Qu’est-ce que la gestion des données ?
La gestion des données consiste à collecter, conserver et utiliser les données de manière sécurisée, efficace et rentable, dans le respect des politiques et de la réglementation en vigueur. À mesure que les initiatives en matière d’IA prennent de l’ampleur et que les menaces liées aux rançongiciels se multiplient, une gestion efficace des données devient une condition préalable à la cyber-résilience et à la Readiness à l’IA.
Points clés à retenir
L’IA repose sur une gestion efficace des données
La gestion des données d’entreprise peut contribuer à la Readiness pour l’IA, à la cyber-résilience, à la conformité, à la gouvernance et à la protection contre les ransomwares.
La gestion des données englobe la gouvernance, l’architecture, la qualité, la sécurité, les métadonnées et la protection afin de fournir, contrôler et valoriser les données. Le référentiel DAMA-DMBOK(1) définit 11 disciplines interdépendantes qui en constituent le cœur.
Les modèles d’IA nécessitent des données représentatives, continuellement validées et gérées au niveau des actifs – et pas seulement « propres ». Gartner prévoit que 60 % des projets d’IA échoueront d’ici 2026 en l’absence de données prêtes pour l’IA(2).
La résilience des données est une discipline de premier plan en matière de gestion des données. Sophos a constaté que, chez 94 % des victimes de ransomware, les attaquants avaient tenté de compromettre leurs sauvegardes(3) – ce qui rend l’immuabilité et la récupération testée indispensables.
Le cadre DAMA-DMBOK définit la gestion des données à travers 11 domaines de connaissances. Il place la gouvernance au cœur de son approche et considère l’architecture, la qualité, la sécurité, l’intégration, les métadonnées et la protection des données comme des disciplines fondamentales.
Les réglementations DORA, NIS2, RGPD, HIPAA et la loi européenne sur l’IA imposent des obligations démontrables en matière de gestion des données, exigeant des contrôles documentés, des sauvegardes immuables et des pistes d’audit.
Une gestion efficace des données contribue à faire respecter la gouvernance, la classification et les contrôles d’accès dans les environnements de sauvegarde, d’archivage et de Recovery, et pas seulement dans les systèmes de production.
(1)DAMA-DMBOK, (2)Gartner, (3)Sophos
Des enjeux de plus en plus importants
Pourquoi la gestion des données est-elle importante ?
OrganisationsSelon Gartner, 60 % des projets d’IA ne disposant pas de données adaptées à l’IA seront abandonnés d’ici 2026.– tandis que les auteurs de ransomware ont pris pour cible les sauvegardes dans94 % des attaques en 2024Selon Sophos, une mauvaise gestion des données constitue désormais un risque stratégique.
Pourquoi l’IA a-t-elle besoin d’une meilleure gestion des données ?
Les modèles d’IA ont besoin de données représentatives, dont la qualité est constamment vérifiée et dont la gestion s’effectue au niveau des actifs – et pas seulement de données « propres ».
Se protéger contre les ransomwares et les violations de données
Lorsque les sauvegardes sont compromises, les demandes de rançon doublent et les coûts de Recovery augmentent, ce qui fait de la résilience des données un élément essentiel de la gestion des données.
Quelles obligations réglementaires la gestion des données permet-elle de respecter ?
Les réglementations DORA, NIS2, RGPD, HIPAA et la loi européenne sur l’IA exigent des contrôles vérifiables, des sauvegardes inaltérables, des délais de Recovery définis et des preuves prêtes à être présentées lors d’un audit.
Composants essentiels
Fonctionnement de la gestion des données
La gestion des données associe gouvernance, qualité, contrôle du cycle de vie et protection dans tous les environnements, contribuant ainsi à garantir la fiabilité, la récupérabilité et la compatibilité avec l’IA des données, quel que soit leur emplacement.
Gouvernance, qualité et architecture
La gouvernance des données définit les politiques et les droits de décision régissant la manière dont les données sont créées, consultées et utilisées. Les pratiques en matière d’architecture et de qualité contribuent à garantir l’exactitude et la cohérence des données, et à les rendre prêtes pour les initiatives métier et d’IA.
Cycle de vie, classification et métadonnées
Le cycle de vie des données couvre la création, le stockage, l’utilisation, le partage, l’archivage et la suppression, avec des contrôles de classification, de conservation et de sécurité appliqués à chaque étape. Des métadonnées actives garantissent la découvrabilité des données et leur compatibilité avec l’IA.
Protection, résilience et Recovery
La protection des données – sauvegarde, chiffrement et contrôle d’accès – contribue à garantir la récupérabilité et la fiabilité des données. Larègle de sauvegarde « 3-2-1 »et Cleanroom Recovery constituent la norme moderne pour une gestion des données résiliente face aux ransomwares.
En pratique
Cas d’utilisation de la gestion des données
Les organisations des secteurs réglementés, les entreprises axées sur l’IA et les environnements hybrides appliquent des pratiques de gestion des données afin de protéger ces dernières, de se conformer aux exigences réglementaires et de les préparer pour l’IA à grande échelle.
De quoi les équipes chargées des données ont-elles besoin pour disposer de modèles d’IA fiables ?
Les équipes chargées de l’IA et des données ont besoin de données qualifiées, gérées et dont la traçabilité est assurée pour construire des modèles fiables. La gestion des données doit constituer le fondement de toute initiative d’IA durable.
Respecter la conformité dans toutes les juridictions
Les organismes des services financiers et du secteur de la santé sont confrontés à des obligations qui se recoupent en vertu des réglementations DORA, NIS2, RGPD et HIPAA. La gestion des données – classification, gouvernance et journalisation des audits – permet de fournir les preuves de conformité exigées par les autorités de régulation.
Gérer les données dans tous les environnements
De nombreuses organisations opèrent dans des environnements multi-cloud. Une gouvernance, une classification et une protection cohérentes doivent s’étendre à tous les environnements cloud, SaaS et sur site.
Foire aux questions :
Qu’est-ce que la gestion des données ?
La gestion des données consiste à collecter, conserver et exploiter les données en toute sécurité. Elle englobe la gouvernance, la qualité, la sécurité, les métadonnées et la protection, et s’articule autour de 11 domaines de connaissances définis dans leréférentiel DAMA-DMBOK.
Quels sont les principaux composants de la gestion des données ?
Le DAMA-DMBOK définit 11 composantes : la gouvernance des données (fonction centrale), l’architecture, la modélisation et la conception, le stockage et les opérations, la sécurité, l’intégration et l’interopérabilité, la gestion des documents et des contenus, les données de référence, le stockage en entrepôt, les métadonnées et la qualité. Les cadres conceptuels modernes ajoutent à cette liste, en tant que priorités, le DataOps, l’observabilité des données, la résilience des données et la préparation des données pour l’IA.
Quelle est la différence entre la gestion des données et la gouvernance des données ?
La gestion des données est une discipline au sens large qui englobe toutes les activités nécessaires pour garantir la mise à disposition, la sécurité et la valorisation des données, notamment l’architecture, la qualité, l’intégration et la protection. La gouvernance des données en est un sous-ensemble qui définit les pouvoirs de décision, les politiques et les responsabilités. En résumé : la gouvernance fixe les règles ; la gestion des données les met en œuvre.
Que signifie « données prêtes pour l’IA » ?
Les données prêtes pour l’IA sont des données validées et alignées en permanence sur un cas d’utilisation spécifique de l’IA, reflétant ainsi les tendances et les valeurs aberrantes qu’un modèle est susceptible de rencontrer. Contrairement aux données traditionnellement « propres », les données prêtes pour l’IA nécessitent des métadonnées actives et une gouvernance au niveau des ressources, et non pas seulement des audits de qualité périodiques.
Comment la gestion des données contribue-t-elle à la conformité réglementaire ?
La gestion des données permet de mettre en place les contrôles exigés par les autorités de régulation : classification, gouvernance des accès, sauvegardes inviolables, délais de restauration définis et preuves prêtes à être présentées lors d’un audit. Les réglementations DORA, NIS2, RGPD, HIPAA et la loi européenne sur l’IA imposent la mise en place de contrôles vérifiables.
Comment Commvault prend-il en charge la gestion des données ?
Commvault prend en charge la gestion des données grâce à la découverte et à la classification des données, à la gouvernance des accès, à des sauvegardes immuables respectant larègle 3-2-1et à des tests de restauration en Cleanroom Recovery, que ce soit dans des environnements cloud, hybrides ou sur site. Les fonctionnalités de Commvault permettent de couvrir l’ensemble du cycle de vie des données, de la gouvernance à la protection, en passant par la restauration.
Solution
Sécurité des données et de l’IA avec Commvault
Gouvernance des données
Résilience des données
