Les lacs de données sont puissants mais risquent de devenir des « marécages de données ».
Les lacs de données sont à l’origine une solution brillante à un problème moderne : la gestion des montagnes de données que les entreprises génèrent à chaque seconde. Flexibles et évolutifs, ils facilitent le stockage de toutes sortes de données, structurées ou non. Contrairement aux systèmes traditionnels, les lacs de données offrent un schéma en lecture, ce qui signifie que vous n’avez pas besoin de définir l’utilisation des données avant de les stocker. Il s’agit d’un avantage considérable, en particulier dans les secteurs à évolution rapide où les cas d’utilisation changent constamment.
Cependant, sans règles ni structure, un lac de données se transforme en un dépotoir. Les équipes y jettent des données non structurées et de mauvaise qualité sans réfléchir à la façon dont elles s’intègrent dans le tableau d’ensemble. Rapidement, les données ne sont plus fiables. Personne ne sait ce qui est utile, d’où elles viennent ou comment les utiliser. Cette désorganisation fait grimper en flèche les coûts de stockage et d’informatique. Des problèmes de conformité apparaissent et vous vous retrouvez avec un fouillis que personne ne peut démêler.
Dans les années 2010, les entreprises se sont ruées sur les lacs de données, enthousiasmées par leur potentiel. Au lieu de cela, elles ont eu droit à un exemple typique de la « tragédie des biens communs ». Les ressources partagées – comme ces lacs de données – ont été surutilisées et mal gérées, perdant ainsi toute valeur.
« La qualité d’un lac de données dépend de la structure et de la stratégie qui le sous-tendent. Sans une supervision claire, ces lacs se transformeront en marécages, noyant les entreprises sous les coûts et la confusion. »
Les lacs de données de sécurité sont confrontés à des défis uniques
Les lacs de données de sécurité sont une bête à part entière. Les entreprises utilisent entre 40 et 100 outils de sécurité, chacun générant d’énormes quantités de données dans des formats que personne d’autre ne peut lire facilement. Ces outils fonctionnent comme des artistes solistes dans une symphonie, créant des silos de données au lieu d’une harmonie. Un lac de données centralisé semble être la solution idéale – rassembler toutes les données, les rendre consultables et obtenir des informations. Mais malheureusement, ce n’est pas aussi simple.
Que se passe-t-il à la place ? Le chaos. Les données de sécurité sont diverses en termes de qualité et d’objectif. Vous avez des données pour les besoins de la production, les expériences, les audits, et j’en passe. En l’absence de structure, trouver la bonne information devient un cauchemar. Imaginez que vous cherchiez une alerte critique enfouie sous des centaines de fichiers intitulés « Critical SOC Alerts » (alertes critiques du SOC). Pire encore, les données que vous avez finalement trouvées peuvent être obsolètes ou peu fiables. Qui est chargé de les corriger ? Personne ne le sait.
Passons maintenant aux coûts. Plus vous versez de données dans un lac mal géré, plus les coûts de calcul et de stockage augmentent. La conformité est un autre problème majeur. Si vous ne savez pas quelles données vous possédez, vous ne pouvez pas les protéger. C’est un problème à une époque où les réglementations sont strictes et où les violations coûtent cher.
Des stratégies proactives permettent de maintenir les lacs de données propres et fonctionnels
Un lac de données propre et efficace n’est pas le fruit du hasard. Vous avez besoin d’un plan de match. Tout d’abord, ne traitez pas votre lac comme un tiroir de bric-à-brac. Définissez ce qui y entre et pourquoi. Concentrez-vous sur les résultats : quelles sont les décisions ou les informations que vous souhaitez obtenir ? Déverser des données au hasard, en espérant qu’elles seront utiles plus tard, c’est courir au désastre.
Ensuite, désignez un responsable. En fait, mettez plusieurs personnes en charge. Une gouvernance solide ne doit pas s’arrêter à la question de savoir qui peut accéder au lac. Vous devez définir clairement les responsabilités pour chaque donnée. Qui s’assure de la cohérence d’un flux de données ? Qui surveille les mises à jour ? La collaboration entre les équipes est essentielle et ne doit pas se faire en solo.
Forte gouvernance du lac de données
Examinons maintenant les métadonnées, car elles sont plus importantes qu’on ne le pense. Utilisez des conventions de dénomination et des structures de fichiers cohérentes pour que tout le monde sache à quoi s’en tenir. Allez plus loin avec le lignage des données, qui vous permet de savoir d’où viennent les données, qui les possède et comment elles sont utilisées. Il est ainsi plus facile de répondre aux questions, de valider les ensembles de données et d’éviter que le lac ne devienne un marécage.
Les lacs de données mal gérés deviennent un fardeau
Un lac de données mal géré est à la fois une opportunité manquée et une responsabilité. Vous vous retrouvez avec des coûts exorbitants, des données inexploitables et des systèmes qui ralentissent tout. Pire encore, vous vous exposez à des amendes réglementaires et à des risques de sécurité. Si vous ne savez pas quelles données vous possédez, comment pouvez-vous les protéger contre les violations ou les manipulations ?
Un lac désordonné compromet votre visibilité. Vous ne pouvez pas détecter efficacement les menaces, respecter les normes de conformité ou prendre des décisions en toute confiance. Les lacs de données devraient être un atout, mais lorsqu’ils sont mal gérés, ils épuisent les ressources et créent plus de problèmes qu’ils n’en résolvent.
La solution est simple mais exige de la discipline : définir des stratégies claires, appliquer la gouvernance et prêter attention aux métadonnées. Il s’agit là de bonnes pratiques qui devraient constituer la base d’un lac de données qui fonctionne réellement.
Dernières réflexions
Traitez-vous vos données comme un atout stratégique ou comme un coût supplémentaire à gérer ? L’avenir appartient aux marques qui voient clair là où d’autres voient le chaos. Votre lac de données vous permet-il de réaliser des percées ou de vous enliser ? Examinez attentivement vos données, trouvez les points faibles et agissez.
