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Étiquette : data

  • Best pratices : classer vos données pour mieux sécuriser votre propriété intellectuelle

    Sécurisation de vos données: une priorité

    Par Christophe Auberger, Directeur Technique France chez Fortinet 

    Le piratage médiatisé du site Ashley Madison devrait inciter toute entreprise hébergeant des données (à vrai dire, toutes les entreprises de la planète) à se pencher sérieusement sur la sécurité de leurs données. Dès lors que vous saisissez des informations d’une personne dans la base de données de votre entreprise, vous devez vous assurez que ces dernières restent privées et confidentielles. Cette exigence fait partie des bonnes pratiques, et, dans certains pays, elle est même réglementaire.  En cas de piratage et de divulgation de ces données, vous pourriez bien encourir des poursuites judiciaires et des pénalités… sans compter la mauvaise presse qui ternira l’image de votre entreprise.

    Les entreprises soumises aux réglementations les plus strictes, dans les métiers de la finance et des soins de santé par exemple, connaissent plutôt bien les informations dont elles disposent, ainsi que leur niveau de confidentialité. Mais de nombreuses autres entreprises ne sont pas forcément au fait de leurs obligations en matière de sécurité de leurs bases de données. A titre d’exemple, un point de vente est susceptible de détenir des informations personnelles liées à un programme de fidélité, tandis qu’un acteur de la vente par correspondance gère des centaines ou des milliers de numéros de carte de paiement. Autant de données qui exigent d’être parfaitement sécurisées.

    Et il ne s’agit pas que des informations personnelles : toute ressource ou donnée confidentielle ou propriétaire (propositions commerciales, rapport de gestion de la relation clients, plans stratégiques, et autres), bien que ne relevant pas forcément de la réglementation en matière de confidentialité des données, doit néanmoins rester à l’abri des regards indiscrets.  Et pour compliquer les choses, dès que vous stockez les données dans le Cloud ou dans des centres de données tiers, vous perdez quelque peu le contrôle sur la gestion de ces données. Pas simple et clair de connaître précisément vos obligations et responsabilités.

    Les métadonnées, essentielles à la protection des données

    L’une des étapes clé lorsque vous sécurisez vos bases de données est de classifier ces données. Toutes les données ne représentent pas la même valeur pour votre entreprise. Certaines, d’ordre financière, ou portant sur des informations clients ou personnelles, exigent une protection optimale. D’autres éléments, à l’image de documents internes généralistes ou de brochures marketing ne sont pas aussi sensibles. Il est donc pertinent de ne pas traiter toutes vos données de la même façon. La hiérarchisation des données peut également impacter le stockage. Certaines données peuvent être stockées en mémoire pour un accès rapide, tandis que d’autres trouveront leur place sur des bandes magnétiques.

    Le concept essentiel qui sous-tend cette approche est celui de la métadonnée. C’est une information à propos d’une information. Une métadonnée descriptive, lorsque formulée de manière appropriée, présente un réel atout pour votre stratégie de sécurité de données. Les métadonnées peuvent contenir des champs dédiés au niveau de la confidentialité (public ou privé, secret, très sensible, etc.), la date de recueil des données, le détail des traitements réalisés sur les données, les niveaux d’accès (rôles et profils pouvant accéder à cette donnée) et, très important, le délai à partir duquel ces données peuvent être supprimées.

    Arbitrer le coût de la sécurité/du stockage des données et leur valeur 

    Les audits de données gagnent en importance et témoignent de la lutte menée par les organisations pour sécuriser et stocker des bases de données toujours plus volumineuses. Avec la business intelligence, les référentiels de données et le Big Data, les organisations se contentent de recueillir les données une fois, pour ensuite les propager sur l’ensemble de leur parc systèmes. Le stockage et la sécurité des données sont onéreux et les meilleures pratiques incitent à évaluer vos investissements de sécurité et de stockage compte tenu de la valeur de chaque profil de données pour votre organisation. Les métadonnées forment ainsi un levier qui permet d’effectuer des audits de données efficaces et exhaustifs.

     

  • Pourquoi collecter des données et que faire avec?

    La data pour réinventer la satisfaction client

    Avis d’expert par Jérôme Chambard, co-fondateur de Skiply

    Pourquoi collecter des données et que faire avec ?
    1 – Valoriser le consommateur en lui montrant que son avis compte
    2 – Améliorer de manière mesurable l’expérience client.

    La transformation numérique, pour rester dans la course.
    Selon CXP, la première tendance 2016 de l’IT sera la transformation numérique. Comme tous les termes un peu galvaudés, il n’est pas évident de savoir ce que recouvre cette expression, et bien souvent d’ailleurs, elle est réduite à ce que nous appréhendons de manière triviale. On pense tout de suite au e-commerce, à la communication sur les réseaux sociaux, ou encore aux «objets connectés », sans parfois même savoir de quoi il s’agit précisément.

    Mais alors comment définir la transformation numérique, ou transformation digitale ? Il s’agit de l’ensemble des nouveaux usages numériques qui vont venir impacter de manière significative la façon de travailler dans les entreprises. Et ils sont nombreux ces usages, de la logistique jusqu’à la vente, en passant par le marketing, la production et la communication interne. Bref, ils seront bientôt partout.

    Cette transformation numérique ouvre de nouvelles perspectives pour les entreprises mais redonne paradoxalement le pouvoir au consommateur. L’avis des clients devient un avantage concurrentiel.

    Réinventer la satisfaction client en utilisant les technologies numériques pour atteindre l’efficacité
    Les nouveaux usages du web permet aujourd’hui de mesurer la satisfaction client en temps réel et dans le contexte de l’expérience client. On n’attend plus que le visiteur soit rentré chez lui pour lui demander son avis sur la qualité du service ou un nouveau produit.

    Si les nouvelles technologies, notamment via les objets connectés permettent de collecter des données pertinentes, la création d’un avantage concurrentiel réside dans l’exploitation de ces données.

    Établir des rapports connectés pour améliorer le quotidien service ou encore tester l’acceptation d’une nouvelle offre. On est plus dans un système pervers de faux avis clients destinés à la communication mais dans une véritable démarche qualité.

    Quel est l’impact de cette technologie sur le service marketing ?
    Si l’évolution des nouvelles technologies est en route, la transformation numérique impacte toutes les entreprises.

    Désormais, les enquêtes et questionnaires de satisfaction ne seront plus vus comme un questionnaire monolithique où l’on demande tout, en une fois. Les entreprises vont devoir réfléchir à quelle question poser, et à quel endroit pour en tirer le maximum de bénéfice. Les données collectées sont ensuite traitées automatiquement. L’entreprise va devoir tenir compte de ces changements dans l’avenir pour être compétitive et revoir ses méthodes traditionnelles pour bénéficier de ces innovations.

    Quelle que soit la méthodologie utilisée, les bénéfices sont nombreux :

    –          Meilleur taux de réponse

    –          Meilleure pertinence des résultats.

    –          Possibilité d’analyses avancées : taux de satisfaction en fonction du temps et au moment de l’expérience client, évolution dans le temps, etc.

    –          Gain de temps : dépouillement automatisé des résultats.

    Plus besoin de mandater des instituts spécialisés et hors de prix pour interroger les clients par téléphone ou par email : les entreprises reprennent leur contrôle sur leurs données de satisfaction.

    Automatiser le reporting et accompagner la transformation numérique

    Si les entreprises sont conscientes de l’importance de la digitalisation de leurs processus, elles doivent prendre en compte leur façon de travailler en impliquant leurs collaborateurs et leurs clients.

    L’utilisation du digital modifie les mentalités. Savoir connecter les collaborateurs avec les nouveaux systèmes reliés directement aux données apportera un vrai plus en termes de motivation et d’implication. Ces changements fondamentaux permettront d’avoir un nouveau regard sur les indicateurs clefs de performance associés. L’utilisation des données est aussi un vecteur de communication interne pour accompagner le changement autour de la transformation numérique.

    Car, tout le monde oublie que la technologie va bien plus vite que son assimilation par l’être humain. Prévoir un dispositif d’accompagnement en termes de communication interne n’est pas un luxe, c’est un prérequis pour se lancer avec succès dans l’entreprise digitalisée.

    Et demain…

    Mais ce n’est là qu’une partie des possibilités offertes par la combinaison du big data et des objets connectés. En couplant tous ces dispositifs, on peut créer de véritables machines à piloter les sous-traitants, et se donner les moyens de fournir un service réellement qualitatif pour faire la différence. L’avenir appartient à ceux qui se digitalisent tôt !

     

  • Pourquoi l’analytique en mode Cloud devient la nouvelle norme ?

    L’analytique un marché en forte expansion

    Selon une étude réalisée par IDG pour le compte d’Informatica, l’adoption de l’analytique en mode Cloud a atteint un point de basculement : 68 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles rechercheraient, analyseraient ou envisageraient activement de déployer des solutions d’analyse en mode Cloud au cours des 12 prochains mois. En outre, 74 % ont déclaré qu’elles envisageaient d’adopter une solution d’analyse hybride ou en mode Cloud uniquement au cours des trois prochaines années.

    Cette étude du marché de l’analytique Cloud a été réalisée par IDG en septembre 2015 auprès de 203 décideurs IT et métiers européens (France, Royaume-Uni et Allemagne).

    Définie comme la mise en œuvre d’au moins une des trois composantes principales de l’analytique métier (intégration de données, data warehousing et Business Intelligence) dans le Cloud, l’analytique en mode Cloud est apparue comme la solution permettant de mieux tirer parti de l’augmentation des sources de données internes et externes pour enrichir les informations et améliorer les décisions des employés dans chaque ligne métier ; 15 % des personnes interrogées ont déjà déployé une ou plusieurs solutions d’analyse en mode Cloud.

    Principaux constats

    L’étude d’IDG indique que le marché des solutions d’analyse en mode Cloud est en pleine expansion ; les entreprises qui ont commencé à en déployer en dégagent déjà une valeur significative.

    • L’adoption de l’analytique en mode Cloud est principalement stimulée par le fait que les entreprises ont de plus en plus besoin de renforcer leurs capacités d’analyse :elles souhaitent notamment améliorer la qualité et la cohérence des données entre les systèmes (81 %), l’analyse visuelle des données (70 %), ainsi que l’agrégation et l’analyse des données en temps réel (71 %).
    • Cette adoption est également stimulée par le besoin d’accéder à un nombre croissant de sources de données, dans le Cloud et sur site :les personnes interrogées ont cité le besoin d’analyser les données des applications sur site (55 %), les entrepôts de données sur site (55 %), les entrepôts de données en mode Cloud (49 %) et les applications SaaS (44 %). La prise en charge des sources Big Data est un autre besoin spécifique (67 %).
    • L’analytique en mode Cloud se développe rapidement :les entreprises interrogées qui ont des projets d’analyse en mode Cloud ont en moyenne 17 projets d’analyse en cours ou planifiés au cours des 12 prochains mois. Parmi ces projets, 46 % nécessiteront l’utilisation de solutions d’analyse en mode Cloud.
    • Les solutions d’analyse en mode Cloud présentent plus d’avantages que les solutions d’analyse sur site : les entreprises qui ont déployé des solutions d’analyse en mode Cloud citent le coût d’acquisition plus avantageux (60 %) que celui des solutions sur site, une plus grande agilité et la réduction des délais de commercialisation (61 %), l’évolutivité plus rapide et plus rentable des grands jeux de données (60 %), ainsi que les fonctions de libre-service pour les personnes qui n’ont pas un profil technique (51 %).
    • Les cas d’utilisation sont plus nombreux :les entreprises qui ont déployé des solutions d’analyse en mode Cloud les utilisent à diverses fins, y compris pour intégrer l’analyse dans les systèmes CRM et SCM ainsi que d’autres applications opérationnelles (43 %), rentabiliser plus rapidement les projets d’analyse (39 %), analyser les sources de données en mode Cloud, telles que le SaaS, les réseaux sociaux et l’IoT (37 %), ainsi que le data warehousing hybride (32%).
    • Cinq principaux critères d’évaluation des solutions :les personnes interrogées ont identifié plusieurs critères d’évaluation clés pour l’achat d’une solution d’analyse en mode Cloud. Les cinq premiers sont la robustesse de la plate-forme de protection des données (81 % citent ce critère comme étant essentiel ou très important), la facilité d’utilisation (78 %), la facilité d’administration (77 %), la capacité à intégrer les données sur site et dans le Cloud (78 %), et la capacité à rapprocher et nettoyer les données (74 %). Ces critères sont suivis de près par la disponibilité des ressources de mise en œuvre et la rapidité de mise en œuvre.
    • « Aujourd’hui, avec la plupart des solutions d’analyse d’entreprise, le développement itératif, l’expérimentation et les déploiements incrémentiels sont devenus la norme. Cette agilité et l’adaptabilité des solutions sont les principaux avantages des services d’analyse en mode Cloud qui permettent aux clients de tester les solutions, de les acheter, de les dimensionner et de répondre rapidement à de nouveaux besoins imprévus ».Dan Vesset, Vice-Président en charge des programmes, Business Analytics and Information Management, IDC
    • « L’étude d’IDG montre que l’analytique en mode Cloud devient rapidement la nouvelle norme en ce qui concerne les solutions d’analyse d’entreprise, car ce modèle répond aux besoins des utilisateurs en matière de fonctionnalités améliorées, d’accès flexible aux données, de simplicité, de réduction des coûts IT et d’agilité. En outre, l’étude indique clairement que les entreprises qui adoptent ces solutions pour bénéficier de ces avantages ne compromettront pas la sécurité des données. Elle révèle également que les entreprises souhaitent tirer parti de la flexibilité et de la facilité d’utilisation de leurs solutions d’analyse en mode Cloud pour faciliter la tâche des utilisateurs sans cesse plus nombreux qui ont besoin de solutions d’analyse, mais qui n’ont pas les compétences requises par les solutions sur site existantes ». Ajay Gandhi, Vice-Président du marketing produit, Informatica Cloud

    Pour en savoir plus sur l’étude d’IDG et ses conclusions, cliquez sur :

  • En 2016, les entreprises françaises accélèrent et renforcent leurs initiatives Data

    Les grandes tendances Data & Analytics 2016 selon Deloitte

    En 2015, la vague porteuse de la Data (Big, Smart, Small..) semble avoir éveillé les consciences des organisations autour de l’importance d’un patrimoine souvent ignoré, mal maîtrisé ou délaissé. Elles ont investi dans diverses initiatives Data principalement afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle ou encore la prise de décision. Soutenus par une transformation digitale active des entreprises, les investissements en matière de Data vont sans doute s’intensifier en 2016. Les tendances 2016 de Deloitte dans la Data et l’Analytics semblent confirmer des changements significatifs tant sur le volet organisationnel que sur les pratiques.

    • 60% des entreprises interrogées estiment avoir une bonne compréhension des apports du Big Data pour leurs organisations
    • Elles sont 43% à considérer qu’une telle pratique devrait être menée par une entité dédiée placée sous la responsabilité de la Direction Générale
    • Plus de 70% des entreprises indiquent avoir déjà lancé des initiatives de Big Data
    • 79% des entreprises considèrent qu’il est urgent de renforcer le rôle du Data Scientist et 71% celui du Chief Data Officer
    • 70% des organisations mettent en avant l’importance de consolider les capacités d’analyse issues des réseaux sociaux

    « En 2015, la dimension « Big » du Big Data, parfois intimidante, semble avoir été intégrée par les organisations. Après quelques années de réflexions ou d’expérimentations, les actions liées à la Data se généralisent progressivement, les entreprises passent à l’action ; 70% des entreprises indiquent avoir déjà lancé des initiatives. Si ce mouvement Big Data est générateur d’intérêt et d’opportunités, il suscite une appréhension des risques liés à la Data ; les entreprises semblent de plus en plus mobilisées sur les thèmes de la protection et de l’usage éthique des données. » indique Reda Gomery, Associé responsable Data et Analytics chez Deloitte.

    Les 5 grandes tendances dans la Data et l’Analytics identifiées par Deloitte

          1. Chief Data Officer et Data Scientist : de nouveaux rôles clés à explorer

    Les organisations prennent conscience de la nécessité de changer leurs approches de gestion et d’exploration des données. Cette évolution favorise l’émergence de nouveaux rôles clés au sein des entreprises : le Chief Data Officer (CDO) qui pilote la stratégie Data et le Data Scientist qui créé de l’Intelligence à partir de la Data. Encore inexistants il y a quelques années, ces rôles sont de plus en plus plébiscités aujourd’hui. En effet selon l’enquête Deloitte, 79% des entreprises considèrent qu’il est urgent de renforcer le rôle du Data Scientist et 71% celui du Chief Data Officer même si leurs activités associées ne sont pas complètement clarifiées ou normées. Cette tendance, qui peut être contrainte par une pénurie de profils, devrait durablement s’installer dans les entreprises afin de professionnaliser les pratiques de gestion et d’exploration des données.

         2. Données externes : le nouvel eldorado

    Les organisations expriment un vif intérêt pour l’usage de données externes issues du Web, des réseaux sociaux, de partenaires…Ainsi, près de 50% d’entre elles estiment qu’il devient prioritaire d’acquérir de plus en plus de données externes et de favoriser leurs croisements avec des données internes (64%). En à peine une décennie, le nombre d’utilisateurs d’Internet et des réseaux sociaux a connu une croissance fulgurante. Une véritable aubaine pour des entreprises soucieuses de mieux appréhender les attentes de leurs consommateurs, d’anticiper les tendances ou d’évaluer les impacts de leurs stratégies promotionnelles. Cette évolution illustre donc l’extension du spectre d’utilisation des données et d’une vision désormais plus globale au sein des entreprises.

         3. Objets connectés, les futurs gisements de données

    La progression spectaculaire du nombre d’objets connectés engendre la prolifération d’une manne considérable de données issues de véhicules, d’équipements industriels, de dispositifs médicaux… laissant entrevoir de réels leviers de performance et des capacités d’optimisation inédites des processus métiers. En effet, les données issues de la connectivité entraînent un accroissement de la connaissance des clients permettant le développement de nouveaux services, la mise en place de programmes de fidélisation, ou le recrutement de nouveaux partenaires. A la connaissance des clients s’ajoute l’optimisation de la gestion des produits et des équipements. Les entreprises peuvent, par exemple, anticiper les risques et planifier les opérations de maintenance en fonction des prévisions de dysfonctionnement des équipements connectés.

         4. L’analytique : entre diversification et évolution des usages

    La Data Analytics permet aux entreprises de renforcer les facultés d’analyse issues des canaux digitaux (70%), de faciliter le partage de ces éléments pour tous au sein des différents départements (66%), et de mettre en place des prévisions statistiques avancées (63%). Un temps réservé aux experts, les usages analytiques se démocratisent donc et s’étendent désormais à l’ensemble des fonctions de l’entreprise (Marketing, Finance, RH, Achat…). La simplification de l’accès à l’analytique, la conception de nouveaux modèles d’analyse (prévisions, corrélations…) ou encore l’émergence des approches cognitives et de techniques basées sur l’apprentissage automatique (machine learning) marquent une évolution progressive des usages.

         5. Protection et usage éthique des données : un enjeu de taille

    Avec l’augmentation des quantités de data et la démultiplication des échanges, les entreprises sont de plus en plus mobilisées sur les thèmes de la protection et de l’usage éthique des données. Sujet devenu majeur, la protection des données repose sur une appréciation du patrimoine existant ainsi qu’une évaluation objective des risques. La démarche soulève de nombreuses questions au sein des entreprises : quelles données ? quelles sensibilités ? quelle maille de classification ? quels usages et quelles limites ?…  Les dimensions d’analyse sont multiples (technique, organisationnelle, juridique, métier) et se fondent sur une approche structurée et collaborative.

    « Si la protection des systèmes est en place depuis plusieurs années, les réflexions sur la protection des données émergent progressivement. Des solutions se déploient autour de divers moyens techniques (chiffrement, anonymisation, coffre-fort…) et allant jusqu’à des réflexions autour de la mise en place d’assurances. La volonté reste la même au sein des entreprises : instaurer et préserver un climat de confiance auprès des consommateurs ou des collaborateurs internes. » estime Reda Gomery, Associé responsable Data et Analytics chez Deloitte.

     

  • Quand la culture du « on garde tout au cas où » a de nombreux adeptes

    De la nécessité de former des Data Scientists dans le contexte actuel de forte concurrence 

    Par Edward Hladky, Président Directeur Général d’Iron Mountain France

    Dans la majorité des entreprises en France, on trouve un placard, ou même un serveur dans un coin de bureau, qui n’est rien de plus qu’un dépotoir pour toutes les informations dont nul ne sait que faire, qu’il s’agisse de documents papier ou de données électroniques. Mais comme beaucoup pensent que les informations du placard pourraient servir un jour ou l’autre, on ne jette rien. La culture du « on garde tout au cas où » a de nombreux adeptes. Les volumes croissants de données sans valeur identifiée regorgent peut-être de précieuses informations qui pourraient être utiles, pour conforter le positionnement concurrentiel des entreprises concernées. Pourtant, on préfère ignorer cette valeur cachée et la laisser prendre la poussière.

    Des ressources et des compétences pour extraire la valeur des actifs dormants

    Un certain nombre de ressources, de compétences et d’outils manquent pour espérer extraire la sève de cette actifs dormants. Tout d’abord, il faut que les organisations sachent quelles informations elles détiennent, comment elles sont utilisées et comment elles circulent dans l’entreprise. Elles sauraient ainsi mieux où l’information serait la plus utile et où elle serait la plus vulnérable. La presse se fait l’écho[1] de l’intensification de la demande de data scientists ou Analystes de données, ces professionnels en capacité d’extraire de la valeur des informations. D’ailleurs, le nombre des offres d’emploi pour de ces postes ne cessent d’augmenter. Cela n’a rien d’étonnant étant donné les efforts que l’on déploie dans le secteur des nouvelles technologies, en particulier pour inscrire les compétences de data scientist au nombre des qualifications dont les entreprises ont cruellement besoin et qu’elles peinent à recruter.

    La science de la data au service de la croissance des entreprises

    La science de la data, comprenez l’analyse et l’interprétation des données, devient un formidable outil d’aide à la croissance des entreprises. Une étude récente menée avec PwC révèle que plus d’un quart des entreprises interrogées n’emploient pas d’analyste des données pour extraire de la valeur de leurs informations, elles ne disposent pas de compétences d’interprétation des données ou ignorent comment utiliser les connaissances acquises pour transformer l’information en arguments décisionnels, développer des campagnes de marketing ciblées, améliorer leurs processus et innover pour dégager une véritable valeur de leurs informations. C’est inquiétant sachant que 4% seulement des entreprises savent extraire un maximum de valeur des informations qu’elles détiennent et que 23% n’en retirent aucun avantage d’aucune sorte. Comment expliquer que les entreprises ne déploient pas plus d’efforts pour se perfectionner et être davantage en capacité de se servir de leurs informations pour renforcer leur compétitivité ?

    Si les problématiques de sécurité et du risque pour l’information demeurent, la priorité n’est plus à verrouiller l’accès aux données pour se protéger d’éventuelles compromissions. Il s’agit plutôt de trouver le juste équilibre entre, gérer l’information pour se protéger des risques et la valoriser pour faire en sorte que les bonnes informations soient mises entre les mains des salariés qualifiés, qui en extrairont des renseignements utiles, propres à guider la prise des meilleures décisions. Les entreprises qui sauront s’adjoindre les services de data scientists capables de comprendre leur stratégie, qui se doteront d’outils appropriés et qui instaureront une culture de la valorisation de l’information au service des processus décisionnels auront un formidable potentiel de croissance exponentielle.

    Renseignement = pouvoir

    Dans notre monde numérique du tout connecté, l’information est une source de renseignements lesquels sont une source de pouvoir. Il n’a jamais été aussi important d’exploiter l’information, de la valoriser et de la protéger à l’égal des autres biens de l’entreprise. Toute entreprise qui ne songe pas dès aujourd’hui à s’approprier pleinement la valeur de l’information en sa possession, risque bien de perdre des parts de marché au profit de la concurrence et au final de disparaître.