Les données non structurées

Les organisations continuent de faire face à un défi sans précédent dans la gestion et la sécurisation de leur atout le plus précieux : les données. Les données non structurées représentent environ 90 % de toutes les informations d’entreprise et continuent de croître à un rythme impressionnant de 55 % à 65 % par an. Ce volume massif d’informations existe sous diverses formes au sein des organisations, des emails et documents aux publications sur les réseaux sociaux et données de capteurs, créant d’importantes vulnérabilités de sécurité que les cybercriminels exploitent activement.

Pour les équipes de sécurité des entreprises, les données non structurées présentent un ensemble unique de défis de protection que les mesures de sécurité traditionnelles ne parviennent souvent pas à résoudre. Alors que les entreprises investissent massivement dans la sécurisation des données structurées contenues dans des bases de données, la grande majorité des informations sensibles réside dans des formats non structurés, en faisant une cible de choix pour les cyberattaques. Cette faille critique en matière de sécurité a contribué à des impacts commerciaux considérables, une mauvaise qualité et gestion des données coûtant 3,1 trillions de dollars par an à l’économie américaine.

À mesure que les organisations continuent de générer et de collecter davantage de données non structurées, le besoin de mesures de sécurité robustes devient de plus en plus vital pour se protéger contre les violations de données, garantir la conformité réglementaire et maintenir la continuité des activités.

Impact sur l’entreprise

Pour les entreprises, les données non structurées représentent à la fois des opportunités et des défis. Bien qu’elles contiennent des informations riches et contextuelles pouvant offrir des insights approfondis sur le comportement des clients et les opérations commerciales, leur nature non organisée les rend plus complexes à gérer et à sécuriser. Les organisations doivent utiliser des outils et des technologies spécialisés pour analyser efficacement les données non structurées et en extraire de la valeur, tout en veillant à mettre en place des mesures adéquates de gouvernance et de sécurité des données.

Les entreprises modernes traitent de nombreuses formes de données non structurées, chacune présentant des défis uniques et des opportunités d’analyse. Voici les principaux types de données non structurées que l’on retrouve dans les environnements professionnels :

Documents texte

Les documents contenant du texte riche — fichiers de traitement de texte, présentations, PDF et feuilles de calcul comportant du texte libre et des formats variés — sont des exemples de données non structurées. Ces documents n’ont généralement pas de structure cohérente et peuvent inclure plusieurs types de contenu dans un seul fichier.

Communications par email

La correspondance professionnelle contenant du texte non structuré, des pièces jointes et des métadonnées est également considérée comme des données non structurées. Bien que les en-têtes d’emails puissent avoir une certaine structure, le contenu du corps et les pièces jointes restent non structurés, rendant l’analyse complexe.

Contenu multimédia

• Images : Incluant divers formats tels que les fichiers JPEG, PNG, TIFF et GIF contenant des informations visuelles nécessitant un traitement spécialisé
• Fichiers vidéo : Contenu sous des formats comme MP4, AVI et MOV combinant des éléments visuels et sonores
• Enregistrements audio : Fichiers sonores aux formats MP3, WAV et FLAC, incluant des appels enregistrés, réunions et notes vocales

Données des réseaux sociaux

Les publications, commentaires et interactions sur différentes plateformes, contenant des types de contenu mixtes, y compris du texte, des images et des médias intégrés, relèvent également de la catégorie des données non structurées. Ces données incluent souvent du contenu généré par les utilisateurs sans structure prédéfinie.

Données générées par des machines

• Relevés de capteurs : Données issues d’appareils IoT et d’équipements industriels
• Fichiers journaux : Enregistrements générés par les systèmes sur les activités et événements
• Données scientifiques : Y compris les imageries sismiques, les données atmosphériques et les dossiers médicaux

Retour client

Les données non structurées incluent également les réponses aux enquêtes, les avis produits et les interactions avec le service client contenant du texte libre et des informations qualitatives, nécessitant des techniques d’analyse sophistiquées.

Le paysage numérique connaît une croissance sans précédent des données non structurées, créant à la fois des défis critiques et des opportunités stratégiques pour les organisations modernes. À mesure que les entreprises génèrent davantage de données via les interactions numériques, les réseaux sociaux et les appareils connectés, la capacité à gérer efficacement ces informations devient essentielle pour maintenir un avantage concurrentiel.

Valeur stratégique

• Informatique décisionnelle : Les données non structurées représentent une source précieuse de l’informatique décisionnelle de l’entreprise, permettant aux organisations de découvrir des tendances dans le comportement client et d’améliorer les relations client. En analysant des sources telles que les transcriptions de centres d’appels, les avis en ligne et les interactions sur les réseaux sociaux, les entreprises peuvent extraire des insights qui orientent le développement produit et les stratégies marketing.
• Impact sur la prise de décision : Les organisations qui gèrent efficacement leurs données non structurées prennent des décisions mieux informées. Cette capacité accrue de décision favorise une identification précoce des tendances du marché, une conformité réglementaire améliorée et une planification stratégique plus efficace.

Principaux défis

• Stockage et échelle : Le volume croissant des données non structurées pose d’importants défis de stockage, les entreprises gérant désormais des pétaoctets d’informations sur diverses plateformes et systèmes. Cette échelle massive nécessite des investissements importants dans des solutions de stockage et des systèmes de gestion.
• Visibilité des données : Les organisations ont souvent du mal à maintenir une visibilité claire sur leurs actifs de données non structurées. Les questions relatives à la localisation des données, aux contrôles d’accès et aux modèles de croissance compliquent les mesures de gouvernance et de sécurité.
• Gestion des ressources : La plupart des organisations consacrent désormais une part importante de leur budget informatique au stockage et à la gestion des données. À mesure que les volumes de données augmentent, les entreprises doivent équilibrer une gestion complète des données avec des solutions de stockage rentables tout en assurant la sécurité et l’accessibilité.

La protection des données non structurées nécessite une approche de sécurité complète qui couvre de nombreuses vulnérabilités à travers l’écosystème de l’entreprise. Voici quelques composantes fondamentales de la sécurité des données non structurées :

• Découverte et classification des données : Les organisations doivent catégoriser avec précision les données non structurées en fonction de leur niveau de sensibilité à l’aide d’outils automatisés comme la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM). Cette classification permet la mise en œuvre de contrôles de sécurité appropriés et assure la conformité réglementaire.
• Contrôle d’accès et gestion des identités : La mise en œuvre de contrôles d’accès basés sur les rôles ou les attributs garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données sensibles. Cela doit être renforcé par une gestion centralisée des identités et une authentification multifactorielle.
• Chiffrement des données : Les données non structurées sensibles doivent être fortement chiffrées au repos et en transit, avec des systèmes de gestion des clés sécurisés. Les fournisseurs de services cloud incluent souvent des fonctionnalités de chiffrement intégrées pour une protection renforcée.
• Prévention de la perte de données : Les solutions DLP surveillent et empêchent le partage non autorisé de données non structurées sensibles dans divers formats. Ces outils appliquent des politiques prédéfinies pour éviter les violations et fuites de données.
• Surveillance et audit : Les outils de surveillance avancés analysent les données non structurées pour identifier des comportements ou activités inhabituels pouvant indiquer des menaces. Une détection précoce permet de réagir rapidement aux incidents potentiels.
• Conformité et gouvernance : Les organisations doivent se conformer aux lois sur la confidentialité des données tout en établissant des politiques claires de gouvernance. Cela inclut des procédures de conservation appropriées et de suppression sécurisée des données lorsqu’elles ne sont plus nécessaires.
• Formation des employés : Une culture axée sur la sécurité nécessite une formation continue des employés sur les risques liés à la sécurité des données et les bonnes pratiques pour la gestion des informations sensibles.
• Choix du fournisseur de services cloud : Collaborer avec des fournisseurs cloud réputés qui respectent les normes de sécurité de l’industrie et possèdent des certifications pertinentes comme ISO 27001 ou SOC2.

Alors que les organisations font face à des menaces cybernétiques de plus en plus sophistiquées, la mise en œuvre de mesures de sécurité robustes devient essentielle pour protéger les informations sensibles et assurer la continuité des activités.

Considérations relatives à la mise en œuvre

Lors du choix d’une solution de stockage pour les données non structurées, les organisations doivent évaluer leurs besoins spécifiques, les exigences de conformité et l’infrastructure existante. Chaque option présente des avantages et des défis distincts qui doivent être alignés sur les objectifs de l’entreprise.

• Solutions de stockage cloud : Les principaux fournisseurs comme AWS, Azure et Google Cloud proposent des plateformes robustes pour le stockage des données non structurées, offrant une sécurité intégrée, une redondance et une accessibilité mondiale. Ces solutions excellent en matière d’évolutivité et nécessitent une gestion minimale de l’infrastructure.
• Lacs de données : Les lacs de données stockent les données non structurées dans leur format natif, offrant une approche flexible pour les organisations traitant des types de données variés. Ils permettent un stockage économique pour l’analyse de données à grande échelle et sont particulièrement adaptés aux organisations ayant des besoins diversifiés en matière de traitement des données.
• Solutions sur site : Bien qu’exigeant un investissement initial plus important, le stockage sur site offre un contrôle total sur les données et l’infrastructure. Cette option reste pertinente pour les organisations soumises à des exigences strictes de conformité ou ayant des besoins spécifiques en matière de sécurité.

La transformation des données non structurées brutes en insights exploitables nécessite des techniques de traitement sophistiquées et des outils analytiques avancés. Les organisations doivent naviguer des défis complexes pour extraire des informations significatives de sources de données diversifiées tout en maintenant la qualité et la précision des informations.

Techniques clés de traitement

Le traitement moderne des données utilise une combinaison de technologies et de méthodologies avancées pour extraire de la valeur des informations non structurées. Ces techniques fonctionnent de concert pour transformer des données apparemment chaotiques en formats structurés et analysables.

Exploration de texte et NLP

Les techniques d’exploration de texte, y compris l’analyse de sentiment, le topic modeling et la reconnaissance d’entités nommées, aident à découvrir des insights précieux à partir des sources textuelles. Le traitement automatique du langage naturel (NLP) permet aux systèmes de comprendre et d’interpréter le langage humain, facilitant des tâches comme la synthèse de texte et la réponse à des questions.

Applications de l’apprentissage automatique

Les approches d’apprentissage supervisé et non supervisé jouent toutes deux un rôle crucial dans le traitement des données non structurées. Ces algorithmes peuvent identifier des motifs, faire des prédictions et automatiser des processus décisionnels, transformant les données brutes en formats structurés grâce à des techniques comme la tokenisation et l’analyse sémantique.

Outils d’analyse avancée

Les organisations modernes s’appuient sur des outils puissants pour traiter efficacement les données non structurées :

• Apache Hadoop pour le traitement distribué
• Elasticsearch pour la recherche et l’analyse de texte
• IBM Watson pour les capacités de calcul cognitif

Défis de traitement

Malgré les avancées technologiques, les organisations font face à plusieurs obstacles importants lors du traitement et de l’analyse des données non structurées. Ces défis nécessitent une réflexion approfondie et une planification stratégique pour être surmontés avec efficacité.

Complexité des données

Les données non structurées nécessitent des efforts considérables de prétraitement et d’extraction de fonctionnalités avant d’être utilisables pour l’analyse. Cela inclut le filtrage du bruit, l’interpolation des données et l’élimination des valeurs aberrantes pour extraire des informations significatives.

Gestion de la qualité

Les organisations doivent traiter les problèmes de qualité des données par un prétraitement rigoureux, incluant des procédures de nettoyage et la suppression des incohérences. Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des résultats corrompus et avoir des impacts négatifs sur l’entreprise.

Échelle et performance

Le volume massif de données non structurées pose d’importants défis de traitement, nécessitant des techniques d’automatisation avancées et une infrastructure robuste pour gérer la complexité croissante des données.

Bien que les données non structurées offrent d’énormes opportunités de transformation, seulement 18 % des organisations exploitent efficacement cette ressource précieuse. Celles qui maîtrisent la gestion des données non structurées bénéficient d’avantages concurrentiels significatifs grâce à une meilleure prise de décision et à une expérience client améliorée. Voici quelques exemples innovants.

Stratégie de contenu de Netflix

Netflix analyse d’énormes volumes de données de visionnage non structurées, y compris les habitudes de visionnage, les moments de pause et les taux d’achèvement, pour orienter les décisions de création et d’achat de contenu. Cette approche basée sur les données a révolutionné leur stratégie de contenu, conduisant à des productions originales réussies et à des recommandations plus précises pour les utilisateurs.

Transformation dans le secteur de la santé

Les grands fournisseurs de soins utilisent désormais le TAL pour analyser des dossiers patients non structurés, des notes de médecins et des données d’imagerie médicale. Cette capacité permet un diagnostic plus rapide, réduit les erreurs médicales et identifie les risques pour la santé avant qu’ils ne deviennent critiques.

Innovation dans les services financiers

Les grandes banques exploitent des données non structurées issues des interactions avec le service client, des réseaux sociaux et des actualités du marché pour :

• Détecter les fraudes en temps réel
• Évaluer plus précisément le risque de crédit
• Offrir des conseils financiers personnalisés
• Améliorer le service client via des chatbots

Dans d’autres secteurs, les entreprises qui analysent efficacement les données non structurées issues des retours clients créent des expériences plus personnalisées et réagissent plus rapidement aux tendances émergentes. Par exemple, les grands détaillants utilisent aujourd’hui l’analyse de sentiment sur les réseaux sociaux pour ajuster en temps réel leurs offres produits et leurs stratégies marketing.

La gestion efficace des données non structurées nécessite une approche stratégique combinant des processus solides et des technologies de pointe. Alors que les organisations naviguent dans cet environnement dynamique, certaines pratiques et tendances émergentes se démarquent.

Bonnes pratiques essentielles

• Classification des données : Les organisations doivent cataloguer et catégoriser avec précision leurs sources de données non structurées, y compris les emails, documents, fichiers multimédias et contenus des réseaux sociaux. La classification des données permet l’application de contrôles de sécurité appropriés, assure la conformité réglementaire et facilite l’accès pour l’analyse.
• Gestion des métadonnées : La mise en place de standards de métadonnées robustes rend les données non structurées consultables et exploitables. Les organisations doivent établir des lignes directrices claires pour le balisage des métadonnées et utiliser des outils IA pour automatiser la génération de descriptions de métadonnées riches.
• Infrastructure évolutive : Les solutions de stockage doivent pouvoir absorber la croissance rapide des données tout en maintenant les performances. Les organisations doivent envisager un mélange de stockages cloud, lacs de données et solutions sur site selon leurs besoins spécifiques et exigences de conformité.

Tendances à venir

• Intégration de l’IA et du ML : Le rôle de l’intelligence artificielle et du machine learning dans la gestion des données non structurées continue de s’étendre. Ces technologies seront de plus en plus cruciales pour le traitement automatisé, la reconnaissance de motifs et l’analyse en temps réel de jeux de données complexes.
• Capacités analytiques avancées : Les technologies de traitement du langage naturel et de vision par ordinateur évoluent rapidement. Les développements futurs permettront des analyses plus sophistiquées de textes, images et vidéos, offrant des insights plus profonds et des prédictions plus précises.
• Innovation dans le stockage : De nouvelles solutions de stockage émergent pour répondre aux défis uniques des données non structurées. Les 18 à 24 prochains mois verront probablement des avancées significatives dans les technologies de stockage vectoriel, graphes et objets, remodelant la façon dont les organisations gèrent et accèdent à leurs données non structurées.

Considérations stratégiques

• Qualité et gouvernance des données : Les organisations doivent mettre en œuvre des mesures de qualité des données et des cadres de gouvernance solides. Cela inclut des audits réguliers, des procédures de nettoyage et des politiques claires de rétention et de suppression des données.
• Gestion des coûts : Avec la croissance sans précédent des données non structurées, les organisations doivent optimiser les coûts de stockage grâce à une gestion stratégique du cycle de vie des données. Cela inclut la mise en place de workflows automatisés pour la classification des données et leur déplacement entre différentes couches de stockage en fonction des schémas d’accès et de la valeur métier.
• Sécurité et conformité : Étant donné que les données non structurées contiennent souvent des informations sensibles, les organisations doivent maintenir des mesures de sécurité solides et assurer la conformité aux réglementations. Ces efforts incluent la mise en œuvre de contrôles d’accès, le chiffrement et des pistes d’audit appropriées.

Proofpoint offre une approche globale et centrée sur l’humain de la sécurité des données non structurées via sa plateforme unifiée. La solution combine une classification avancée alimentée par IA avec des capacités de prévention des pertes de données pour protéger les informations sensibles dans les environnements email, cloud et endpoint.

Grâce à sa solution Data Loss Prevention & Protection, Proofpoint permet aux organisations de détecter rapidement et de résoudre les risques de perte de données grâce à une console unifiée pour la gestion des alertes et des investigations. L’architecture cloud-native de la plateforme et ses contrôles de confidentialité modernes assurent un déploiement rapide et une maintenance simplifiée, tandis que son agent léger pour endpoint s’intègre parfaitement à l’infrastructure de sécurité existante.

La suite Information Protection de Proofpoint propose une analyse de contenu automatisée et un suivi sur les environnements réseau, y compris email, partages de fichiers et réseaux de stockage. Avec des politiques prêtes à l’emploi qui offrent une visibilité sur les surfaces d’attaque en 24 heures, les organisations peuvent identifier et protéger rapidement les données sensibles, qu’elles soient au repos dans des espaces de stockage ou en transit.

Le système de classification basé sur l’IA de la solution, comportant plus de 260 classificateurs pré-entraînés, aide les organisations à comprendre leurs données non structurées en une fraction du temps nécessaire aux approches traditionnelles. Pour en savoir plus, contactez Proofpoint.