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 ransomwares 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 indispensables l’immuabilité et la récupération testée.
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 inaltérables 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 essentielle
Selon Gartner, d’ici 2026, les entreprises abandonneront 60 % des projets d’IA ne disposant pas de données prêtes pour l’IA, tandis que, selon Sophos, les auteurs de ransomware ont ciblé les sauvegardes dans 94 % des attaques en 2024. 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, continuellement validées et gérées 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, faisant de la résilience des données un élément central 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 restauration définis et des preuves prêtes à être auditées.
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 des données avec l’IA, 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. La règle 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 mettent en œuvre 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 multicloud. 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 utiliser les données en toute sécurité. Elle englobe la gouvernance, la qualité, la sécurité, les métadonnées et la protection, et comprend 11 domaines de connaissances définis dans le référentiel 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 des données, les métadonnées et la qualité. Les cadres modernes ajoutent à ces priorités les 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 couvre toutes les activités nécessaires pour fournir, sécuriser et valoriser les données, notamment l’architecture, la qualité, l’intégration et la protection. La gouvernance des données est un sous-ensemble qui définit les droits de décision, les politiques et la responsabilité. 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 qualifiées et alignées en permanence sur un cas d’utilisation spécifique de l’IA – représentatives des schémas et des 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 actifs, et 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 régulateurs : classification, gouvernance des accès, sauvegardes inaltérables, délais de restauration définis et preuves prêtes pour un audit. Les réglementations DORA, NIS2, RGPD, HIPAA et la loi européenne sur l’IA imposent des contrôles vérifiables.
Comment Commvault prend-il en charge la gestion des données ?
Commvault prend en charge la gestion des données grâce à l’inventaire et à la classification des données, à la gouvernance des accès, à des sauvegardes inaltérables respectant la règle 3-2-1 et 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
La résilience des données
