Tendances de la gestion des données en 2024 - DATAVERSITY

Tendances de la gestion des données en 2024 – DATAVERSITY

Horodatage: 26 décembre 2023 3h35
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Les tendances en matière de gestion des données pour 2024 devraient aller de l'impact du paquet de lois sur les services numériques (DSA) de l'UE aux nouvelles variantes de ChatGPT axées sur la gestion des données. La gestion des données (DM) traite de la collecte, du traitement et du stockage des données, ainsi que des lois et réglementations qui protègent les droits des personnes. La gestion des données d’une organisation implique un large éventail de pratiques, de politiques et de procédures.

Les entreprises peuvent s’attendre à des changements importants dans leurs processus DM en 2024. 

L’objectif de la gestion des données est d’utiliser les données de manière efficace et rentable tout en aidant les utilisateurs à mener à bien leurs tâches et leurs projets. Développer une stratégie DM robuste est devenu extrêmement important pour les organisations. Une stratégie solide de gestion des données doit inclure une gamme d'outils et de techniques de DM, et prendre en charge la veille économique et l'analyse.

Les systèmes de gestion de données sont traditionnellement développés autour d'une plate-forme DM, qui peut inclure des logiciels prenant en charge des bases de données, des entrepôts de données, des lacs de données, des analyses de données, l'intégration de données, etc.

Les changements technologiques et réglementaires peuvent être préparés avec une bonne planification. D’autres tendances pour 2024 pourraient inclure :

  • Gestion automatisée des données
  • La gestion des données de santé
  • Sécurité hybride/multi-cloud

L’impact du paquet DSA de l’Union européenne en 2024

Le comportement et les tendances des entreprises en 2024 seront influencés, en partie, par le paquet DSA que l’Union européenne a élaboré et adopté.

L'Union européenne (contrairement aux États-Unis) a mis en place des réglementations supplémentaires pour protéger ses citoyens : le Digital Services Act et le Digital Markets Act, également appelés le Digital Services Act. Forfait DSA. Ces lois rendent les activités en ligne plus sûres et protègent les droits des consommateurs et des utilisateurs. L'application commencera le 6 mars 2024. 

Le package DSA est conçu pour protéger les droits des utilisateurs et pour uniformiser les règles du jeu, en réduisant l'impact de quelques grandes plateformes (Facebook, Twitter, Google et autres sites Web comptant plus de 45 millions d'utilisateurs mensuels).

Une préoccupation importante dans son développement était la vente de contenus, de biens et de services illégaux en ligne – pédopornographie, armes à feu, services de piratage, etc. On craint également que les services en ligne ne soient abusés par des systèmes algorithmiques manipulateurs conçus pour amplifier la propagation de la désinformation.

Le paquet DSA a une portée extraterritoriale et aura un impact sur les entreprises du monde entier. Si une organisation fait affaire avec des clients européens, même si elle n'est pas située en Europe, elle doit suivre les règles DSA lorsqu'elle fait affaire avec des personnes ou des entreprises au sein de l'Union européenne. Même si une grande partie du package concerne de très grandes plateformes en ligne, petites entreprises sont également impactés.

Les petites entreprises doivent être conscientes que le paquet DSA s’applique à tous les services numériques reliant les consommateurs européens au contenu (en ce qui concerne la désinformation), aux biens et aux services en ligne (en ce qui concerne les activités illégales). 

Les organisations exerçant leurs activités dans l’UE devront remplir de nouvelles obligations impliquant l’évaluation et la lutte contre les risques, la réduction des dommages, la protection des droits de leurs utilisateurs en ligne et des responsabilités plus larges en matière de responsabilité et de transparence. Ces réglementations visent à offrir de nouvelles protections aux utilisateurs d'Internet et à clarifier les responsabilités juridiques des organisations exerçant leurs activités sur Internet.  

Gestion automatisée des données

Réduire le besoin de gestion manuelle des données est devenu un objectif clé pour certains développeurs de logiciels. Lors de l'installation outils automatisés de gestion des données peut être un processus compliqué, mais lorsqu'il est effectué correctement, il améliore l'efficacité, réduit les coûts et élimine le travail manuel fastidieux. Vous trouverez ci-dessous quelques processus automatisés que les organisations ont commencé à utiliser : 

  • Collecte de données: La collecte de données provenant de différentes sources, telles que des bases de données, des documents et d'autres sites Web.
  • Intégration de données: Cela implique de récupérer les données collectées, de les transformer dans un format approprié et de les stocker dans un référentiel unique.
  • Nettoyage des données : Processus de suppression des enregistrements en double, de normalisation des formats de données et de correction des erreurs.
  • Traitement et analyse des données : L'utilisation d'algorithmes ou d'apprentissage automatique pour développer des informations à partir des données.
  • Gouvernance des données : Ce processus consiste à garantir que les données sont traitées conformément aux politiques de l’entreprise et aux réglementations gouvernementales.

Pour répondre aux exigences importantes liées à la gestion efficace d’énormes quantités de données au quotidien, les outils d’automatisation logiciels doivent faire partie des pratiques de DM d’une organisation. 

En 2024, nous pouvons nous attendre à ce que l’IA et le ML (apprentissage automatique) fournissent de précieux services d’automatisation. 

Maximiser les soins de santé grâce à la gestion des données

Contrairement aux secteurs de la banque et de la vente au détail, le secteur de la santé n’a pas encore pleinement utilisé l’analyse des données ou la recherche sur les mégadonnées. Il existe diverses raisons à ce retard, allant de la confidentialité des patients à une moindre importance accordée aux profits. 

Cependant, le secteur de la santé a commencé utiliser l'analyse et le big data pour trouver des modèles. Un exemple simple vient de France : quatre hôpitaux, tous membres de l'Assistance Publique-Hôpitaux de Paris, ont utilisé les 10 dernières années de leurs dossiers d'admission à l'hôpital pour faire des prévisions horaires et quotidiennes du nombre de patients qu'ils pouvaient attendre dans chaque établissement. L'analyse a présenté des tendances pertinentes dans les taux d'admission. 

Un autre exemple d’analyse de données dans le secteur de la santé est l’utilisation d’alertes en temps réel. Les hôpitaux ont commencé à utiliser Aide à la décision clinique (CDS) logiciel qui analyse les données médicales sur place et conseille les professionnels de santé dans leurs décisions prescriptives.

Le 11 novembre 2023, le ministère des Anciens Combattants a inscrit son millionième vétéran dans une base de données génétiques soutenant le Programme d'un million de vétérans. ​​Les objectifs de leurs recherches basées sur des données sont de mieux comprendre l’impact des gènes, des expositions militaires et des comportements liés au mode de vie sur la santé des personnes et de fournir une médecine individualisée.

Gestion des données pour la sécurité du cloud hybride

En 2024, nous pouvons nous attendre à ce que les systèmes de gestion des données utilisent chiffrement, architecture maillée de cybersécuritéet une segmentation du réseau comme moyens de fournir une sécurité dans le cloud hybride et de protéger les données. 

Ces dernières années, la définition d'un cloud hybride s'est élargie, passant de la combinaison d'un système sur site associé à un cloud public à l'inclusion de systèmes multi-cloud. Le cloud hybride prend en charge un système flexible qui donne accès à des outils spécialisés. 

Malheureusement, le processus d'utilisation d'un système hybride/multi-cloud s'accompagne également de certains défis de sécurité. 

L'utilisation de plusieurs cloud devient complexe du point de vue de la gestion et de la sécurité. Sans les procédures appropriées en place pour suivre et surveiller l’utilisation des différents services cloud, la direction ne sait pas qui utilise les ressources. 

De plus, ils ne sauront pas quand ils sont utilisés avant de recevoir la facture. Étant donné que plusieurs applications utilisent des systèmes sur site et multi-clouds pour accéder aux données et les utiliser, l'observabilité devient cruciale. (Dans ce cas, l'observabilité signifie la capacité de surveiller les données et les événements sur plusieurs cloud et systèmes internes.) 

Les fournisseurs, tels que Middleware et Datadog, ont reconnu ce besoin et se sont concentrés sur la fourniture d'outils d'observabilité qui fournissent un « panneau de verre unique » intégré à des fins de visualisation. 

Une autre préoccupation est que différents cloud utilisent différentes formes de sécurité. Développer un système interconnectant tous les cloud utilisés par votre organisation pour travailler sur des projets présente un problème de sécurité important, dans la mesure où chaque connexion peut constituer une violation potentielle. Les cloud hybrides/multi-clouds offrent une flexibilité significative pour déplacer rapidement les charges de travail entre différents environnements, mais le processus augmente également les risques de sécurité.

Gestion des données grâce à l'intelligence artificielle

Bien que l’utilisation de l’intelligence artificielle à des fins de gestion des données ne soit pas nouvelle, elle continue de gagner en popularité. Avant 2023, l’intelligence artificielle était (et est toujours) utilisée pour les tâches DM, agissant comme une forme plus intelligente de processus automatisés. L'intelligence artificielle est utilisée pour diverses tâches de DM, notamment :  

  • Détection d'une anomalie
  • Gestion des métadonnées
  • Découverte automatique des métadonnées
  • Catalogage des données
  • Cartographie des données
  • Surveillance du contrôle de la gouvernance des données

Avec l'introduction de ChatGPT et le grand modèle de langage en le soutenant, nous pouvons nous attendre à de nouvelles solutions offrant des services intelligents et basés sur l’apprentissage. À mesure que les grands modèles de langage continuent d’évoluer, les services prenant en charge les processus de gestion des données continueront d’évoluer avec eux. OpenAI, l'organisation responsable du développement de ChatGPT, a j'ai expérimenté avec la gestion des données.

Image utilisée sous licence Shutterstock

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