Les données critiques

Les aspects de base et les avantages des données critiques

L’externalisation des infrastructures et la sécurité des données critiques sont des exigences
critiques dans le monde des fournisseurs de services, une exigence souvent
négligée par les différents opérateurs car leur réponse nécessite des ressources en
termes d’innovation et de moyens.

De nos jours, nous vivons dans un monde où la quantité de données augmente
rapidement. Il est très important que les entreprises, peu importe leur taille ou leur
domaine d’activité, se rendent compte de l’importance stratégique que représente la
qualité des données. Comme par exemple, les données personnelles,
transactionnelles, comportementales, logistiques ou même financières.
La sécurité des ces données est un élément essentiel de la stratégie de
cybersécurité et de règlement de chaque entreprise. Chaque organisation peut
définir ses données critiques en fonction des renseignements personnels protégés,
par exemple, ceux utilisés dans les rapports financiers, les rapports internes et
externes ainsi que les rapports réglementaires. Les données critiques sont
essentielles pour la réussite d’une entreprise ce qui confirme l’avis de Dan Oiknine
« si les données sont compromises, l’entreprise est exposée à un risque qui
pourrait entraîner des pertes financières, la faillite, des problèmes juridiques et
même la fermeture. »

Identification, acceptation et évaluation des données

L’analyse de criticité permet de déterminer les degrés d’importance relatifs des
différents processus et des données qui leurs sont liées, en fonction de critères fixés
à l’avance.

La qualité de l’information requise joue un rôle essentiel dans l’identification et
l’évaluation des données pendant le travail. Divers facteurs contribuent à la qualité
des données critiques, comme la précision, l’exhaustivité, la validité, l’actualité, la
cohérence et la pertinence.

Identifier les données critiques dépendants de leurs éléments essentiels facilite la
gestion des données et augmente leurs avantages, « les éléments de données
sont acceptés comme essentiels du point de vue de l’utilisateur en termes de
tâches, de fonctions et de processus métier qui devraient être en place. Des
évaluations sont effectuées : pour déterminer la plausibilité, la probabilité ou
l’adéquation des données » affirme Dan Oiknine.

L’analyse de risque détaillée permet à la fois d’asseoir le diagnostic de criticité et
aussi de décliner le propos en mettant en place les solutions et les tests susceptibles
de répondre aux enjeux.

Exploration et l’études de base des données critiques

Exploration des données ou le Data Mining est définit comme un processus
d’extraction et d’analyse des données nécessaires dans une entreprise. Selon Dan
Oiknine « La croissance du big data et le développement des infrastructures de
données numériques soulèvent de nombreuses questions sur la nature des données,
comment elles sont produites, organisées, analysées et utilisées. »

Pour exploiter tout le potentiel des data, celui-ci s’appuie sur un certain nombre de
procédés et de modèles qu’il faut le connaître. Généralement, il existe deux
méthodes d’exploration de données : les méthodes descriptives et les méthodes
prédictives. Les méthodes descriptives de l’exploration de données cherchent à
mettre en valeur des informations pertinentes, mais qui sont au départ noyé dans
une masse de données. Cette méthode consiste de trois types analyses, la
description, la classification et association.

Par contre, les méthodes prédictives de l’exploration de données s’appuient sur des informations connues pour deviner de
futures données. Cette méthode d’étude se décompose en 3 phases come
l’estimation, la segmentation et enfin la Prévision et prédiction.