Être data ready : de quoi parle-t-on ?

D'après les prédictions des experts d'IDC dans leur rapport Worldwide IT 2021, d'ici la fin de l'année, 80 % des entreprises mondiales mettront en place une stratégie nouvelle pour passer à une infrastructure et des applicatifs majoritairement dans le cloud. Un changement de modèle deux fois plus rapide qu'avant la crise sanitaire.

C'est l'un des nombreux exemples du « nouveau monde », celui qui demeurera après la pandémie, et cela intègre une véritable transformation du « monde de la donnée » lui-même. Les entreprises accélèrent leur migration vers le cloud, d'autres étendent leurs stratégies premières pour y intégrer des environnements multiclouds ou hybrides. Nous pouvons le dire : le statu quo qui entourait jusqu'ici la gestion de la donnée n'est plus.

Face à ces évolutions, la « data readiness » ou l'appréhension et la compréhension de la donnée dans son ensemble (identification, classification, protection, récupération, mise en conformité) n'est plus une question de survie mais un moyen de sortir gagnant de cette nouvelle révolution numérique. Aussi, comment les entreprises peuvent-elles s'engager dans cette voie avec un avantage ?

La migration vers le cloud : un défi à appréhender au plus tôt

La transformation numérique, dont on parle depuis plus de 20 ans déjà, renvoie aux applications les plus traditionnelles et aux piles de données qui, sans être laissées de côté, peuvent ne pas s'intégrer à cette nouvelle étape du parcours des entreprises. Alors que ce qui caractérise aujourd'hui la transformation numérique, comme le cloud, le SaaS et les nouvelles applications par conteneur Kubernetes sont construites à partir de nouvelles structures. Et cette évolution est synonyme d'une gouvernance de la donnée en mutation elle aussi, alors que les menaces ciblant les données produites par ces technologies ne cessent de se multiplier.

Les entreprises ne peuvent transformer leurs applications métiers en des structures traditionnelles. Cela illustre d'ailleurs parfaitement à quel point les services informatiques sont mal équipés pour gérer la donnée dans cette nouvelle ère de transformation numérique ultra rapide. De nouvelles compétences, une plus grande mise à l'échelle, différentes plateformes et la capacité à protéger and tirer parti de la donnée sont aujourd'hui les prérequis essentiels pour connaître le succès.

Aussi, la clé de la « data readiness » commence par la protection de la donnée dans son ensemble, avant de très vite passer à la gouvernance et la conformité de celle-ci, à la récupération des données en cas d'attaques ou d'incidents et enfin d'une bonne dose d'innovation en continu pour ne pas se laisser dépasser par cet environnement fluctuant et gérer la donnée efficacement.

Adopter une stratégie de gestion des données unifiée est indispensable

La manière dont ces charges de travail différentes fonctionnent ensemble peut poser quelques problèmes aux services informatiques. Aussi, il est clé d'unifier les procédés pour la gestion des données dans son ensemble. Les charges de travail traditionnelles, comme nouvelles, doivent intégrer une stratégie englobante, qui comprend leur protection, leur récupération, leur sécurisation et leur disponibilité. Sans oublier les données des applications SaaS, qui demandent une protection identique à celle des solutions traditionnelles, sur site comme dans un modèle de cloud hybride.

L'unification de cette stratégie peut engendrer une protection inadéquate des données et ainsi créer un cercle vicieux, capable d'affecter l'ensemble de l'organisation. Pour mettre fin au statu quo sur la gestion de la donnée, il est impératif que les directions soient également concernées. Il est essentiel de basculer de l'attentisme au préventionnisme, en intégrant l'idée que la donnée est un atout pour l'avenir des organisations et que celle-ci doit être protégée.

Que ce soit pour leur déploiement ou l'exécution de workflows dans le cloud, les nouvelles applications doivent bénéficier des mêmes standards en matière de protection des données que les applications traditionnelles, afin de prouver aux organismes de régulation qu'elles sont conformes et encadrées, et en tenant de leurs caractéristiques, des risques de fuite de données qui y sont associés et des possibilités d'optimisation de celles-ci.

Les principes directeurs de la data readiness

Avant la pandémie, le statu quo sur les données n'était pas problématique outre-mesure. Mais avec le télétravail généralisé et l'accélération de la transition vers le cloud, les besoins des entreprises ont changé presque du jour au lendemain - et cela inclut la manière dont les données sont perçues et donc traitées. La sauvegarde a souvent été considérée comme un produit de base, comme une assurance. Mais il est temps d'être plus proactif et de penser à une gestion de la donnée qui les exploite davantage comme un atout.

Oui, la préparation des données est une bonne chose. Mais pour y parvenir, il y a sept principes directeurs à prendre en compte :

1. Maîtriser la prolifération des données
2. Ne laisser aucun workflow de côté
3. Identifier les zones grises et les données non classifiées
4. Adopter une gestion prescriptive des données tout au long de leur cycle de vie
5. Automatiser et recalibrer en permanence
6. Améliorer l'économie de la donnée
7. Suivre l'évolution du paysage des menaces

La « data readiness » est à la fois un marathon et un sprint, dans la mesure où il s'agit d'une stratégie à long terme, essentielle pour l'entreprise dès maintenant. Il s'agit de disposer d'une plateforme solide avec la couverture la plus étendue possible. Plus les charges de travail seront couvertes, plus les entreprises pourront fournir des prescriptions précises en matière de gouvernance de la donnée. Une fois le cadre de gestion de la donnée en place, les services informatiques peuvent piloter des solutions DevOps, fournir des données via le cloud et les stocker à des niveaux de stockage différenciés et pouvant être mis à l'échelle.

Être prêt à gérer efficacement et intelligemment les données permet aussi aux entreprises d'identifier la source des menaces grâce à l'apprentissage automatique et à l'IA. Aucune charge de travail ne doit être laissée de côté, et avec une solution unifiée, les entreprises peuvent gérer les données où qu'elles vivent, qu'elles soient sur site, en périphérie ou dans le cloud

Xavier Bourdelois, - Commvault.