Les données sont au cœur de l'activité numérique moderne. Elles définissent la manière dont les utilisateurs interagissent avec l'entreprise. Comprendre et analyser le contenu client n'est évidemment pas une nouveauté. Le Big Data répond au besoin de mieux comprendre et anticiper les comportements des clients en analysant leurs empreintes numériques. Cependant, face à la prolifération rapide des applications et des points de contact numériques, les entreprises sont confrontées à une prolifération sans précédent des données, ce qui complique et complexifie l'analyse. vie privée et la protection des données.
Une image vaut mille mots
Il est impossible de connaître pleinement ses clients sans connaître leurs données. Or, obtenir une visibilité sur des données personnelles (RP) diffuses et en constante évolution peut parfois sembler impossible. Les approches traditionnelles pour créer une vue à 360° des clients nécessitaient la constitution d'entrepôts de données complexes à gérer et, par conséquent, incomplets. Chaque nouveau lac de données client n'était qu'une faible copie des données qu'il visait à représenter, offrant une vision partielle et donnant l'impression de naviguer dans un marécage.
Les outils modernes de gouvernance des données visent à combler en partie ce vide en offrant aux organisations une vision plus claire de leurs données, où qu'elles se trouvent. Cependant, ils sont limités par le recours à des enquêtes incomplètes, voire inexactes, pour identifier et gérer la prolifération des données. Si la mémoire humaine peut se traduire magnifiquement en une œuvre d'art, elle ne constitue pas un outil fiable pour extraire des données scientifiques. Une image peinte n'offrira jamais le réalisme objectif d'une photographie, et même les mots les plus descriptifs ne pourront jamais visualiser avec précision la réalité des données collectées et traitées par les organisations.
Des lacs de données et des marais de données
Le volume de données collectées par les entreprises sur leurs clients est aujourd'hui considérable et ne cesse de croître. Les données d'identité présentent des caractéristiques uniques qui permettent de les visualiser sans avoir recours à un énième lac de données, ou à un énième marécage de données, selon le point de vue. Lorsque les fondateurs de Google ont tenté pour la première fois de simplifier la navigation sur un site aussi vaste qu'Internet, leur choix s'est porté sur la création d'un index intelligent cartographiant les relations tentaculaires entre les hyperliens qui définissent le World Wide Web des adresses Internet.
Lorsque Facebook est arrivé sur le marché, l'entreprise a également compris que le secret pour relever les défis de performance, d'échelle et de contexte liés à la cartographie de milliards de relations humaines interconnectées résidait dans l'amélioration du concept de graphe social, articulant le contenu et le contexte des interactions sur sa plateforme. Certes, les banques de données, les entrepôts et les lacs de données conservent leur place dans l'agrégation et l'analyse des données, mais l'essence même de la visualisation des relations sociales résidait dans le graphe social, tout comme l'indice PageRank de Google l'avait été pour naviguer dans le désordre apparent d'Internet.
Les leçons tirées de l'expérience de Google et Facebook soulèvent la question de savoir pourquoi la cartographie de l'actif le plus vital qu'une organisation gère, à savoir les données clients, devrait être différente. Tout comme le Web et le Social Graph, les données personnelles des organisations et des entreprises sont interconnectées : elles appartiennent à une personne concernée spécifique, sont stockées dans un pays donné, sont accessibles via une application commune, etc. Les outils traditionnels de découverte de données personnelles passent à côté de toutes ces nuances, tentant de trouver tout ce qui ressemble à un numéro de sécurité sociale ou à une carte de crédit. Or, le contexte relationnel est essentiel pour comprendre les données personnelles, les protéger et garantir le respect de la vie privée à l'ère de réglementations comme le RGPD, qui exigent une connaissance complète des données d'une personne.
Être conscient en étant là
Comprendre les données clients nécessite de pouvoir visualiser efficacement leur distribution, leur circulation et leur connectivité. Être présent signifie être « conscient ». C'est essentiel pour la gouvernance des données. Mais c'est surtout en matière de protection des données et de respect de la vie privée que cela devient crucial.
Les efforts passés en matière de protection des données ont échoué, car ils fonctionnaient sans contexte, générant souvent des erreurs inacceptables. Connaître les risques liés aux données nécessite un contexte qui ne se limite pas à la simple présence de 16 chiffres. Cela nécessite également de pouvoir anonymiser les données de manière à préserver leur valeur analytique pour l'organisation tout en protégeant la vie privée de leurs propriétaires.
De même, les réglementations modernes en matière de confidentialité, comme le RGPD de l'UE, imposent tout un ensemble de protections impossibles à atteindre avec une simple approche d'entrepôt de données ou en utilisant un outil basé sur des expressions régulières de l'ère PCI pour découvrir des informations sensiblesCela nécessite de contextualiser les données, comme leur lieu de résidence, leur finalité d'utilisation, les exigences de conservation, le consentement, la filiation et, bien sûr, l'affiliation à une personne spécifique. Sans cette capacité à comprendre et à visualiser le contexte et les relations, il sera impossible de respecter les exigences en matière de consentement, de conservation ou de droit à l'oubli.
Alors que les organisations tentent de donner du sens à des données d'identité réparties sur des centaines de pétaoctets, les approches traditionnelles de découverte et de visualisation sont vouées à l'échec. Des solutions comme BigID visent à repenser la découverte et la visualisation des Big Data d'identité sans complexifier la gestion des données ni la sécurité.
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