Big Data Vulnerabilities

Les progrès dans la capacité à effectuer des analyses de données provenant de différentes sources, qu'elles soient structurées ou non structurées, permettent aux entreprises de prendre de meilleures décisions commerciales et d’accroître leur avantage concurrentiel. Ce changement dans les capacités analytiques liées au travail avec les mégadonnées peut introduire des risques techniques et opérationnels, et les organisations doivent comprendre les risques qu'elles peuvent encourir en adoptant ou en n’adoptant pas ces capacités.

Les risques techniques et opérationnels doivent prendre en compte que certains types de données peuvent être soumis à des régulations ou à des exigences contractuelles, et qu’ils peuvent nécessiter d’être centralisés en un seul endroit (ou du moins accessibles de manière centralisée) pour pouvoir être analysés. Dans certains cas, cette centralisation peut entraîner des risques techniques. Par exemple, si un utilisateur non autorisé accédait à des référentiels centralisés, il compromettrait l’ensemble de ces données plutôt qu’un simple sous-ensemble.

De plus, les avantages des mégadonnées doivent être mis en balance avec la maturité, la gouvernance et la gestion de la valorisation des données par l’entreprise afin de générer de la valeur et obtenir des bénéfices, plutôt que de transformer les mégadonnées en un risque majeur. Un défi auquel sont confrontées les entreprises utilisant les mégadonnées est que la propriété des données n’est souvent pas clairement définie en raison de l’idée erronée selon laquelle la gestion des données est un travail purement technique, et donc la responsabilité du département informatique.

Un autre défi pour les entreprises réside dans l’évolution des exigences réglementaires, qui a un impact sur la gouvernance des données. Le nombre de régulations concernant les données est en augmentation (par exemple le Règlement Général sur la Protection des Données - RGPD). L'absence d'une structure claire de gouvernance des données rend plus difficile la réponse aux législations internationales, émergentes ou changeantes en matière de données.

Les entreprises identifient souvent un besoin de changement dans les flux de travail, ce qui a un impact sur l’architecture de l’entreprise. Il convient de saisir les opportunités de standardiser, d’assurer l’interopérabilité et de restructurer les processus et systèmes actuels. Pour que la gouvernance des données devienne une réalité, en particulier dans des environnements fortement réglementés, une gestion du changement appropriée, une protection des données efficace et un soutien exécutif sont nécessaires.

Le flot massif de données peut entraîner des problèmes de qualité. Les mégadonnées n’ont aucun intérêt si elles ne peuvent pas être exploitées pour prendre de meilleures décisions commerciales. Il est impossible de prendre des décisions efficaces sur la base de données de mauvaise qualité. De plus, des données non structurées de plus en plus complexes apparaissent, ce qui peut mettre à mal les efforts de gouvernance des données.

Enfin, le manque de personnel qualifié pour effectuer des analyses de données constitue une barrière à une gouvernance efficace des données. Une bonne maîtrise pratique de l’analyse des données devient essentielle à la réussite d’une entreprise. Les meilleurs profils doivent être capables d’identifier des modèles et des corrélations inconnus, d’en tirer des conclusions, de faire des inférences et de prédire les tendances futures.

Utilisez-vous les mégadonnées dans votre entreprise ?