Beaucoup d'entre nous ont entendu dire que les données sont le nouveau pétrole, car elles alimentent le commerce numérique moderne. Mais l'analogie ne se limite pas à l'idée que les données alimentent l'économie de l'information. Comme le pétrole, les données sont fluides : elles peuvent s'infiltrer et s'écouler dans presque tous les réservoirs ou entrepôts. Elles peuvent facilement être « exploitées » (collectées ou générées), « distribuées » (diffusées ou transférées), « raffinées » (modifiées et bifurquées), « vendues » et « utilisées » (effacées). En réalité, suivi des données tout au long de leur cycle de vie De la création à la mise à disposition, les données n'ont pas suivi le rythme des innovations en matière de production, de partage et de stockage. Cependant, à mesure que les entreprises s'appuient sur les données pour optimiser leurs interactions avec leurs clients, responsabiliser leurs employés et optimiser leurs performances, la connaissance et la compréhension de leurs données ont pris une nouvelle dimension et une priorité.
Des données partout
Si les clients sont l'élément vital de l'entreprise numérique moderne, connaître leurs données est une urgence commerciale vitale. Pendant des années, les entreprises ont tenté d'obtenir une image précise de leurs clients, d'abord grâce à la technologie MDM, puis grâce à l'analyse avancée du Big Data. Mais à mesure que les entreprises multiplient les points de contact numériques, du simple web de bureau aux appareils mobiles, aux objets connectés, aux assistants IA et à l'IoT, les méthodes d'hier pour unifier les connaissances en centralisant les données deviennent moins viables. Aujourd'hui, les données s'infiltrent facilement dans des bases de données structurées, semi-structurées et non structurées ; elles s'étendent du centre de données à l'ensemble du réseau. nuage; elle se propage à travers le Big Data, les lacs de données et d'innombrables applications, internes et externes. Les données clients sont partout, codées de multiples façons et dans tous les langages.
Les entreprises ont désormais besoin d'une solution leur permettant d'obtenir une vue centralisée de leurs clients sans centraliser leurs données. Cela nécessite de pouvoir effectuer des recherches dans tous les entrepôts de données, indépendamment de leur localisation ou de leur langue, tout en identifiant les données appartenant à chaque utilisateur ou entité. Cela nécessite une nouvelle approche de la recherche et de la corrélation des données par personne ou par personne concernée, ce qui est impossible avec la technologie de classification des données de l'ère Motorola StarTAC, présente dans les produits DLP et DAM actuels.
Centraliser la vue des données sans centraliser les données
BigID exploite les dernières approches en matière de recherche à l'échelle d'Internet et de résolution d'entités basée sur le Machine Learning pour permettre aux entreprises de localiser et d'inventorier rapidement leurs données d'identité sans les déplacer ni les copier. Les algorithmes de BigID organisent, cataloguent et cartographient automatiquement les données de l'entreprise à l'échelle du pétaoctet, quel que soit leur emplacement de stockage ou leur mode de codage. Il fournit un index virtuel de toutes les données conservées par l'entreprise, classées par personne concernée, type de données, base de données ou lieu de résidence, afin que les professionnels de la sécurité, de la conformité ou de la gouvernance puissent naviguer et analyser avec précision leurs principaux actifs de données. Il permet ainsi d'obtenir une vue centralisée des données clients sur les bases de données structurées, mais surtout sur tous les emplacements non structurés où les entreprises conservent leurs données, tels que les partages de fichiers, les clusters Hadoop, les lacs de données, les référentiels de journaux, etc.
Meilleure conformité des données grâce à une meilleure comptabilité des données
Pouvoir découvrir et cartographier les données personnelles issues de bases de données non structurées est essentiel non seulement pour proposer une alternative plus évolutive et décentralisée aux solutions MDM traditionnelles, mais aussi pour permettre aux entreprises de se conformer aux nouvelles réglementations en matière de protection des données, comme le RGPD.
Le RGPD impose aux organisations de rendre compte des données qu'elles conservent sur leurs clients et leurs employés. Il les oblige à recenser non seulement les lieux de stockage des données personnelles, mais aussi les lieux de stockage. chaque Données personnelles. Les approches traditionnelles de découverte de données, qui s'appuient sur des enquêtes ou une classification, peinent à localiser les données personnelles non personnelles et ne permettent pas de distinguer les données de chaque personne. De plus, leur efficacité dans la recherche au sein de l'univers en pleine expansion des bases de données non structurées est limitée, car, dans la plupart des cas, les technologies de découverte sont antérieures au développement de nouveaux référentiels modernes de données non structurées.
RGPD et l'évolution de la protection des données
BigID permet non seulement d'identifier un ensemble plus large de données personnelles en fonction de leur degré de personnalisation, mais aussi de le faire pour tout type de données, indépendamment de la langue. Il s'agit évidemment d'un complément puissant, voire d'une alternative, au MDM. Il aide également les organisations à répondre à certaines des exigences les plus essentielles du RGPD en matière de données personnelles et de conservation des données, en leur permettant de retrouver et de suivre les données depuis leur création jusqu'à leur élimination, en passant par leur traitement.
Si les données constituent le nouveau « pétrole » pour une entreprise moderne, contrairement au pétrole, elles ne sont pas fongibles. Chaque donnée est unique par son type, sa provenance et ses associations. Cependant, les nouvelles technologies comme BigID offrent aux entreprises un moyen moderne de découvrir et de cartographier leurs données avec précision, à grande échelle et sur un nombre illimité de bases de données. Connaître et comprendre ses clients grâce à leurs données n'a jamais été aussi essentiel ni aussi réalisable.
Auteur
