyens d'importer facilement des informations. De plus, avoir un système centralisé permet de gagner du temps et d'ajouter à l'efficacité opérationnelle.
• Standardisez votre modèle de données. La standardisation des données garantit que les employés accèdent au bon format de données pour leurs utilisations transversales. Elle favorise également l'agilité, ce qui conduit à des décisions commerciales plus éclairées. 
• Suivez la gouvernance des données. Vous devez suivre des réglementations complexes en matière de confidentialité des données lors de la gestion de données sensibles, en interne ou en externe. Le respect de ces politiques garde vos données organisées et vous protège des problèmes juridiques potentiels et des attaques de données.
• Mettez en œuvre un plan de récupération. Plus le volume de données est élevé, plus le risque de perte de données ou de dysfonctionnement est grand. Préparez-vous aux urgences en mettant en place un plan de récupération en cas de sinistre efficace. Investissez dans une solution de sauvegarde de base de données fiable et éliminez le risque de dommages permanents. 
• Partagez votre politique DLM. Assurez-vous que tout le monde dans l'entreprise est sur la même longueur d'onde. La définition de lignes directrices accélère la mise en œuvre du nouveau processus et garde tout le monde sur la bonne voie avec la conformité.
• Installez des solutions d'automatisation. Étant donné que le DLM est vital pour les affaires quotidiennes, ses fonctions sont les plus efficaces lorsqu'elles sont facilement gérées et répétées. Et cela n'est réalisable qu'en déployant des solutions d'automatisation qui organisent les données en différents niveaux en fonction des critères définis.

Dans les données, nous avons confiance.

Un cadre fonctionnel basé sur le DLM vous montre votre flux de données et le garde sécurisé tout en respectant les réglementations sur la confidentialité. Vous devez être capable d'enregistrer, de suivre et d'analyser toutes vos informations car à mesure que votre entreprise se développe, vos données aussi.

Prêt à protéger les données de votre entreprise ? Jetez un œil aux meilleurs logiciels de gestion de la confidentialité des données pour obtenir des solutions complètes pour gérer votre politique de confidentialité.