Qu’est-ce que la Gestion du Cycle de vie des Données ou Data Lifecycle Management (DLM) ? [Expliqué simplement]

La gestion du cycle de vie des données facilite la création des mécanismes et des stratégies nécessaires pour veiller à la conformité des données et à leur sécurité.

Qu’est-ce que la Gestion du Cycle de vie des Données (DLM) ? La gestion du cycle de vie des données, ou DLM, est un moyen de gérer les données de bout en bout. Les produits DLM aident à automatiser le cycle de vie des données et à maintenir le processus conforme aux normes du secteur d’activité.

Quelles sont les étapes de la gestion du cycle de vie des données ?

Comme son nom l’indique, la DLM est une méthode qui se concentre sur le mouvement des données depuis la création à la suppression finale. Ce parcours, simple en apparence, peut s’avérer assez complexe en fonction des systèmes dans lesquels les données se déplacent, et des utilisations qui en sont faites.

Cela dit, la force d’une stratégie de DLM repose sur un ensemble d’étapes fondamentales et intuitives, qui s’applique au moment ou à l’endroit où ces données sont utilisées ou transformées.

Les étapes types d’une stratégie de DLM sont les suivantes :

1. La création : le moment où les données sont créées dans le système. La « création » peut faire référence à une création intentionnelle (telle que l’acquisition de données auprès de clients ou de partenaires, la saisie de données pendant une opération commerciale et la capture automatisée de données) ou indirecte (collectées à partir des comportements des utilisateurs).
2. La collecte : au fur et à mesure que les données sont créées, elles sont collectées au moyen de pipelines de données qui les conduisent de leur point de création vers des emplacements centralisés. L’emplacement réel peut varier entre des bases de données centralisées, des infrastructures cloud, des périphériques et des nœuds de stockage temporaire pour le traitement.
   
   Dans cette étape, vous pourrez trouver plusieurs méthodes ou applications pour recueillir ces données. Chacune d’entre elles a un impact sur la façon dont elles sont créées. On peut citer par exemple les applications bureautiques, l’audit et la journalisation automatiques, ou les interfaces utilisateur telles que les formulaires Web.
3. Le traitement : les données brutes créées et collectées peuvent être intéressantes, mais la plupart du temps, ces informations ont besoin d’être traitées pour être utilisables. À ce niveau, des opérations permettent de filtrer les données factices ou corrompues, de transformer les données en différents formats, de les compresser (si nécessaire) et de les chiffrer pour les protéger.
4. Le stockage : les données traitées sont ensuite stockées. Durant cette étape, les informations sont structurées en ensembles de données bien spécifiques selon des métadonnées uniques, des classifications ou tout autre type de formatage requis.
5. L’utilisation : les utilisateurs et les applications finales exploitent les données nettoyées, formatées et stockées. À ce stade, les données sont déployées dans des applications de visualisation, des données d’apprentissage, ou des jeux de données pour logiciels de cloud computing destinés aux entreprises et à leurs employés.
6. La gestion : les données doivent être gérées de bout en bout pour garantir leur sécurité, leur confidentialité et que leur traitement soit conforme aux normes en vigueur. Une solution de gestion des données fournit l’infrastructure opérationnelle nécessaire pour gérer les données tout au long de ces étapes.
7. L’archivage : lorsque les données ne sont pas immédiatement traitées ou utilisées, mais qu’elles ont une utilité pour le fonctionnement de la société (conformité réglementaire, conservation obligatoire des données, services de données à long terme), elles sont alors archivées. Ces archives requièrent le même niveau de sécurité que le stockage ordinaire, à la différence qu’elles peuvent être conservées sur des dispositifs de stockage numérique plus lents.
8. La destruction : dès lors que les données collectées n’ont plus de raison d’être, l’organisation devrait les détruire. Cela dépasse largement le simple fait de les « supprimer »car la suppression ne retire pas les informations du stockage physique.

   Les organisations doivent détruire numériquement les données (par des techniques d’assainissement et de remise à zéro) ou physiquement les supports de stockage (déchiquetage, fusion, combustion, magnétisation, etc.).

Quels sont les avantages d’une stratégie de gestion du cycle de vie des données ?

Inutile de souligner qu’avoir des stratégies de gestion du cycle de vie des données présente des avantages considérables. La DLM est de manière générale largement sous-estimée. Elle n’apporte souvent rien sur le plan technique, mais ses avantages peuvent être très intéressants, comme la réduction des coûts par exemple. Parfois, l’utilisation de la DLM est soumise aux réglementations et aux questions de sécurité dans le cadre d’une stratégie globale de données.

Voici certains de ces avantages :

Garantir l’intégrité

Les données sont quasiment inutiles si l’entreprise ne peut garantir leur intégrité. Sans une telle intégrité, l’analyse et l’intelligence dérivées de ces données sont au mieux Sans cette garantie, les analyses et les renseignements issus de ces données seront, au mieux, suspects.

Une stratégie de gestion du cycle de vie des données permet à votre entreprise d’instaurer des contrôles et des vérifications exhaustifs via des processus automatisés pour garantir l’intégrité des données.

Contribuer à la sécurité et à la conformité

La cybersécurité et la conformité réglementaire sont essentielles et nécessaires pour le traitement des données sensibles, en particulier pour les informations personnellement identifiables (PII) et les informations médicales protégées (PHI).

Avoir des mesures de sécurité efficaces implique de bien comprendre les flux de données de l’entreprise, et donc de mettre en place des processus relatifs au cycle de vie des données.

Renforcer la gouvernance

La gouvernance des données, ou la gestion des données tout au long de leur existence dans une organisation, est un facteur essentiel de conformité. Pas de gouvernance efficace sans une bonne maîtrise de la gestion du cycle de vie des données. Une stratégie DLM doit prendre en compte la manière dont les données privées de tiers sont envoyées, partagées, reçues et stockées, et développer une stratégie complète de gestion des risques tiers (TPRM).

Gérer les coûts

Lorsqu’il s’agit de stocker, de traiter, d’archiver et de collecter des données, il n’existe pas de normes complètes de bout en bout. Chaque technologie a un intérêt différent, apporte une contribution différente et engendre des coûts différents.

Une stratégie efficace de gestion du cycle de vie des données vous permet d’identifier les technologies et les processus nécessaires tout au long de ce cycle de vie, voire de mieux gérer les coûts liés à ces technologies.

Quelles sont les problématiques de la gestion du cycle de vie des données ?

Le déploiement de processus et stratégies de DLM n’est souvent pas simple, bien que bénéfique. Il faut bien comprendre les spécificités et l’infrastructure technologique et administrative. La mise en place correcte de la DLM requiert un effort important avant de pouvoir en tirer profit.

Parmi les difficultés rencontrées, on peut citer :

• La complexité des flux de données : lorsqu’une plateforme cloud recueille des données provenant de dizaines voire de centaines de sources, il est nécessaire de les organiser correctement. Cette orchestration doit prendre en compte les méthodes de création, de collecte, de traitement, etc., qui peut devenir très lourde pour les services informatiques.
• Le volume de données : outre la multiplicité des flux de données, le simple volume de données entrantes peut anéantir les effets d’une stratégie de DLM. Les projets d’implémentation de la DLM doivent donc tenir compte des données entrantes et fournir les moyens appropriés (technologie, personnel, etc.) pour traiter et stocker correctement ces données.
• Les demandes d’accès : chaque service a des exigences différentes en matière de traitement des données, liées à leur utilisation. Une bonne implémentation de DLM répondra à tous ces différents besoins sans faire peser la complexité du système sur l’utilisateur final ou sur son travail.
• La sécurité et la conformité : la gestion massive des flux de données exige que l’on tienne compte de la sécurité et de la conformité. Cette démarche est impossible sans une compréhension claire du cycle de vie des données et sans un système de gouvernance adapté. Par conséquent, les organisations doivent faire en sorte que le DLM fasse partie de la gestion des risques liés à la cybersécurité.

Choisissez la plateforme sécurisée Kiteworks pour la gestion du cycle de vie de vos données

Pour mettre en œuvre et gérer efficacement un programme de gestion du cycle de vie des données, il vous faut une observabilité et un contrôle granulaire de haut niveau.

Avec le Réseau de contenu privé Kiteworks, vous pouvez connecter vos applications bureautiques de base telles que le partage de fichiers, la gestion des flux de travail, la messagerie électronique et le stockage avec une capacité d’audit et de journalisation importante. Il offre à la fois des contrôles de sécurité et de conformité, des communications transparentes, une sécurité sans faille, ainsi que de puissants outils d’audit tels que :

• Sécurité et conformité : Kiteworks utilise le chiffrement AES-256 pour les données stockées et TLS 1.2+ pour les données échangées. L’appliance virtuelle durcie de la plateforme, les contrôles granulaires, les authentifications et autres intégrations de solutions de sécurité ainsi que des rapports complets de connexions et d’audits permettent aux entreprises de se conformer rapidement aux normes de sécurité.

  La plateforme Kiteworks propose une conformité prête à l’emploi aux réglementations et normes du secteur, telles que la loi américaine sur la portabilité et la responsabilité des assurances maladie (HIPAA), la norme de sécurité de l’industrie des cartes de paiement (PCI DSS), les contrôles système et d’organisation (SOC 2) et le Règlement général sur la protection des données (RGPD).

  De plus, Kiteworks propose des certifications et une conformité à de nombreuses normes, y compris FedRAMP, FIPS (normes officielles en matière de sécurité informatique), FISMA (loi fédérale sur la gestion de la sécurité des informations), CMMC (Certification du modèle de maturité de la cybersécurité), ISO (Organisation internationale de normalisation) et IRAP (Programme d’évaluateurs agréés en sécurité de l’information).

• Journaux d’audit: la plateforme Kiteworks génère des logs d’audit protégés et permet ainsi aux organisations de détecter plus tôt les attaques et de conserver la chaîne de preuves pour mise en œuvre d’une analyse forensique.

  Le système fusionnant et homogénéisant les entrées de tous les éléments, les fichiers de logs unifiés et alertes Kiteworks font gagner un temps précieux aux équipes du centre opérationnel de sécurité (SOC), tout en aidant les équipes en charge de la conformité pour la préparation des audits.

• Intégration SIEM : Kiteworks prend en charge les solutions d’intégration à la gestion des événements et des informations de sécurité (SIEM), y compris IBM QRadar, ArcSight, FireEye Helix, LogRhythm, etc. Il dispose également d’un Forwarder Splunk et d’une application Splunk.
• Visibilité et gestion : le tableau de bord CISO Kiteworks offre aux organisations une vue d’ensemble de leurs informations : leur emplacement de stockage, qui y a accès et de quelle manière elles sont utilisées, et, en cas d’envoi, de partage ou de transfert de données, si ceux-ci sont conformes aux règlementations et aux normes. Le tableau de bord CISO éclaire les décisions des dirigeants, tout en leur fournissant une vision détaillée de la conformité.
• Environnement cloud à locataire unique : le transfert de fichiers, le stockage de fichiers ainsi que l’accès utilisateur s’effectuent sur une instance Kiteworks dédiée, déployée sur site, au sein d’une infrastructure de type IaaS, ou encore hébergée par une instance privée à locataire unique par Kiteworks dans le cloud via le serveur Kiteworks cloud. Cela signifie qu’il n’y a ni temps partagé, ni bases de données partagées, ni référentiels ou ressources partagés, ni risque de violation ou d’attaque intercloud.

Découvrez la puissance de Kiteworks pour la gestion du cycle de vie des données, en réservant votre démo personnalisée.

Ressources complémentaires

• Webinar Discover Microsoft’s Risk Gaps and Learn How to Fill Them
• eBook 5 Reasons Why Security-first Businesses Choose FedRAMP Authorized
• Blog Post What Is Data Classification [4 Common Types]