Qu’est-ce que la découverte de données ?

Lors de la découverte de données, les spécialistes identifient et extraient les données brutes des bases de données, des applications, des fichiers internes et d’autres référentiels de l’entreprise. Ils examinent les caractéristiques, le format, la provenance, la qualité et les utilisations potentielles des données. Ce processus appelé profilage des données jette les bases d’une ingestion de données réussie. Les informations ainsi découvertes sont utilisées pour informer et rationaliser les décisions de l’entreprise dans des domaines tels que la stratégie de marketing, l’expérience client et les opérations de la chaîne d’approvisionnement.

L’analyse exploratoire des données (EDA) est une approche largement utilisée pour la découverte de données. L’EDA consiste à déployer des méthodes et algorithmes statistiques pour étudier les jeux de données et résumer leurs principales caractéristiques. Ces résultats aident les data scientists à déterminer la meilleure façon de manipuler les sources de données pour en tirer des informations précieuses.

En plus d’aider les entreprises à identifier et à exploiter toutes leurs sources de données, la découverte de données renforce la sécurité des données, améliore leur précision et facilite la conformité à certaines réglementations en matière de protection des données. Lorsqu’elle est complétée par des techniques d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML), elle peut donner aux entreprises une visibilité et un contrôle encore plus grands sur leurs actifs.

À première vue, la découverte de données et l’analyse de données peuvent sembler synonymes. Il s’agit toutefois de processus de gestion des données distincts qui fonctionnent mieux lorsqu’ils sont utilisés ensemble.

La découverte des données intervient souvent en premier. Il s’agit d’une phase exploratoire qui aide les entreprises à localiser et à comprendre toutes les données disponibles, y compris les informations qui sont cloisonnées ou cachées. Les analystes peuvent ne pas savoir exactement quelles données ils recherchent à ce stade.

Une fois qu’ils ont trouvé les données, ils peuvent commencer à les analyser. Ce processus implique l’utilisation de techniques et de requêtes spécifiques pour interpréter les données et révéler des informations pertinentes.

Prenons cette analogie : la découverte de données est similaire à la recherche d’ingrédients dans votre cuisine, y compris ceux cachés au fond du placard. L’analyse de données consiste à utiliser les ingrédients que vous avez trouvés pour créer un repas nutritif et de qualité. Plus votre recherche est approfondie, meilleur sera le résultat.

Les données sont essentielles aux entreprises modernes. Chaque jour, elles collectent d’énormes quantités d’informations auprès d’un écosystème de sources en pleine expansion couvrant services, unités commerciales et zones géographiques. Ces données sont gérées par différents utilisateurs et stockées dans des référentiels de données disparates, ainsi que sur les appareils des employés.

Mais lorsque les données sont éparpillées, il devient plus difficile de les trouver, d’y accéder et de les utiliser. En fait, on estime que 68 % des données de l’entreprise restent inutilisées. L’incapacité à analyser tous les types de données rime avec informations manquées et opportunités inexploitées. Par exemple, que se passe-t-il si la clé pour améliorer la rétention client est cachée dans les notes de réunion et les échanges d’e-mails, mais que l’équipe de vente ne s’appuie que sur les données de son système de gestion de la relation client (CRM) ?

Ne pas savoir de quelles données vous disposez, ni où elles se trouvent, expose également l’entreprise à des risques tels que la non-conformité avec une liste croissante de réglementations régissant les données personnelles et leur protection. Cependant, la découverte de données est une question tant de confidentialité que de sécurité des données. Si vous ne savez pas où se trouvent vos données sensibles, vous ne pourrez pas bien les protéger.  

La découverte de données aide les entreprises à explorer et à tirer parti de toutes les données disponibles, offrant les avantages suivants :

• Prise de décision améliorée
• Amélioration de la précision et de la qualité des données
• Renforcement de la sécurité des données
• Conformité totale

Les données non découvertes et non gérées, souvent appelées « données fantômes », représentent un risque de sécurité important, surtout lorsqu’elles contiennent des informations sensibles. Selon le rapport 2024 d’IBM sur le coût d’une violation de données, les violations de données impliquant des données fantômes représentent un tiers de tous les incidents et coûtent en moyenne 5,27 millions de dollars, soit 16 % de plus que le coût moyen d’une violation calculé dans le rapport.

Pour sécuriser toutes les données de l’entreprise, il est essentiel de comprendre comment et où elles entrent dans le réseau, ainsi que comment et où elles sont partagées et stockées. La robustesse des processus de découverte de données est donc cruciale pour la sécurité et la protection des données. L’utilisation de l’IA et de du ML pour entraîner les systèmes à identifier automatiquement les fichiers contenant des données sensibles peut encore renforcer ces efforts.

Les pratiques de découverte de données peuvent également contribuer à réduire la surface d’attaque totale d’une entreprise. On appelle « surface d’attaque » l’ensemble des vulnérabilités, des voies ou des méthodes que les pirates peuvent utiliser pour obtenir un accès non autorisé à des données sensibles ou pour lancer une cyberattaque. Grâce à la découverte de données, les données inutilisées ou en double sont éliminées pour ne conserver que les données sensibles les plus nécessaires. Les entreprises peuvent alors hiérarchiser et adapter les mesures de sécurité des données en fonction de ces actifs critiques.

La découverte de données est une combinaison de processus techniques, d’outils et de stratégies qui peuvent être regroupés dans les étapes suivantes :

• Définir les objectifs
• Collecte et intégration des données
• Data preparation
• Visualisation des données
• Analyse des données

Cette première étape consiste généralement à définir les objectifs du processus de découverte de données. Ces objectifs doivent s’aligner sur la stratégie globale de l’entreprise en matière de données. Ici, la direction et les responsables des unités commerciales travaillent ensemble pour déterminer les informations à rechercher, ce qui permet de guider l’exploration des données.

Ensuite, les données sont collectées à partir de diverses sources en utilisant des méthodes d’extraction telles que l’interrogation de bases de données, l’extraction de fichiers à distance ou la récupération de données via des interfaces de programmation d’application (API). Les données collectées sont ingérées, intégrées et transformées dans un format unifié et cohérent pour être stockées dans un catalogue de données (un inventaire détaillé des actifs de données d’une organisation).

Une fois collectées et combinées, les données subissent divers processus d’assurance qualité afin de garantir qu’elles sont exemptes d’erreurs, d’incohérences et d’autres problèmes d’intégrité. Cette préparation peut inclure la validation des données, leur nettoyage et des techniques de standardisation.

Les équipes chargées des données peuvent créer des représentations visuelles des données préparées, telles que des graphiques, des tableaux de bord et des schémas, qui montrent les relations complexes entre les données sur des interfaces conviviales.

Les outils de visualisation des données peuvent même favoriser l’analytique en libre-service. Ces outils permettent aux utilisateurs non techniques d’accéder aux visualisations et de les analyser, ce qui favorise une prise de décision fondée sur les données. Une analyse avancée peut également être appliquée à ce stade, utilisant la modélisation prédictive et d’autres techniques sophistiquées pour générer des prévisions.

Tout au long du processus, une gouvernance des données solide contribue à garantir l’intégrité et la  sécurité des données. Elle définit et met en œuvre les politiques, normes et procédures pour la collecte, la propriété, le stockage, le traitement et l’utilisation des données.

L’utilisation de l’IA, du ML et du traitement automatique du langage naturel (NLP) dans la découverte de données ajoute à la fois de la rapidité et de l’intelligence au processus. Ces technologies offrent aux entreprises une plus grande visibilité et un meilleur contrôle sur leurs données. Exemples et cas d’utilisation clés :

• Découverte automatisée des données : ces outils analysent automatiquement les dispositifs réseau et les systèmes de stockage des données, indexant les nouvelles données et métadonnées en temps quasi réel pour une identification plus rapide des actifs.
  
  
• Classification automatisée des données : cette fonctionnalité automatise l’étiquetage des nouvelles données en fonction de règles prédéfinies telles que le niveau de sensibilité, les contrôles d’accès aux données et les règles de conformité.
  
  
• Recherche intelligente : la recherche alimentée par l’IA utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour interpréter les requêtes de recherche des utilisateurs, comprendre leurs intentions et fournir des résultats de données pertinents. Les assistants IA peuvent fournir des conseils intuitifs en langage naturel.
  
  
• NLP pour les données non structurées : les outils de NLP, dont les grands modèles de langage (LLM), peuvent extraire des données structurées à partir de sources de données non structurées telles que des documents, des e-mails et des transcriptions de conversations.

L’intégration de l’IA, du ML et du TALN dans les workflows de découverte de données accélère l’obtention des informations, augmente la précision et peut contribuer à renforcer la conformité réglementaire. Alors que les volumes de données continuent d’augmenter, la découverte de données alimentée par l’IA deviendra une capacité essentielle et un avantage concurrentiel.