La création de données devient de plus en plus facile.
Il est devenu beaucoup plus difficile de prendre sa retraite.
Les organisations génèrent, copient, enrichissent, partagent, analysent, archivent, répliquent et réutilisent désormais des informations à travers l'infrastructure cloud, les applications SaaS, les lacs de données, les entrepôts de données, les plateformes de collaboration, les environnements de développement, les sauvegardes, les pipelines d'IA, les systèmes RAG, les modèles et les agents autonomes.
Il en résulte un problème croissant de cycle de vie.
Des données ayant autrefois servi un objectif commercial légitime peuvent persister longtemps après que cet objectif ait disparu. Les copies se multiplient. La propriété change. Les délais de conservation expirent. Les obligations légales évoluent. Les informations sensibles se propagent. Les systèmes d'IA accèdent à des données auxquelles personne ne s'attendait.
La gestion moderne du cycle de vie des données doit répondre à bien plus que la simple question de l'emplacement des données.
Les organisations doivent savoir :
- Pourquoi ces données existent-elles ?
- Ce qu'il contient
- À qui appartient-il ?
- Qui et quoi peut y accéder
- Combien de temps l'organisation devrait-elle le conserver ?
- L'application d'une mesure de conservation légale
- La question de savoir si les données créent encore de la valeur commerciale
- L'IA devrait-elle l'utiliser ?
- Quand les équipes doivent-elles minimiser ou supprimer
- Comment l'organisation prouve que les politiques de cycle de vie ont fonctionné
La gestion du cycle de vie des données est le processus continu de gouvernance des données, de leur création ou collecte à leur utilisation, leur stockage, leur partage, leur conservation, leur préservation, leur minimisation, leur suppression et leur audit.
L'objectif est simple :
Conservez les données pertinentes pour les besoins appropriés et pendant la durée appropriée, puis supprimez-les lorsque l'organisation n'en a plus besoin.
Gestion du cycle de vie des données : points clés
- La gestion du cycle de vie des données ne se limite pas au stockage. La gestion moderne du cycle de vie des données (DLM) relie la découverte, la classification, la propriété, l'accès, la conservation, la mise sous séquestre, la minimisation, la suppression et les preuves.
- Le cycle de vie doit suivre les données, et non le référentiel. Les données peuvent circuler entre le cloud, les solutions SaaS, les bases de données, les fichiers, les outils d'analyse, les sauvegardes et les flux de travail d'IA tout en conservant les mêmes obligations en matière de politiques.
- La surconservation des données engendre des risques pour la sécurité et la confidentialité. Les données qui ne servent plus un objectif commercial, juridique ou réglementaire augmentent néanmoins la surface d'attaque, les coûts et les risques de non-conformité.
- L'IA augmente le coût d'une mauvaise gestion du cycle de vie. Les données obsolètes, dupliquées, sensibles, expirées ou inutiles peuvent s'introduire dans les flux de travail RAG, d'entraînement, d'analyse, d'invites, d'agents et autres flux de travail d'IA.
- La suppression nécessite des preuves. Les organisations doivent savoir quelles équipes ont supprimé des éléments, pourquoi elles les ont supprimés, qui a approuvé cette action, si une restriction a été appliquée et si la suppression a effectivement eu lieu.
- BigID rend la gestion du cycle de vie axée sur les données. BigID relie la découverte et la classification à la conservation, la minimisation, la mise sous séquestre légal, la suppression, la correction et la préparation des preuves pour l'audit.
Qu’est-ce que la gestion du cycle de vie des données ?
La gestion du cycle de vie des données, ou DLM, est la pratique, encadrée par des politiques, de gérer les données depuis le moment où une organisation les crée ou les collecte, en passant par leur utilisation, leur stockage, leur conservation, leur préservation, leur minimisation, leur suppression et leur audit.
Un programme de cycle de vie mature détermine :
- Quelles données l'organisation collecte-t-elle ou crée-t-elle ?
- Là où ces données existent
- Que contiennent les données ?
- Quel processus métier l'utilise ?
- Qui en est le propriétaire et le gestionnaire
- Qui et quoi peut y accéder
- Quelles politiques et réglementations s'appliquent
- Combien de temps l'organisation devrait-elle le conserver ?
- Que ce soit pour des litiges, des enquêtes ou d'autres obligations nécessitant une conservation
- Lorsque les données deviennent inutiles, obsolètes, redondantes ou périmées
- Comment les équipes doivent minimiser, archiver, mettre en quarantaine ou supprimer
- Comment l'organisation documente les décisions et les actions relatives au cycle de vie
Les solutions DLM traditionnelles étaient souvent fortement axées sur les niveaux de stockage et l'archivage.
Ces préoccupations restent importantes.
Mais la gestion moderne du cycle de vie s'est étendue car les données d'entreprise circulent désormais constamment entre le cloud, les plateformes SaaS, les plateformes de collaboration, les systèmes d'analyse, les tiers, les API, les applications d'IA et les flux de travail autonomes.
Le cycle de vie appartient aux données, et non au système qui les stocke aujourd'hui.
Gérer les données de leur création à leur suppression
Transformer la politique de cycle de vie en actions fondées sur les données
Découvrir les données, classifier les risques liés au cycle de vie, appliquer les règles de conservation, préserver les obligations légales, réduire les données inutiles, supprimer les données de manière justifiée et conserver les preuves dans tous les environnements d'entreprise.
Pourquoi la gestion du cycle de vie des données est importante dès maintenant
Le cycle de vie des données est devenu plus difficile à contrôler pour trois raisons.
La prolifération des données est devenue continue
Un seul enregistrement d'entreprise peut apparaître dans une base de données de production, un entrepôt de données analytiques, une application SaaS, une feuille de calcul exportée, une sauvegarde, une plateforme de collaboration, un environnement de développement, un index d'IA et une application en aval.
Supprimer une copie n'entraîne pas nécessairement la suppression des autres.
Cela fait de la gouvernance du cycle de vie un problème de détection avant même qu'elle ne devienne un problème de conservation ou de suppression.
La réglementation et les risques exigent une rétention plus précise
Les organisations sont souvent confrontées à deux exigences contradictoires :
Conservez les données suffisamment longtemps pour satisfaire aux obligations légales, réglementaires, contractuelles et commerciales.
Et:
Ne conservez pas les données plus longtemps que nécessaire.
Les programmes de rétention statiques ne peuvent à eux seuls résoudre cette tension.
Avant d'entreprendre des actions liées au cycle de vie des données, les équipes ont besoin d'informations contextuelles sur le type de données, leur sensibilité, leur propriétaire, leur emplacement, la conservation légale des données, la politique en vigueur, leur finalité et leur valeur commerciale.
L'IA réutilise les données de nouvelles façons
L'IA modifie le cycle de vie car d'anciennes données peuvent soudainement redevenir actives.
Un document obsolète peut apparaître dans un résultat RAG.
Un jeu de données dupliqué peut être utilisé pour l'entraînement du modèle.
Des informations personnelles périmées peuvent devenir accessibles à un agent IA.
Un fichier sensible que personne n'a ouvert depuis des années peut se retrouver dans un assistant de recherche d'entreprise.
L'IA peut transformer des données oubliées en risque actif.
Cela fait de la gestion du cycle de vie un élément essentiel de la préparation à l'IA, de la sécurité, de la confidentialité et de la gouvernance.
Le cycle de vie des données : 7 étapes
Les organisations utilisent différents modèles de cycle de vie, mais la plupart des données d'entreprise passent par sept étapes pratiques.
Le cycle de vie moderne des données
Gérer les données en fonction de leur finalité, des politiques en vigueur, de leur valeur et des risques associés
Collecter
Pourquoi ces données existent-elles ?
Classer
Que contient-il ?
Accès et processus
Qui ou quoi l'utilise ?
Garder
Combien de temps cela doit-il rester ?
Prise
Une obligation empêche-t-elle la suppression ?
Minimiser
L'entreprise en a-t-elle encore besoin ?
Éliminer et prouver
Les équipes peuvent-elles l'éliminer de manière justifiée ?
Le cycle de vie des données n'est pas toujours linéaire. Elles peuvent être déplacées, changer de finalité, faire l'objet d'une procédure judiciaire, alimenter des systèmes d'IA, changer de propriétaire ou nécessiter une reclassification à tout moment.
1. Créer ou collecter des données
Les données pénètrent dans l'organisation via les applications, les clients, les employés, les transactions, les fournisseurs, les appareils, les intégrations, les analyses, les systèmes d'IA et les processus métier.
Les équipes doivent définir leur objectif dès le début.
Demander:
- Pourquoi collectons-nous ces données ?
- En avons-nous réellement besoin ?
- Quelles autorisations ou consentements sont requis ?
- Quel système détient l'enregistrement faisant foi ?
Le risque lié au cycle de vie des données commence souvent lorsque les organisations collectent des données sans plan clair de conservation ou de suppression future.
2. Découvrir et classer les données
Les organisations doivent savoir ce qu'elles possèdent avant de pouvoir le gouverner.
Découverte et classification des données aider les équipes à identifier le type de données, leur sensibilité, la politique, la réglementation, la catégorie d'enregistrement, l'emplacement, la propriété et la pertinence du cycle de vie.
La classification devrait permettre de prendre des décisions telles que :
- Combien de temps conserver les données
- Qui devrait y avoir accès
- L'organisation peut-elle l'utiliser pour l'IA ?
- Les équipes doivent-elles l'archiver, le minimiser ou le supprimer ? La question est de savoir si elles doivent l'archiver, le minimiser ou le supprimer.
3. Utiliser, partager et traiter les données
Les données créent de la valeur lorsque les personnes et les systèmes les utilisent.
Cette utilisation peut inclure l'analyse de données, le service client, les opérations, le développement de produits, la sécurité, le reporting, l'IA, l'automatisation et la prise de décision.
Les équipes doivent vérifier si l'utilisation actuelle est toujours conforme à l'objectif commercial initial ou approuvé.
Une politique de cycle de vie ne doit pas supposer que les données restent pertinentes simplement parce qu'elles existent encore.
4. Conserver les données
Conservation des données définit la durée pendant laquelle une organisation doit conserver les informations.
Les durées de rétention peuvent dépendre de :
- Type d'enregistrement
- Règlement
- Contracter
- Juridiction
- Objectif commercial
- exigences de l'industrie
- Risque
Les méthodes modernes de conservation des données doivent lier les politiques aux données elles-mêmes plutôt que de s'appuyer uniquement sur des dossiers, des référentiels ou des planifications manuelles.
5. Préserver les données lorsque cela est nécessaire
Certaines données doivent rester disponibles même après la fin de leur période de conservation normale.
Les obligations de conservation légale, les enquêtes réglementaires, les litiges, les enquêtes internes et autres obligations peuvent nécessiter la conservation de documents.
La gestion du cycle de vie doit empêcher la suppression lorsqu'une restriction valable s'applique, tout en poursuivant l'application du cycle de vie ailleurs.
6. Minimiser les données inutiles
Minimisation des données réduit les informations qui ne servent plus un objectif légitime.
Les organisations peuvent identifier :
- Données obsolètes
- Données en double
- Données redondantes
- Données obsolètes
- Données triviales
- Données expirées
- Données sensibles inutiles
- Données surconservées
La minimisation permet de réduire les coûts de stockage, de diminuer la surface d'attaque, d'améliorer la protection de la vie privée et d'améliorer la qualité des données disponibles pour l'analyse et l'IA.
7. Supprimer les données de manière justifiée
La suppression doit constituer une action inscrite dans le cycle de vie du produit, et non un projet de nettoyage ponctuel.
Les équipes doivent savoir :
- Pourquoi les données sont-elles éligibles à la suppression ?
- Quelle politique autorise l'action
- L'application d'une mesure de conservation légale
- Qui a approuvé la décision
- Quelle source contient les données ?
- Que la suppression ait réussi
- Quelles preuves attestent de l'action
Une politique de conservation sans suppression fiable peut devenir une politique de sur-conservation.
Gestion du cycle de vie des données vs. conservation des données
Ces termes se recoupent, mais ils décrivent des champs d'application différents.
| Zone | Gestion du cycle de vie des données | Conservation des données |
|---|---|---|
| Question principale | Comment devons-nous gérer ces données, de leur création à leur suppression ? | Combien de temps devons-nous conserver ces données ? |
| Champ d'application | Découverte, classification, utilisation, propriété, accès, conservation, mise sous séquestre, minimisation, suppression, audit | Durées de conservation, calendriers, préservation, expiration, déclencheurs de suppression |
| Relation | Discipline du cycle de vie au sens large | Un élément essentiel de la gestion du cycle de vie |
Gestion du cycle de vie des données vs. Gestion du cycle de vie de l'information
Les organisations utilisent souvent les termes DLM et gestion du cycle de vie de l'information (ILM) de manière interchangeable.
Les concepts se recoupent, mais de nombreuses équipes les utilisent différemment.
Gestion du cycle de vie des données Il s'agit généralement de gérer les objets de données, les ensembles de données, les enregistrements et les informations tout au long de leur création, utilisation, conservation et suppression.
Gestion du cycle de vie de l'information accorde souvent plus d'importance à la valeur de l'information, aux enregistrements, aux niveaux de stockage, à l'archivage, à la gestion du contenu et au contexte commercial.
En pratique, les programmes d'entreprise modernes combinent de plus en plus les deux.
La question importante n'est pas l'étiquette.
Il s'agit de savoir si l'organisation peut établir des liens :
- Les données elles-mêmes
- Son objectif commercial
- Sa valeur
- Sa sensibilité
- Son propriétaire
- Sa politique
- Sa période de rétention
- Son utilisation actuelle
- Son exigence de suppression
Pourquoi la sur-rétention crée plus qu'un simple problème de stockage
Les organisations considèrent souvent les données anciennes comme peu coûteuses.
Ce n'est pas.
Chaque ensemble de données inutile peut créer :
- Exposition supplémentaire aux violations
- Plus d'identités et d'applications ayant accès
- Responsabilité accrue en matière de protection de la vie privée
- Davantage d'enregistrements à examiner lors d'un incident
- Davantage de données à examiner lors de la phase de découverte judiciaire
- Frais supplémentaires liés au cloud et au stockage
- Informations plus nombreuses et contradictoires
- Davantage de données sont disponibles pour les systèmes d'IA.
Un principe utile du cycle de vie est :
La valeur des données peut diminuer tandis que le risque lié aux données persiste.
La décision relative au cycle de vie
Ne conservez pas des données simplement parce que l'espace de stockage le permet.
Valeur commerciale
L'organisation a-t-elle encore besoin de ces données ?
Besoin légal
L'organisation doit-elle le conserver ou le préserver ?
Sensibilité
Que se passe-t-il si quelqu'un le révèle ?
Pertinence de l'IA
L'analyse de données ou l'IA devraient-elles encore l'utiliser ?
Action du cycle de vie
Conserver, préserver, minimiser, archiver ou supprimer ?
Comment l'IA transforme la gestion du cycle de vie des données
L'IA rend la gouvernance du cycle de vie plus importante car elle peut réactiver des données que les utilisateurs métiers consultent rarement.
Une application traditionnelle ne peut traiter que les enregistrements que son flux de travail demande explicitement.
Les systèmes d'IA peuvent rechercher, extraire, combiner, résumer, déduire et agir sur des ensembles d'informations d'entreprise beaucoup plus vastes.
Cela signifie que des données obsolètes ou inutiles peuvent avoir une influence sur :
- Réponses RAG
- Recherche d'entreprise
- assistants IA
- Entraînement et optimisation du modèle
- Analytique
- Bases de données vectorielles
- décisions de l'agent
- Flux de travail automatisés
Des données obsolètes peuvent produire un contexte d'IA obsolète
Une ancienne politique, un document produit obsolète, un dossier client périmé ou un contrat résilié peuvent encore apparaître comme pertinents pour un système de recherche par IA.
Les contrôles du cycle de vie aident les équipes à réduire ou à isoler les informations que l'IA ne devrait plus considérer comme faisant autorité.
Les données dupliquées peuvent fragmenter la confiance dans l'IA
Plusieurs copies d'informations similaires peuvent être contradictoires.
L'IA peut récupérer une copie obsolète plutôt que la source actuelle.
La gestion du cycle de vie peut aider à identifier les informations dupliquées, similaires, redondantes et obsolètes avant que l'IA ne s'y appuie.
Les données sensibles peuvent toucher de nouveaux publics.
Un ensemble de données peut être resté intact pendant des années parce que peu de personnes l'ont utilisé.
Connecter ces données à un assistant IA, un système RAG ou un agent peut créer une nouvelle voie d'accès.
La gestion du cycle de vie devrait donc être liée à Sécurité et gouvernance de l'IA.
La suppression doit aussi s'appliquer aux systèmes d'IA.
La suppression de données d'un système source peut ne pas supprimer :
- Copies indexées
- Représentations vectorielles
- Ensembles de données dérivés
- Sorties mises en cache
- copies de pipeline d'IA
Les équipes ont besoin contexte de lignée et de cycle de vie pour comprendre où les données ont été déplacées avant de déclarer la suppression terminée.
Avantages de la gestion du cycle de vie des données
Un programme DLM performant peut améliorer simultanément plusieurs résultats commerciaux.
Réduire l'exposition aux risques
Moins de données sensibles inutiles signifient moins d'informations accessibles aux attaquants, aux employés malveillants, aux identités compromises ou aux systèmes d'IA disposant de trop d'autorisations.
Soutenir la conformité à la protection de la vie privée
Les contrôles du cycle de vie aident les équipes à relier la collecte des données, leur finalité, leur conservation, leur minimisation, leur suppression et les preuves d'audit.
Réduction des coûts de stockage et d'infrastructure
La suppression des informations obsolètes, dupliquées et inutiles peut réduire les volumes de stockage dans le cloud, les solutions SaaS, les systèmes de fichiers, les bases de données et les sauvegardes.
Améliorer la qualité des données
La réduction des informations obsolètes et redondantes permet aux utilisateurs, aux outils d'analyse et à l'IA de s'appuyer sur des données plus pertinentes.
Améliorer la préparation à l'IA
Des données plus propres et mieux gérées réduisent les risques que Les systèmes d'IA héritent d'informations obsolètes, sensibles, périmées ou inutiles.
Réduire la charge juridique et de découverte
La conservation de données inutiles peut augmenter le volume d'informations que les équipes doivent préserver, rechercher, examiner et produire lors de litiges ou d'enquêtes.
Créer une responsabilité claire
La gouvernance du cycle de vie relie les données aux propriétaires, aux responsables, aux politiques, aux décisions d'examen et aux mesures correctives.
Défis courants liés à la gestion du cycle de vie des données
Inventaires de données incomplets
Les équipes ne peuvent pas appliquer les politiques de cycle de vie de manière cohérente lorsqu'elles ne savent pas où se trouvent les données.
Le cloud, les solutions SaaS, les outils de collaboration, les sauvegardes, les environnements de développement et les systèmes d'IA peuvent créer des copies cachées.
Calendriers de rétention statiques
Un calendrier de conservation des données peut définir une politique sans pour autant prouver que l'organisation l'a réellement appliquée à des données réelles.
Règles basées sur un référentiel
Un dossier ou un compartiment peut contenir de nombreux types de données ayant des exigences de cycle de vie différentes.
Les décisions relatives au cycle de vie doivent prendre en compte le contenu et le contexte plutôt que la seule localisation.
Les retenues légales déconnectées
Les processus de suppression et de conservation peuvent engendrer des risques s'ils ne parviennent pas à identifier les données à préserver.
Propriété incertaine
Une violation du cycle de vie devient difficile à résoudre lorsque personne ne possède les données ni la décision.
Suppression manuelle
Les vérifications manuelles et les files d'attente de tickets peuvent laisser des données obsolètes longtemps après que les équipes les aient identifiées.
Copies de données entre systèmes
La suppression d'un enregistrement peut laisser des copies dans différents entrepôts de données, SaaS, sauvegardes, exportations, index et flux de travail d'IA.
Gouvernance du cycle de vie sans preuves
Les politiques et les projets de dépollution ne prouvent pas la conformité.
Les organisations ont besoin d'un registre de ce que les équipes ont trouvé, décidé, conservé, préservé, supprimé et vérifié.
Gardez ce qui compte. Supprimez le reste.
Associez les calendriers de conservation aux données qu'ils régissent.
Identifier les données expirées, obsolètes, redondantes, sensibles, conservées trop longtemps et inutiles, appliquer les mesures de conservation légale, faire respecter les politiques et faciliter la suppression justifiée.
10 bonnes pratiques de gestion du cycle de vie des données
1. Découvrir les données en continu
Tenir un inventaire des données structurées et non structurées, des environnements cloud, SaaS, hybrides, sur site, de collaboration, de développement et connectés à l'IA.
La gestion du cycle de vie ne peut pas dépendre d'une feuille de calcul qui devient obsolète dès que les équipes créent de nouvelles données.
2. Classer les données selon le contexte du cycle de vie
Comprendre le type de données, leur sensibilité, la catégorie d'enregistrement, la réglementation, la propriété, la finalité commerciale, l'emplacement et les exigences de conservation.
3. Attribuer les propriétaires
Chaque domaine de données matérielles, catégorie d'enregistrement et politique de cycle de vie doit avoir des responsables désignés.
4. Relier la rétention aux données réelles
Appliquer la conservation en fonction du contenu, de la classification, des métadonnées, de l'emplacement, du type d'enregistrement, de la politique et des règles métier.
Ne partez pas du principe que l'emplacement de stockage seul vous indique combien de temps les données doivent être conservées.
5. Intégrer les mesures de conservation légale
Préservez les données lorsque des litiges, des enquêtes ou des obligations réglementaires l'exigent.
Empêcher la suppression de routine d'annuler les réservations valides.
6. Minimisez avant que le stockage ne devienne un problème
Identifier en permanence les données dupliquées, obsolètes, redondantes, insignifiantes, expirées et inutiles.
N’attendez pas une migration de stockage ou une crise pour commencer le nettoyage.
7. Intégrer l'IA dans la politique de cycle de vie
Déterminez quelles données l'IA peut utiliser et comment les actions du cycle de vie affectent les index, les magasins de vecteurs, les ensembles d'entraînement, les invites, les sorties et les flux de travail des agents.
8. Automatiser les actions du cycle de vie lorsque cela est approprié
Utilisez des flux de travail basés sur des politiques pour acheminer les révisions, préserver les données, appliquer la conservation, attribuer des propriétaires, mettre en quarantaine le contenu, minimiser les données et exécuter la suppression.
9. Valider la suppression
Une demande de suppression et une suppression effective ne constituent pas le même événement.
Vérifiez si les équipes ont bien retiré les données de leur source prévue et conservez les preuves.
10. Mesurer les résultats
Il convient de vérifier si la gestion du cycle de vie réduit les risques, le volume, les coûts et les violations de politiques plutôt que de simplement comptabiliser les politiques.
Comment mesurer la gestion du cycle de vie des données
Les indicateurs DLM utiles peuvent inclure :
- Pourcentage de données d'entreprise découvertes
- Pourcentage de données classées par cycle de vie
- Pourcentage de données critiques avec des propriétaires désignés
- Volume de données sur-conservées
- Volume de données ROT
- Volume de données dupliquées ou similaires
- Nombre d'infractions à la politique de rétention
- Nombre d'ensembles de données sous séquestre légal
- Délai entre l'expiration et la suppression
- Pourcentage de suppressions validées
- Réduction du stockage grâce aux actions liées au cycle de vie
- Données sensibles supprimées des utilisations inutiles de l'IA
- Résultats du cycle de vie ouvert par propriétaire
- Pourcentage d'actions du cycle de vie avec preuves d'audit
L’objectif n’est pas de créer davantage de rapports de cycle de vie, mais de réduire les données inutiles tout en préservant les informations dont l’entreprise a légitimement besoin.
Liste de contrôle de préparation à la gestion du cycle de vie des données
Préparation au cycle de vie des données
Votre organisation peut-elle répondre à ces questions ?
✓ Où se trouvent les données d'entreprise dans les environnements cloud, SaaS, hybrides, sur site et d'IA ?
✓ Que contiennent ces données ?
✓ À qui appartient chaque ensemble de données ou catégorie d'enregistrement ?
✓ Pourquoi l'organisation le conserve-t-elle encore ?
✓ Quelle politique de conservation s'applique ?
✓ Quelles données font l'objet d'une rétention légale ?
✓ Quelles données ont dépassé leur période de conservation obligatoire ?
✓ Quelles données sont obsolètes, dupliquées, redondantes ou inutiles ?
✓ Quelles données sensibles les équipes pourraient-elles minimiser ?
✓ Quels systèmes d'IA utilisent des données qui ne devraient plus être actives ?
✓ Les équipes peuvent-elles retracer les copies et l'utilisation des données en aval ?
✓ Les équipes peuvent-elles supprimer les données à la source ?
✓ Les équipes peuvent-elles vérifier que la suppression a bien eu lieu ?
✓ L’organisation peut-elle fournir des preuves à l’appui de ses décisions et actions tout au long du cycle de vie ?
Comment BigID aborde la gestion du cycle de vie des données
BigID aborde la gestion du cycle de vie en partant des données vers l'extérieur.
Un calendrier de conservation des données ne permet pas à lui seul d'indiquer à une organisation où se trouvent les données pertinentes.
Une politique de suppression à elle seule n'indique pas aux équipes quel contenu est concerné.
Un rapport de stockage à lui seul ne permet pas aux équipes de sécurité ou de protection de la vie privée d'identifier les fichiers obsolètes qui contiennent des informations sensibles.
BigID relie la politique de cycle de vie aux données réelles de découverte, de classification, de contexte, de propriété et d'action.
BigID aide les organisations :
- Découvrez les données d'entreprise : Trouvez des informations structurées et non structurées dans les environnements cloud, SaaS, hybrides, sur site et connectés à l'IA pris en charge.
- Classer le contexte du cycle de vie : Identifier le type de données, leur sensibilité, la réglementation applicable, le contexte commercial, la propriété, l'emplacement, la catégorie d'enregistrement et la pertinence politique.
- Automatiser la conservation des données : Appliquer des politiques de conservation basées sur la classification, les métadonnées, le type d'enregistrement, les exigences légales, la propriété et les règles métier.
- Soutenir les mesures légales de conservation : Préserver les informations soumises à un litige, une enquête ou d'autres obligations de conservation pendant que les équipes poursuivent l'application du cycle de vie des données non concernées.
- Réduire les données inutiles : Identifier les informations obsolètes, dupliquées, similaires, redondantes, insignifiantes, périmées et conservées en excès qui augmentent les risques et les coûts.
- Identifier les données ROT : Mettre en évidence les informations redondantes, obsolètes et triviales afin que les équipes puissent prioriser le nettoyage en fonction des politiques et du contexte commercial.
- Préparer des données plus propres pour l'IA : Identifiez les informations obsolètes, dupliquées, sensibles, toxiques ou inutiles avant qu'elles ne soient intégrées aux processus d'analyse, de gestion des risques, de formation, d'invites ou d'IA.
- Remise en état du cycle de vie des disques : Identifier les problèmes, désigner les responsables, appliquer les politiques, coordonner les examens et prendre des mesures correctives grâce à des flux de travail axés sur les politiques.
- Soutenir la suppression justifiée : Supprimer les données périmées ou inutiles via des flux de travail contrôlés, la suppression à la source lorsque cela est possible, la validation et les preuves d'audit.
- Conserver les preuves du cycle de vie : Documenter les décisions, les approbations, les blocages, les mesures correctives, les actions de suppression et l'historique des audits relatifs aux politiques.
BigID transforme la gestion du cycle de vie des données, d'un exercice de politique statique, en un processus opérationnel continu qui relie la nature des données, les raisons pour lesquelles l'organisation les conserve, les règles applicables et les prochaines étapes pour les équipes.
Connecter les points entre les données et l'IA
Conservez les données dont vous avez besoin. Éliminez les risques inutiles.
Découvrez comment BigID relie la découverte, la classification, la conservation, la mise sous séquestre légale, la minimisation, la suppression justifiée, la remédiation et les preuves tout au long du cycle de vie des données d'entreprise et des environnements d'IA.
Voir la gestion du cycle de vie des données BigID en action →
FAQ sur la gestion du cycle de vie des données
Qu’est-ce que la gestion du cycle de vie des données ?
La gestion du cycle de vie des données est le processus continu de gouvernance des données, de leur création ou collecte à leur utilisation, leur stockage, leur partage, leur conservation, leur préservation, leur minimisation, leur suppression et leur audit.
Quelles sont les étapes du cycle de vie des données ?
Un cycle de vie pratique des données comprend la création ou la collecte, la découverte et la classification, l'utilisation et le traitement, la conservation, la préservation, la minimisation et la suppression justifiée. Les organisations peuvent utiliser des appellations différentes pour ces étapes, mais l'objectif reste le même : gérer les données en fonction de leur finalité, des politiques en vigueur, de leur valeur et des risques qu'elles encourent, tout au long de leur existence.
Pourquoi la gestion du cycle de vie des données est-elle importante ?
La gestion du cycle de vie des données aide les organisations à réduire la surconservation des données, l'exposition aux risques de sécurité et de confidentialité, les coûts de stockage, la charge de conformité et les données inutiles, tout en préservant les informations dont l'entreprise, les organismes de réglementation ou les équipes juridiques ont encore besoin.
Quelle est la différence entre la gestion du cycle de vie des données et la conservation des données ?
La conservation des données porte sur la durée pendant laquelle les organisations doivent conserver les informations et sur la date d'expiration de ces dernières. La gestion du cycle de vie des données englobe un processus plus large qui comprend la découverte, la classification, l'utilisation, la propriété, l'accès, la conservation, la mise sous séquestre, la minimisation, la suppression et la gestion des preuves.
Quelle est la différence entre la gestion du cycle de vie des données et la gestion du cycle de vie de l'information ?
Ces termes se recoupent souvent. La gestion du cycle de vie des données se concentre généralement sur la gestion des données de leur création à leur suppression, tandis que la gestion du cycle de vie de l'information met davantage l'accent sur la valeur de l'information, les enregistrements, le stockage, l'archivage et le contexte métier. Les systèmes d'information des entreprises modernes combinent souvent ces deux approches.
Que sont les données ROT ?
Les données ROT (données redondantes, obsolètes ou triviales) n'apportent plus suffisamment de valeur ajoutée pour justifier leur conservation, les risques associés ou les contraintes de gouvernance qu'elles engendrent.
Qu'est-ce qu'une suppression justifiable ?
La suppression justifiée est la suppression contrôlée des données dont l'organisation n'a plus besoin, appuyée par une politique, une approbation appropriée, des vérifications de conservation légale, un historique d'audit et des preuves que l'action de suppression a eu lieu.
Comment la gestion du cycle de vie des données contribue-t-elle à la conformité ?
La gestion du cycle de vie des données relie les données aux exigences de conservation, aux règles de minimisation, aux obligations légales, à la propriété, aux politiques de suppression et aux preuves d'audit afin que les organisations puissent gérer les informations conformément aux lois, réglementations, contrats et politiques internes applicables.
Comment la gestion du cycle de vie des données réduit-elle les risques de sécurité ?
La gestion du cycle de vie permet de réduire les données sensibles inutiles et leur conservation excessive. En limitant le nombre de données superflues, on réduit la quantité d'informations accessibles aux attaquants, aux personnes internes à l'entreprise, aux personnes ayant usurpé une identité, aux tiers et aux systèmes d'IA.
Quel est l'impact de l'IA sur la gestion du cycle de vie des données ?
L'IA peut réactiver des informations obsolètes, dupliquées, sensibles ou périmées grâce à l'apprentissage, aux systèmes de reconnaissance, d'analyse et de gestion des données (RAG), à la recherche d'entreprise, aux invites, à l'analyse de données et aux agents autonomes. Les organisations ont donc besoin de mécanismes de contrôle du cycle de vie des données permettant de déterminer quelles données l'IA peut utiliser, combien de temps ces données doivent rester disponibles et comment leur suppression affecte les copies et les index en aval.
Quelles sont les meilleures pratiques en matière de gestion du cycle de vie des données ?
Les meilleures pratiques comprennent la découverte continue, la classification, la propriété, la conservation des données en fonction des données, les mises sous séquestre légales intégrées, la minimisation des données, les contrôles du cycle de vie de l'IA, l'automatisation basée sur des politiques, la suppression validée et des résultats mesurables tout au long du cycle de vie.
Comment BigID prend-il en charge la gestion du cycle de vie des données ?
BigID aide les organisations à découvrir et à classer les données d'entreprise, à appliquer des politiques de conservation, à gérer les mises sous séquestre légales, à identifier les données obsolètes et les données conservées trop longtemps, à minimiser les informations inutiles, à coordonner la remédiation, à prendre en charge la suppression justifiée et à maintenir les preuves du cycle de vie dans les environnements cloud, SaaS, hybrides, sur site et connectés à l'IA.
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