Les données restent importantes pour les organisations modernes. Elles doivent être stockées de manière sécurisée et gérées correctement, tout en garantissant un accès et une utilisation aisés.
En tant que tel, conservation des données est un élément essentiel d'une stratégie de gestion des données réussie. Elle permet à votre entreprise d'exploiter pleinement le potentiel de ses données tout en atténuer les risques liés à la confidentialité et à la sécurité.
Plus important encore, cela peut aider vos équipes de données, y compris les analystes et les ingénieurs de données, à utiliser les informations collectées pour obtenir des informations significatives qui orientent les décisions stratégiques.
Signification de la conservation des données
La conservation des données est le processus de organiser et maintenir les données Pour les rendre pertinentes et accessibles. Un conservateur de données agrège, structure, indexe et catalogue les informations afin de les rendre plus faciles à trouver. Il s'agit d'un processus important de gestion des données d'une entreprise, car il les rend plus facilement accessibles aux utilisateurs.
La curation des données est différente de la collecte de données. Cette dernière consiste à collecter des informations et à les stocker dans des bases de données, des entrepôts de données ou des lacs de données. Cependant, sans curation, ces données sont difficiles à exploiter. De plus, dans une entreprise moderne, le partage des données est essentiel pour optimiser la valeur des informations collectées. La curation des données structure vos informations afin que tous les membres de votre entreprise puissent les utiliser facilement.
C'est comme organiser les livres dans une bibliothèque. Au lieu de créer des étagères de livres aléatoires, un bibliothécaire les classe à l'aide de métadonnées, comme l'auteur, le genre et le sujet, et les organise pour faciliter la recherche.
De la même manière, la conservation des données utilise des processus tels que le nettoyage et la validation des données, la gestion des métadonnées, la structuration, l’annotation et le stockage des données pour garantir que les données sont organisées et séquencées de manière à pouvoir être trouvées facilement.
L'importance de la conservation des données dans la gestion des données
La conservation des données est importante pour plusieurs raisons, notamment :
Améliorer la qualité des données
Une partie du processus de curation consiste à garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données. Vos besoins professionnels données de haute qualité Pour obtenir des informations fiables issues d'analyses pertinentes et prendre des décisions éclairées, le nettoyage et l'optimisation de vos données peuvent vous aider à garantir la valeur ajoutée de vos processus.
Rendre les données accessibles
Pour être utiles, les données doivent être identifiées et sélectionnées en fonction de vos objectifs spécifiques. En les organisant, vous pouvez filtrer les informations et fournir aux utilisateurs les données les plus pertinentes.
Identifier sa pertinence
Pour être utiles, les données doivent être identifiées et sélectionnées en fonction de vos objectifs spécifiques. En les organisant, vous pouvez filtrer les informations non pertinentes ou obsolètes, offrant ainsi aux utilisateurs l'ensemble de données le plus pertinent pour leurs besoins.
Améliorer la sécurité des données
Si votre organisation stocke des données (et soyons honnêtes, toutes les entreprises le font), vous devez les protéger contre accès non autorisé, perte ou corruption. Cela implique la mise en place de protocoles de sécurité robustes, de techniques de chiffrement et de procédures de sauvegarde pour protéger les informations sensibles. Cependant, pour cela, vous devez identifier les données sensibles nécessitant une protection accrue. La curation des données vous permet de découvrir et de classer vos données, ce qui vous permet d'identifier celles qui sont les plus sensibles et les plus exposées, afin d'adapter vos mesures de cybersécurité. protéger les informations sensibles par conséquent.
Préserver les connaissances
Des données bien organisées comprennent des enregistrements et une documentation complets des sources de données. Elles contiennent également des informations et des méthodologies, autant de connaissances précieuses qui peuvent être conservées et partagées au fil du temps.
Conformité et respect de la réglementation
Dans de nombreux secteurs, la gestion et la confidentialité des données sont soumises à des exigences légales et réglementaires. La conservation des données garantit conformité Conformez-vous à ces réglementations en identifiant les informations les plus sensibles afin de les sécuriser. Cela vous permet d'atténuer les risques liés à la non-conformité, tels que les amendes, les poursuites judiciaires et les atteintes à la réputation, et de garantir la conformité de vos données.
Défis de la conservation des données
Même si elle constitue une partie importante de la gestion des données, la curation a son propre ensemble de défis, en particulier dans découverte de donnéesLe principal problème vient du fait que les systèmes et applications modernes génèrent un volume et une diversité de données très importants. Des bases de données structurées aux textes non structurés et aux contenus multimédias, les organisations sont inondées de données massives provenant de sources diverses. Il est donc difficile pour les curateurs de données de les gérer. identifier et classer les informations sensibles.
Silos de données La disparité des systèmes aggrave également le problème. Ils compliquent l'obtention d'une vue d'ensemble de l'environnement de données, notamment lors d'un partage efficace des données. Sans localisation des données personnelles sensibles, il est impossible de les sécuriser, ce qui les rend vulnérables aux violations et aux manquements à la conformité.
Le processus de conservation des données
Une conservation efficace des données aide votre organisation à tirer le meilleur parti de vos données, en vous aidant à organiser, gérer et enrichir systématiquement les données avec des processus tels que :
- Collecte et agrégation des données : Collecter des données à partir de diverses sources, y compris des systèmes internes, des bases de données externes et des sources tierces, et les utiliser techniques d'intégration de données tels que des API, des processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) et des pipelines de données pour tout rassembler.
- Profilage des données et évaluation de la qualité : Réalisez un profilage complet pour évaluer la qualité, la cohérence et l'exhaustivité de vos données et garantir leur qualité. Exploitez des outils et algorithmes automatisés pour identifier proactivement les anomalies, les erreurs et les incohérences afin de résoudre les problèmes de qualité des données.
- Classification et étiquetage des données : Catégorisez les données en fonction de leur sensibilité, de leur pertinence et de leur utilisation. Utilisez des balises et des attributs de métadonnées pour annoter les données avec des informations contextuelles afin de faciliter leur récupération et leur exploitation par les data scientists.
- Gouvernance et conformité des données : Établir des politiques, des processus et des contrôles clairs pour régir l'utilisation, l'accès et le partage des données. Garantir la conformité aux réglementations en vigueur, telles que GDPR, CCPA, HIPAAet PCI DSS en mettant en œuvre des cadres de gouvernance des données solides et en adhérant aux meilleures pratiques du secteur.
- Automatisation et apprentissage automatique : Utilisez l'IA et le machine learning pour optimiser les processus de curation des données et améliorer l'efficacité des référentiels. Mettez en œuvre des plateformes de gestion de données intelligentes qui exploitent des algorithmes basés sur l'IA pour automatiser les tâches répétitives, identifier des tendances et formuler des recommandations basées sur les données.
- Collaboration et partage des connaissances : Favoriser une culture de littératie et de transparence des données, en permettant aux équipes de données d’apporter des informations et des commentaires tout au long du processus de conservation.
Exemples de conservation des données
Une institution financière qui traite de grandes quantités de données clients, y compris les numéros de cartes de crédit et les transactions financières, pourrait mettre en œuvre une stratégie complète de conservation des données, y compris le cryptage, la classification des données et RBAC, pour protéger les données PII sensibles et se conformer aux exigences réglementaires telles que PCI DSS.
La curation des données en apprentissage automatique fournit des données pertinentes et de haute qualité, organisées. Des données propres, structurées et annotées améliorent la précision du modèle et réduisent les biais en préservant l'intégrité des données.
De même, les établissements de santé utilisant des dossiers médicaux électroniques (DME) peuvent utiliser des pratiques de conservation des données pour protéger les informations médicales sensibles des patients. En exploitant les outils de découverte de données et les technologies de chiffrement, les prestataires de soins peuvent garantir la confidentialité et l'intégrité des données des patients tout en respectant les normes. réglementations HIPAA.
Le rôle des conservateurs de données dans l'organisation du système de données
Le rôle d'un curateur de données est primordial. Il nettoie les données brutes, valide leurs sources et crée des données structurées. catalogues de donnéesEn bref, ils garantissent que les informations sont exactes, bien organisées et faciles à récupérer en cas de besoin.
Cependant, la conservation des données n’existe pas de manière isolée : elle fait partie d’un ensemble plus vaste. écosystème de donnéesIl fonctionne en complément des outils de gestion, de gouvernance et de visualisation des données, garantissant ainsi un stockage optimal des données. Il garantit également leur gouvernance, leur analyse et leur préparation à la prise de décision et à l'utilisation par les ingénieurs de données grâce à des activités de curation efficaces.
Conservation des données vs gouvernance des données
Alors que la gouvernance des données se concentre sur l'établissement de politiques, de normes et de cadres d'utilisation des données, la curation des données est plus concrète. Elle organise, enrichit et maintient activement les données tout au long de leur cycle de vie. cycle de vieLa gouvernance définit les règles et les exigences de conformité, tandis que la curation garantit que les données sont propres, structurées et prêtes à être utilisées. Ensemble, elles aident votre organisation à optimiser la valeur, la fiabilité et la sécurité de vos données.
Implications réglementaires et considérations de conformité
Une curation efficace des données implique d'améliorer les capacités de gestion des données et de garantir la conformité aux différents cadres réglementaires régissant la confidentialité et la protection des données. Des réglementations telles que le RGPD, le CCPA, l'HIPAA et la norme PCI DSS imposent des exigences strictes aux organisations concernant la collecte, le stockage et le traitement des données sensibles. En adhérant à ces réglementations et en mettant en œuvre des pratiques rigoureuses de curation des données, les organisations peuvent éviter de lourdes amendes et une atteinte à leur réputation en cas de non-conformité.
Tirer parti de BigID dans votre stratégie de conservation des données
Une bonne conservation des données commence par la visibilité et le contexte, deux éléments à la pointe du secteur Plateforme DSPM BigID maîtrise parfaitement ce domaine. Les gestionnaires de données traditionnels perdent beaucoup de temps avec des tâches manuelles. La plateforme intuitive de BigID, dédiée à la confidentialité, à la sécurité et à la protection des données, leur permet de gouvernance leviers IA avancée et apprentissage automatique pour une découverte complète des données à grande échelle, à la fois dans le en nuage et sur site.
BigID peut vous aider des manières suivantes :
- Automatiser la découverte et le marquage des données sur toutes les données, partout – à grande échelle
- Transformer la gestion des données de la documentation manuelle à la validation des résultats du ML
- Exploitez la puissance des informations issues des données et les relations pour diriger la gouvernance des données
- Ajouter du contexte pour comprendre les données et améliorer la confiance dans les données, améliorer la précision de la classification et éliminer les faux positifs
- Gérer la qualité des données fournir des données fiables pour des modèles de données et une prise de décision de haute qualité
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