La conformité en matière de données désigne l’ensemble des politiques, contrôles et pratiques formels mis en œuvre par les organisations afin de protéger les données à caractère personnel sensibles et de respecter les exigences réglementaires. Elle régit la manière dont les données sont collectées, stockées, consultées et gérées, dans le but d’empêcher toute divulgation non autorisée d’informations personnelles identifiables (PII), d’informations médicales protégées (PHI) et d’informations financiÃ?res, tout en se conformant à des cadres réglementaires tels que le RGPD, la loi HIPAA, la norme PCI DSS et la loi CCPA. 

Parmi les cadres réglementaires les plus répandus en matière de conformité des données figurent le RGPD, qui régit la manière dont les organisations collectent et traitent les données à caractère personnel des résidents de l’Union européenne ; la loi HIPAA, qui protège les informations de santé aux États-Unis ; et la norme PCI DSS, qui définit des normes de sécurité pour les organisations traitant des données de cartes de paiement. De nombreuses organisations doivent se conformer simultanément à plusieurs cadres réglementaires, en fonction des secteurs d’activité et des zones géographiques dans lesquels elles opèrent.

La gouvernance des données définit les politiques et les normes qui déterminent la manière dont une organisation gère ses ressources en matière de données. La conformité des données constitue la preuve opérationnelle que ces politiques sont respectées ; elle s’appuie sur des journaux d’audit, des registres d’accès et des inventaires de classification des données. La gouvernancefixeles règles ; la conformité permet de prouver qu’elles sont respectées.

Le RGPD, la loi HIPAA et la norme PCI DSS exigent tous que les organisations sachent quelles données réglementées elles détiennent, où celles-ci sont stockées et qui peut y accéder. La détection automatisée des données sensibles analyse en continu les bases de données, les lacs de données et les environnements cloud afin d’identifier et de classer les informations personnelles identifiables (PII), les informations médicales protégées (PHI) et les dossiers financiers. Les organisations disposent ainsi d’un inventaire précis et à jour des données, conforme aux exigences des cadres de conformité.

Les charges de travail liées à l’IA et à l’analyse qui traitent des données à caractère personnel sont soumises aux mêmes cadres de conformité que les environnements de données traditionnels, notamment le RGPD, la loi HIPAA et la loi CCPA. Les organisations doivent s’assurer que les données sensibles utilisées pour l’entraînement des modèles d’IA, le développement de modèles et les pipelines d’analyse sont correctement classifiées, soumises à un contrôle d’accès et faisant l’objet d’audits. Le masquage dynamique des données peut contribuer à limiter l’exposition des informations personnelles identifiables (PII) et des informations de santé protégées (PHI) dans les pipelines d’IA, sans pour autant multiplier les jeux de données ni entraver le travail des équipes chargées des données.

Les fonctionnalités de sécurité des données et d’intelligence artificielle de Commvault sont conçues pour permettre la détection et la classification en continu des données sensibles, l’application automatisée des politiques d’accès, le masquage dynamique des données et la journalisation granulaire des audits dans les environnements hybrides et multicloud. Les entreprises peuvent ainsi bénéficier d’une visibilité complète et en temps réel sur les données sensibles qu’elles détiennent, sur les personnes qui y accèdent et dans quelles conditions, ce qui leur permet de mettre en place à grande échelle les contrôles etles preuves exigés par les auditeurs RGPD, HIPAA, PCI DSS et SOC 2.