Qu'est ce que la données ?

À l’ère numérique d’aujourd’hui, les données sont l’or noir de notre époque, le volume de données mondiale a été multiplié par 30 au cours des 10 dernières années, passant de 2 zettaoctets en 2010 à 64 zettaoctets en 2021. Ils représentent les matières premières de la révolution technologique, qui façonnent la façon dont nous comprenons, interagissons et façonnons le monde. Les données sont omniprésentes, invisibles mais omnipotentes, et leur rôle est tellement intégré dans notre vie quotidienne que nous pouvons facilement les tenir pour acquis. Il est cependant essentiel d’approfondir ce vaste univers de données pour comprendre leur diversité, leur pertinence et leur importance dans notre société contemporaine.

Les données, loin d’être monolithiques, sont divisées en d’innombrables types et catégories, chacune ayant sa propre signification et son utilité. Qu’il s’agisse des données personnelles que nous partageons en ligne, des données météorologiques qui guident nos activités de plein air, des données financières qui pilotent l’économie mondiale ou des données scientifiques qui révèlent le mystère de l’univers, ces informations numériques sont importantes à bien des égards.

Tout au long de cet article, nous plongerons dans les profondeurs de l’univers des données. Nous explorerons différents types de données, des données structurées aux données non structurées en passant par les données semi-structurées, et verrons comment elles sont classées en catégories telles que les données personnelles, les données documentaires principales, les données scientifiques, etc. Nous explorerons également la complexité de l’emplacement des données, qu’elles résident sur des serveurs distants ou dans le cloud. De plus, nous discuterons de la sensibilité des données et de la manière dont la sécurité des données est devenue une préoccupation majeure à l’ère de la cybercriminalité et de la confidentialité en ligne. Enfin, nous aborderons le concept de la criticité des données, en soulignant leur rôle dans la prise de décision, la recherche scientifique et le fonctionnement de notre société moderne.

Préparez vous avec cette article à plonger dans le monde fascinant des données, une ressource incroyablement précieuse qui définit notre époque et dont l’exploration révélera des perspectives nouvelles et passionnantes.

Les types de données

Dans cette section, nous explorerons les différents types de données qui composent l’écosystème numérique moderne, en mettant en évidence leurs caractéristiques et leurs applications.

Les données sont essentielles à notre compréhension du monde, mais elles ne sont pas uniformes. Ils se répartissent en trois grandes catégories :
données structurées, semi-structurées et non structurées. Chacun de ces types possède ses propres caractéristiques et domaines d’application spécifiques.

Les données structurées se caractérisent par leur organisation rigide en tableaux avec des colonnes et des lignes. Les données structurées sont utilisées pour stocker des informations numériques de manière organisée. Par exemple, les bases de données relationnelles ou les feuilles de calcul Excel stockent des données structurées, telles que des données financières, des données d’inventaire et des données client. Ils sont couramment utilisés dans les entreprises pour prendre des décisions basées sur des données financières, des rapports de ventes, etc.

Contrairement aux données structurées, les données semi-structurées ne suivent pas une structure de tableau rigide. Ils peuvent avoir une structure interne, mais celle-ci n’est pas uniforme. Les données semi-structurées sont utilisées pour représenter des informations complexes et hétérogènes, telles que des documents XML, des fichiers JSON et des e-mails. Ils sont essentiels à l’échange de données entre différentes applications et sont courants sur le Web, dans les pages HTML, les flux de réseaux sociaux, etc.

Les données non structurées sont les plus diverses et les moins organisées des trois types. Elles ne suivent aucune structure formelle et peuvent inclure du texte libre, des images, des vidéos, de l’audio, etc. Les données non structurées constituent une grande partie du contenu en ligne, tel que les articles de blog, les commentaires sur les réseaux sociaux, les e-mails, les images et les vidéos sans métadonnées structurées.

Ces trois types de données, bien que distincts, se complètent dans l’écosystème des données. Ils permettent de présenter et d’utiliser de nombreux types d’informations, contribuant ainsi à la prise de décision, à la recherche, à l’innovation et à de nombreux autres aspects de nos vies modernes. Comprendre ces types est essentiel pour tirer le meilleur parti de la richesse des données dont nous disposons.

Les catégories de données

Dans cette section, nous aborderons les différentes catégories de données nécessaires pour comprendre comment les informations sont classées et utilisées dans différents domaines.

Les données sont divisées en plusieurs catégories distinctes, chacune ayant une signification et une utilité spécifiques. Ces catégories incluent les données de transaction, les données de référence, les données de reporting et les métadonnées.

Les données transactionnelles sont au cœur des opérations quotidiennes des entreprises et des organisations. Ils enregistrent les détails des transactions individuelles, telles que les achats, les ventes, les réservations, les paiements, etc. Les données de transaction sont essentielles pour suivre les opérations en temps réel, garantir des opérations financières précises et améliorer la gestion des stocks. Par exemple, dans le secteur de la vente au détail, les données de transaction enregistrent chaque article vendu, son prix ainsi que la date et l’heure d’achat.

Les données de référence servent de repèree pour d’autres données. Ils sont souvent statiques et fournissent des informations de base sur des entités spécifiques, telles que les clients, les produits, les employés, etc. Les données de base sont importantes pour maintenir la cohérence des données dans toute l’organisation. Par exemple, dans un système de gestion des ressources humaines, les données de base peuvent inclure des informations détaillées sur les employés, telles que leur nom, leur poste, leur numéro d’identification, etc.

Les données de reporting sont utilisées pour créer des rapports, des tableaux de bord et des analyses. Ils synthétisent souvent des données brutes en informations exploitables, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions réfléchis. Par exemple, en finance, les données de reporting peuvent être utilisées pour préparer des états financiers, des rapports de gestion et des analyses de bénéfices.

Les métadonnées sont des données qui décrivent d’autres données. Ils fournissent des informations contextuelles sur la signification, l’origine, la qualité et la structure des données. Les métadonnées sont essentielles pour organiser et gérer efficacement les données, facilitant ainsi la recherche, la compréhension et la gestion des informations. Par exemple, les métadonnées d’un fichier vidéo peuvent inclure des informations sur le format, la résolution, la date de création, etc.

Ces catégories de données jouent un rôle important dans la gestion de l’information dans les organisations. Ils aident à classer et à structurer les données pour répondre à des besoins spécifiques, qu’il s’agisse d’opérations en temps réel, d’analyses approfondies ou de création de rapports et de visualisations. Comprendre ces catégories de données est essentiel pour une gestion efficace de l’information.

Les emplacements de données

Dans cette section, nous aborderons différentes manières de stocker et de gérer les données, en mettant en avant les environnements on-premise, cloud et hybrides.

L’endroit où les données sont stockées est d’une importance cruciale pour leur accessibilité, leur sécurité et leur évolutivité.

Les données stockées on-premise résident dans les locaux d’une entreprise ou organisation. Cela signifie que l’entreprise est responsable de la gestion, de la maintenance ainsi que de la sécurité de ses propres serveurs et infrastructures d’hébergement. Les données sur site permettent un contrôle direct sur les informations sensibles, mais nécessitent des investissements importants en infrastructure et en personnel. Les secteurs réglementés, tels que la santé et la finance, choisissent souvent cette option pour maintenir un contrôle strict sur leurs données.

Le cloud implique le stockage et la gestion des données sur des serveurs distants gérés par des fournisseurs de services cloud tels qu’Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud. Les données cloud sont accessibles sur Internet et sont généralement stockées dans des centres de données sécurisés. Cette approche offre une grande flexibilité, une évolutivité facile et la possibilité de payer uniquement pour les ressources utilisées. Le cloud est devenu la norme pour de nombreuses entreprises grâce à sa flexibilité et ses coûts d’infrastructure réduits.

Une approche hybride combine les avantages des solutions on-premise et cloud. Dans l’environnement hybride, certaines données sont stockées localement, tandis que sont dans le cloud. Cette configuration permet de tirer le meilleur parti des deux mondes, en offrant la flexibilité du cloud tout en conservant un contrôle direct sur les données sensibles. Les entreprises peuvent donc adapter l’infrastructure à leurs besoins spécifiques.

Le choix de l’emplacement des données dépend en grande partie des exigences de l’entreprise, des objectifs de sécurité, des performances et du coût. Certaines organisations peuvent choisir une stratégie multi-cloud, faisant appel à plusieurs fournisseurs de services cloud ou à une approche cloud hybride pour répondre à leurs divers besoins en matière de données.

Comprendre les avantages et les inconvénients de chaque emplacement de données est essentiel pour prendre des décisions éclairées concernant la gestion et le stockage des informations. Une bonne gestion de l’emplacement des données peut grandement contribuer à l’efficacité opérationnelle, à la sécurité et à l’agilité de toute organisation.

La sensibilité des données

Dans cette section, nous examinerons en détail les différents aspects de la sensibilité des données qui sera qualifiée comme la confidentialité et pourquoi il est important de prendre en compte ces facteurs dans la gestion de l’information.

La nature intrinsèque des données fait référence aux caractéristiques inhérentes qui déterminent leur sensibilité. Certaines données sont de nature sensible de par leur contenu ou leur contexte. Par exemple, les données personnelles de santé, les numéros de sécurité sociale, les données biométriques ou les informations financières sont sensibles en raison des risques potentiels associés à leur exposition.

La confidentialité des données implique la protection des informations sensibles contre tout accès non autorisé. Il est essentiel de protéger la vie privée des individus et la sécurité des organisations. Les données confidentielles doivent être protégées par des mesures de sécurité telles que l’authentification, l’autorisation et le cryptage pour empêcher tout accès non autorisé.

Les données peuvent être classées en différentes catégories en fonction de leur sensibilité. Les catégories de données varient en fonction des réglementations et normes spécifiques au domaine. Par exemple, dans une entreprise on peut classer les données en 4 catégories comme les données confidentielles, internes, restreintes et publiques.

Les données sensibles sont exposées à divers risques potentiels, tels que les violations de données, le vol d’identité, la fraude, la perte de confiance des clients et les sanctions juridiques. Les entreprises et les organisations doivent évaluer ces risques et mettre en place des mesures pour les atténuer, notamment en se conformant à des réglementations telles que le RGPD (Règlement général sur la protection des données) en Europe.

La sensibilité des données est une préoccupation majeure dans un monde où l’information constitue un atout précieux. Comprendre la nature intrinsèque des données, maintenir la confidentialité, les classer correctement, mettre en œuvre une protection adéquate et évaluer les risques potentiels sont des facteurs importants pour garantir la sécurité et la conformité des données.

La criticité des données

Dans cette section dédiée à la criticité des données, nous explorerons d’abord les différents types de criticité. Nous approfondirons ensuite l’évaluation de la criticité de ces données.

Types de criticité

La criticité des données joue un rôle central dans la gestion de l’information au sein d’une organisation. Pour évaluer cette importance, il est nécessaire de prendre en compte plusieurs aspects.

La confidentialité des données implique la protection des informations sensibles contre tout accès non autorisé. Les données confidentielles peuvent inclure des informations personnelles, des secrets commerciaux ou des données financières. Les violations de la vie privée peuvent avoir de graves conséquences, notamment des atteintes à la réputation d’une entreprise et des sanctions réglementaires.

La valeur commercialle des données est liée à leur contribution aux opérations commerciales. Certaines données, comme les préférences des clients ou les tendances du marché, peuvent être essentielles à la prise de décision stratégique. La perte ou la compromission de ces données peut entraîner une perte financière et un désavantage concurrentiel.

L’importance opérationnelle des données réside dans leur rôle dans les opérations quotidiennes d’une entreprise. Cela inclut les données nécessaires à la continuité des activités, telles que les données de production, les systèmes de gestion des commandes et les informations sur les ressources humaines. Perdre l’accès à ces données peut sérieusement perturber les opérations.

La conformité réglementaire concerne le respect des lois et réglementations sur la protection des données. Les entreprises sont tenues de se conformer à des normes spécifiques en matière de collecte, de stockage et de traitement des données, sous peine de sanctions juridiques. Le non-respect peut entraîner des amendes importantes et nuire à la réputation d’une entreprise.

Niveaux de criticité

Lorsqu’il s’agit de gérer efficacement les données au sein d’une organisation, il est impératif de classer ces données en fonction de leur importance. Cette évaluation permet de prioriser en conséquence les mesures de protection et de gestion. L’importance des données est généralement divisée en quatre catégories distinctes.

Au bas de l’échelle, on retrouve le niveau criticité nul, ce qui signifie que la perte ou la compromission de ces données n’aura pas de conséquences significatives pour l’organisation. Les données classées à ce niveau sont généralement de nature non essentielle et peuvent ne pas nécessiter de ressources importantes pour être protégées.

Les données de criticité faible ont un impact relativement limité sur les opérations métiers. Même si leur perte peut entraîner des désagréments mineurs et une perte de temps, elles ne présentent généralement pas de risque majeur pour la continuité des activités. Cette gestion des données vise à minimiser les désagréments.

Les données de niveau de criticité moyen occupent une position intermédiaire. Leur perte ou leur compromission peut avoir un impact significatif sur la réputation d’une entreprise, entraînant une baisse de productivité et des désagréments opérationnels. Il est essentiel de surveiller et de protéger activement ces données pour minimiser les risques.

Au sommet de l’échelle se trouvent les données de criticité fort. La perte de ces données peut avoir des conséquences financières majeures, entraîner des problèmes de conformité pouvant entraîner des sanctions et présenter de sérieux risques pour la continuité des activités. Ces données nécessitent une protection et une gestion strictes.