Nous observons actuellement une explosion sans précédent des données non structurées. D’après Forbes, leur volume augmenterait à un rythme annuel compris entre 55 % et 65 %, générant ainsi autant d’opportunités que de risques pour les entreprises. De son côté, IDC prévoit dans plusieurs rapports que d’ici fin 2025, la masse mondiale de data atteindra 175 zettaoctets (soit 21 zéros après le 175), dont 80 % sera composée de données non structurées.
Peu à peu, les entreprises prennent conscience de la valeur potentielle que recèle cette information, mais aussi du risque que représente l’absence de gestion d’un tel capital. Dans la nouvelle économie de la data, une gestion efficace des données non structurées est donc devenue un impératif absolu pour maintenir la compétitivité, la conformité et la rentabilité des entreprises.
Données non structurées : définition et enjeux
Les données non structurées sont des informations qui n’adhèrent pas à un modèle de données prédéfini ou à une structure organisée. Contrairement aux données structurées, qui sont soigneusement agencées dans des bases de données selon un schéma fixe, les données non structurées existent sous une grande diversité de formats. De même, leur interprétation demande davantage de contexte. Parmi les types de fichiers les plus courants, nous citerons notamment :
Les données textuelles : e-mails, posts de réseaux sociaux, messages de chat et réponses ouvertes à des enquêtes
Multimédia : images, vidéos, photos, vidéos YouTube et podcasts
Documents : PDF, Word et notes manuscrites numérisées
Contenu web : pages web, fichiers HTML et contenu généré par des utilisateurs (avis, commentaires, etc.)
Données de capteurs : journaux des appareils IoT, données télémétriques brutes ou flux GPS
E-mails et pièces jointes : corps de messages et fichiers joints (présentations, feuilles de calcul, etc.) dans des formats non standardisés
On ne saurait trop insister sur l’importance des données non structurées. Documents marketing, feedbacks clients, rapports de recherche, journaux de capteurs IoT… presque toutes les fonctions organisationnelles en créent au quotidien. À tel point qu’elles représentent 80 % des données créées par les entreprises. D’où l’importance de solutions de gestion robustes.
Gestion des données non structurées : un impératif absolu
À l’heure où le volume de données non structurées explose, la mise en œuvre d’une stratégie de gestion complète s’impose comme une évidence, et ce pour de nombreuses raisons. Tout d’abord, elle permet d’extraire de précieux insights à partir de diverses sources (texte, images, vidéos) afin d’améliorer la prise de décisions. Faire l’impasse sur une stratégie de gestion, c’est s’exposer à une surcharge de données, à des vulnérabilités de sécurité et à une perte d’opportunités d’innovation. Penchons-nous plus en détail sur ses avantages.
Valeur métier : les données non structurées (feedback client, interactions sur les réseaux sociaux, contenu multimédia, etc.) peuvent révéler les tendances du marché et les préférences des consommateurs. En gérant et en analysant efficacement ces données, vous pouvez découvrir des possibilités d’innovation produit et de campagnes marketing personnalisées. Vos décisions stratégiques gagnent en fiabilité, ce qui augmente votre compétitivité sur des marchés dynamiques.
Gestion des métadonnées : la mise en place d’un système robuste de gestion des métadonnées est essentielle à l’organisation et à la classification des données non structurées. Il vous permet de capturer les attributs clés (type de fichier, date de création, auteur, balises de contenu, etc.) qui optimisent les possibilités de recherche et favorisent la gouvernance des données. Les métadonnées servent aussi à automatiser la gestion du cycle de vie data, en veillant à ce que vos fichiers soient conservés ou supprimés conformément aux politiques de l’entreprise et aux exigences réglementaires.
Outils de découverte et de classification des données : les solutions automatisées de découverte et de classification des données peuvent considérablement simplifier le processus d’identification des informations sensibles dans les référentiels de données non structurées. Ces outils utilisent des algorithmes avancés et des techniques de machine learning pour analyser le contenu des fichiers, détecter des schémas spécifiques et classer les données selon des règles prédéfinies. Bien catégoriser les données, c’est établir les bonnes priorités de protection, appliquer les contrôles d’accès prévus et assurer la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données (RGPD, HIPAA, etc.).
Stockage et archivage dans le cloud : la migration des données non structurées vers des plateformes de stockage sur cloud peut alléger la charge sur l’infrastructure on-prem et fournir des options économiques et scalables pour la conservation des données à long terme. Les fournisseurs de services cloud (CSP) proposent en effet des niveaux de stockage flexibles, lesquels permettent de stocker les données fréquemment consultées sur un système haute performance tout en déplaçant les fichiers inactifs vers un niveau d’archivage moins coûteux. Autre avantage des solutions cloud, elles intègrent souvent des fonctionnalités de protection (versionnage, réplication géo-redondante, etc.) qui renforcent la résilience des données.
Frameworks de gouvernance des données : la mise en place d’un cadre de gouvernance complet est indispensable à une gestion efficace des données non structurées. Cela passe par la définition de politiques et de procédures claires quant à la propriété des données, au contrôle des accès, à la gestion de la qualité des données et à leurs calendriers de conservation. En impliquant dès le départ les parties prenantes des différents départements (IT, juridique, business units, etc.), vous alignez les pratiques de gouvernance des données sur les objectifs globaux de l’entreprise et sur les exigences réglementaires. De même, des audits et des examens réguliers doivent être effectués pour maintenir l’efficacité du cadre de gouvernance dans la durée.
Gestion des données non structurées : les principaux défis
La gestion des données non structurées soulève de nombreuses problématiques,
à commencer par l’absence de schéma défini. Contrairement aux données structurées, qui résident dans les champs fixes d’une base, les données non structurées ne suivent pas un format ou une structure spécifique. Cela complique non seulement leur recherche et leur indexation, mais aussi leur récupération, leur analyse et leur traitement. Les entreprises doivent alors déployer des outils et des algorithmes avancés pour en assurer la gestion.
La prolifération des données non structurées exacerbe les difficultés de gestion, dans la mesure où elles sont souvent réparties entre différents environnements de stockage (on-prem, cloud, appareils personnels, etc.). Cette dispersion ne pose pas seulement des problèmes d’accès et de gouvernance ; elle présente également des risques substantiels pour la sécurité et la conformité des données, en particulier les informations sensibles ou réglementées.
Les problèmes de scalabilité constituent un autre obstacle à lever. La croissance exponentielle des données non structurées peut en effet rapidement submerger les systèmes de stockage et de sauvegarde traditionnels, entraînant dans son sillage une augmentation des coûts et une complexification de l’infrastructure de gestion data. D’où l’importance d’adopter des solutions scalables (stockage cloud, data lake avancé, etc.) pour suivre le rythme de cette croissance.
Par ailleurs, on ne saurait trop insister sur le défi que représentent la découverte et la classification des données. Identifier et catégoriser des fichiers sensibles ou importants dans de vastes datasets prend du temps, mais pas seulement. Cela nécessite également des outils sophistiqués, capables d’automatiser ces processus pour à la fois garantir la conformité, sécuriser les données et accélérer l’accès aux informations critiques. De toute évidence, ces défis soulignent la nécessité de solutions et de stratégies robustes et innovantes pour gérer efficacement les données non structurées.
Solutions et bonnes pratiques de gestion des données non structurées
Les solutions de gestion des données non structurées sont capables d’absorber et de traiter les volumes croissants de données que vous générez, bien au-delà de ce que les bases de données traditionnelles peuvent gérer. De même, la mise en œuvre de bonnes pratiques est essentielle pour garantir l’efficacité opérationnelle, la conformité et la découverte d’informations précieuses enfouies dans la masse de data.
Les systèmes de stockage en réseau (NAS) constituent une base solide pour consolider les partages de fichiers tentaculaires au sein d’une entreprise. En automatisant les snapshots et la réplication, vous pouvez protéger vos données contre les sinistres, tout en accélérant et en fiabilisant les processus de récupération pour assurer la continuité de vos activités.
La migration des sauvegardes NAS vers un stockage cloud distant représente un autre levier stratégique pour la gestion des données non structurées. Elle permet de capitaliser sur la scalabilité et la rentabilité de vos environnements cloud pour la conservation des données hors site, ce qui non seulement réduit la charge sur votre infrastructure on-prem, mais améliore aussi la durabilité et l’accessibilité des données – autant de garanties de protection essentielles contre les sinistres à l’échelle locale.
Les outils de découverte et de classification des données sont indispensables pour s’y retrouver dans la masse de données non structurées. Ces outils identifient automatiquement les informations sensibles et classent les données en fonction de leur pertinence, facilitant ainsi la mise en conformité et simplifie la gouvernance des données.
L’adoption de pratiques d’étiquetage des métadonnées et de modélisation des données vous permet de capturer systématiquement des métadonnées essentielles (date de création, auteur, type de fichier, etc.) En plus d’améliorer l’indexation – et donc l’analyse et la recherche –, cette pratique aide à structurer les données sous une forme plus facile à analyser pour les applications de machine learning (ML).
Les technologies (ML) et de traitement du langage naturel (NLP) peuvent optimiser considérablement la gestion des données non structurées. Elles automatisent le tri, la classification et l’analyse des documents à forte teneur en texte, ce qui permet d’en tirer des informations essentielles et de traiter plus efficacement les volumes croissants de données. Grâce à ces solutions et à ces bonnes pratiques, vous pouvez transformer la nébuleuse de données non structurées en un levier d’innovation et de compétitivité.
Exemples de gestion efficace des données non structurées dans différents secteurs
Bien gérer ses données non structurées, c’est exploiter des informations que les bases de données traditionnelles ne peuvent pas facilement capturer. Cette gestion s’avère donc essentielle dans divers domaines, parmi lesquels :
Support client : de l’analyse des transcriptions et des communications des centres d’appel émergent des informations précieuses et de nouvelles tendances qui aident à améliorer la qualité des services. De même, l’analyse textuelle avancée et le traitement du langage naturel (NLP) permettent d’identifier le ressenti des clients et leurs problèmes récurrents, donnant aux entreprises les moyens d’anticiper leurs besoins. En transformant ces sources non structurées en leviers d’action, les entreprises peuvent améliorer la satisfaction et la fidélité de leurs clients. Grâce à cette approche proactive, elles sont également en mesure d’anticiper les évolutions du marché et de garder une longueur d’avance sur leurs concurrents.
Juridique : l’eDiscovery, à savoir la collecte et la production de preuves électroniques, est un autre domaine où la gestion des données non structurées est essentielle. En cas de litige, les équipes juridiques doivent examiner une myriade d’e-mails, de documents et d’enregistrements de communications afin de constituer ou de défendre un dossier. Des outils efficaces de gestion des données non structurées rationalisent ce processus en localisant rapidement les informations pertinentes, en diminuant le nombre de tâches manuelles et en réduisant le risque d’oubli de preuves cruciales. L’analytique avancée aide également à identifier des patterns ou d’éventuels liens dans ces documents, et ainsi, à renforcer les arguments du dossier. Outre les gains de temps, la gestion des données non structurées permet clairement d’améliorer la précision et l’efficacité des stratégies juridiques.
Santé : dans le secteur de la santé, la gestion transparente des données non structurées est essentielle à la prise de décisions critiques. Images médicales, fiches de renseignement des patients, résultats d’analyses en laboratoire… tous ces fichiers contiennent des données de santé qui doivent être stockées en toute sécurité et rendues facilement accessibles pour améliorer la précision des analyses et des diagnostics, tout en favorisant la mise en place de plans de traitement personnalisés. Des outils avancés tels que la reconnaissance d’images et l’analyse de texte pilotées par IA peuvent extraire des informations de ces diverses sources de données, avec à la clé des décisions médicales plus rapides et plus précises. Une gestion efficace garantit également le respect de normes réglementaires strictes, la protection de la vie privée et l’optimisation des soins aux patients.
Au-delà des secteurs d’activité, il existe également des cas d’usage spécifiques à certaines technologies. Par exemple, les équipements IoT génèrent d’énormes volumes de données non structurées issues d’une multitude de capteurs et d’appareils. La gestion de cette data permet d’assurer un monitoring en temps réel, une maintenance prédictive et des analyses pointues. De fait, les journaux des capteurs sont analysés en permanence afin de procéder à des ajustements environnementaux, d’améliorer l’efficacité et de déclencher des alertes pour une action immédiate dans les situations critiques.
Data lakes et stockage cloud
Un data lake est un référentiel centralisé conçu pour stocker une grande quantité de données, structurées ou non, à n’importe quelle échelle. Il vous permet de regrouper toutes vos données au sein d’un seul et même référentiel où elles peuvent être consultées et analysées pour en extraire des insights, quelle que soit leur origine ou leur nature. Les objectifs de cette approche consolidée ? Effectuer des analyses de données complexes, développer des modèles ML et mener des analyses statistiques sur différents types de données, le tout sans changer d’environnement. Cette polyvalence des data lakes favorise l’exploitation des big data à des fins décisionnelles et de compétitivité.
Quant au stockage cloud, il amplifie le potentiel des data lakes en fournissant une plateforme évolutive, sécurisée et rentable. Les services cloud et leur modèle « pay-as-you-go » ultra-flexible vous dispensent de tout investissement initial substantiel pour gérer vos ressources de stockage de données. Cette flexibilité est particulièrement cruciale compte tenu de la croissance exponentielle des données générées et du besoin d’augmenter la capacité de stockage en conséquence.
Dans un même ordre d’idée, l’intégration d’un data lake à votre stratégie globale de gestion des données s’avère capitale pour assurer l’efficacité de votre gouvernance. Cette approche unifiée garantit la cohérence, l’accessibilité et la sécurité des données dans l’ensemble de l’entreprise. Elle permet également d’assurer la conformité réglementaire et d’exécuter les tâches de lignage des données, une étape essentielle du contrôle qualité et des audits. Par conséquent, les data lakes, en particulier lorsqu’ils sont associés à des solutions de stockage cloud sophistiquées, permettent d’inscrire votre stratégie de gestion des données dans une démarche de transformation digitale et de compétitivité.
À l’heure où le volume et la complexité des données vont en s’accroissant, vous devez adopter des stratégies proactives pour gérer et protéger ce précieux capital informationnel. Solutions de sauvegarde robustes, systèmes de gestion des métadonnées, outils de découverte et de classification des données, stockage cloud, modèles complets de gouvernance data… tous ces facteurs vous aident à libérer le potentiel de vos données non structurées tout en atténuant les risques de perte, de non-conformité et d’inefficacité. Une gestion efficace des données non structurées ne protège pas seulement vos informations critiques : elle vous permet aussi d’en extraire des insights qui favorisent l’innovation et la compétitivité dans la nouvelle économie de la data.
Comment élaborer une stratégie solide de gestion des données non structurées ?
Face à la croissance exponentielle des données non structurées (e-mails, fichiers multimédias, etc.), la mise en œuvre d’une stratégie robuste de gestion s’impose pour générer des insights et garantir la conformité. En remédiant aux inefficacités du stockage et en exploitant des outils avancés, vous pouvez transformer ces données en un atout stratégique. Pour lancer votre gestion des données non structurées sur de bonnes bases, suivez les étapes suivantes :
1. Réalisez un audit complet de vos données pour identifier les inefficacités en matière de stockage et les risques de conformité potentiels. Cette première étape cruciale vous permettra de découvrir les redondances cachées et de vous aligner sur les exigences réglementaires. En établissant la cartographie de tout votre environnement data, vous pouvez vous concentrer sur les domaines prioritaires d’optimisation et de réduction des risques.
2. Explorez la suite de solutions Rubrik conçues pour relever les défis de la gestion des données non structurées à grande échelle. Nos outils avancés rationalisent l’organisation des données, renforcent la sécurité et facilitent la récupération de divers types de données. En misant sur la technologie de Rubrik, vous pouvez simplifier vos environnements data complexes et améliorer votre efficacité opérationnelle. Nous vous offrons pour cela une variété de solutions adaptées à vos besoins de gestion des données non structurées :
Sauvegardes NAS avec Rubrik NAS Cloud Direct
Transfert des sauvegardes NAS vers le cloud avec Rubrik Security Cloud
Découverte des données sensibles sur le NAS avec Rubrik Data Discovery and Classification
3. Contactez l’équipe commerciale Rubrik pour obtenir des conseils personnalisés sur l’implémentation de stratégies de gestion des données non structurées en phase avec les exigences de votre entreprise. Nos experts pourront évaluer votre environnement data et recommander des solutions pour optimiser les performances et la conformité. Cette approche sur mesure alignera votre stratégie sur vos objectifs globaux et les défis spécifiques à votre secteur.
En passant dès aujourd’hui à l’action, votre entreprise pourra libérer toute la puissance des données non structurées pour acquérir un avantage concurrentiel et enclencher une dynamique de croissance durable. Elle se placera ainsi en position de force dans un environnement tout acquis à la data. Une stratégie de gestion solide contribue à générer de précieux insights à partir de diverses sources de données et ainsi à améliorer la prise de décision et l’innovation. Enfin, la gouvernance proactive des données garantit conformité et sécurité, pérennisant de fait la réputation et la croissance de votre entreprise.