Le besoin croissant de découvrir des données sensibles structurées et non structurées, l’augmentation des investissements dans la protection des données en raison de l’évolution des réglementations, et le besoin d’accéder aux données en temps réel devraient favoriser l’adoption du marché de la découverte de données. La demande croissante de solutions de découverte de données en Asie-Pacifique (APAC) est l’un des principaux facteurs de croissance du marché de la découverte de données en APAC. Cela est dû aux préoccupations croissantes en matière de confidentialité et de sécurité concernant les données sensibles, structurées – et non structurées – découvertes, au nombre croissant de demandes de données, à l’évolution des réglementations et à la demande croissante des entreprises pour un accès en temps réel aux données, ainsi qu’à l’augmentation des investissements dans les solutions d’analyse et de gestion des données. L’augmentation des demandes d’information, les préoccupations croissantes concernant la sécurité et la protection des données, l’augmentation des besoins et l’évolution des règles relatives à l’utilisation des données personnelles à des fins commerciales, le besoin croissant d’outils et de services plus avancés de collecte et d’analyse des données, l’augmentation des investissements des entreprises et l’augmentation des investissements des gouvernements et des entreprises en fonction de l’évolution des règles de protection des données, l’augmentation des exigences en matière de protection des données et de conformité, et les exigences en matière de développement et de mise en œuvre de nouveaux outils d’exploration des données. [Sources : 13,12,12]
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Il y a des défis clés encourageants, mais il y a aussi des opportunités et des activités clés dans l’espace de découverte des données, et un certain nombre d’opportunités de collaboration et de collaboration, et il y a un défi clé à relever pour les promouvoir. Mais il y a des défis et des activités clés encourageants, comme la création de nouveaux modèles de données et d’outils pour l’exploration des données. [Sources : 15,12,0,0]
lusieurs définitions des fonctions de reconnaissance des données ont été adaptées à partir des rapports de recherche de Gartner comme moyen. Les fonctions du marché de la découverte de données ont été divisées en trois catégories : la découverte de données par recherche, l’exploration de données et la gestion de données. Plusieurs définitions des fonctions de découverte des données, telles que la recherche, la découverte, le moteur de recherche, l’interrogation, l’analyse ou les outils et services de recherche et d’analyse, ont également été tirées du rapport de recherche Gartsner à titre indicatif. [Sources : 12,18,18]
Les outils de découverte de données résolvent le problème de l’échelle, car de nombreux outils peuvent scanner un grand environnement et identifier des données sans qu’une équipe d’analystes humains soit nécessaire en permanence. Cependant, l’utilisation des données comme un modèle d’expression régulière demande beaucoup de temps et d’efforts pour trouver les modèles optimaux pour la découverte de données. La fonction de découverte de données exige que l’utilisateur sélectionne d’abord un nouvel enregistrement existant et télécharge un nouvel enregistrement pour l’explorer. [Sources : 7,11,10,19]
Un outil robuste de reconnaissance des données permet aux administrateurs de créer un catalogue central de leurs fonds de données et de retrouver les données sensibles qui y sont stockées. Les outils de détection des données aident l’équipe de sécurité à savoir où se trouvent les données sensibles. En fournissant les bases de la gouvernance et de la politique de sécurité, une plateforme de découverte des données peut identifier et classer les données dans le contexte de l’organisation. Il existe des catalogues de données sensibles qui organisent le contenu de manière significative et aident les équipes de sécurité à savoir plus précisément où se trouvent les données sensibles et ce qu’elles signifient. [Sources : 6,17,16,16]
Un outil robuste de reconnaissance des données devrait faciliter la lecture et la compréhension des modèles de données entre les départements et l’échange d’informations. Une fois que vous avez mis en place vos découvertes et classifications de données, assurez-vous de bien comprendre ce que les données vous aideront à réaliser. Identifier et crypter les données pour les protéger est la priorité de toute solution de reconnaissance et de sécurité des données. Les employés, les partenaires et les clients accèdent aux données de n’importe où et à tout moment, et il est important pour eux d’y accéder. [Sources : 4,1,14,2]
Disposer d’un mécanisme qui permet la découverte de données granulaires et angulaires est un problème qui doit être résolu avec les protocoles existants ou nouveaux. Cela peut signifier donner l’accès aux données à un nombre limité de data scientists, tout en essayant de répondre aux besoins globaux de votre entreprise, pour ensuite créer beaucoup de processus d’approbation et de bureaucratie autour des données de votre entreprise et de ses besoins. Sources : 15,3]
La découverte de données nécessite la compréhension des relations entre les données et la modélisation des données, ainsi que l’utilisation d’analyses avancées pour vous aider à révéler des informations. La divulgation des données est étroitement liée aux données confidentielles, qui, selon vous, relèvent de trois catégories : le traitement des données, l’analyse des données ou la visualisation des données. Les fonctions clés du logiciel de reconnaissance des données sont l’analyse des données et de leurs relations avec d’autres sources de données et le traitement de ces données. En général, une tâche de découverte de données comprend des mesures axées sur les données telles que l’exploration de données, l’analyse et la visualisation, l’analytique, la modélisation et l’analyse. [Sources : 9,18,6,6]
Il peut être nécessaire de comprendre les données et leurs relations avec d’autres sources de données et des données connexes, ainsi que l’utilisation de l’analyse avancée et la visualisation des données. Sources : 3]
L’objectif de la filiale cartographique est de trouver l’endroit où les cartes et les données sont stockées, et leur portée doit être à l’échelle de l’entreprise. Bien que ces numéros soient principalement destinés aux géoscientifiques, qui ont souvent un emplacement spatial précis en tête lorsqu’ils recherchent des données, ils vous fournissent des paramètres de recherche spatiaux et temporels. Sources : 5,8]
Sources :
- 0] : https://www.prnewswire.com/news-releases/the-worldwide-sensitive-data-discovery-industry-is-expected-to-reach-12-4-billion-by-2026–301230226.html
- 1] : https://www.privacyvirtuoso.com/data-discovery.php
- 2] : https://www.infosecurity-magazine.com/opinions/howto-data-discovery/
- [3] : https://tools.ietf.org/html/draft-mcbride-edge-data-discovery-overview-05
- [4] : https://digitalguardian.com/blog/what-data-discovery
- [5] : https://datascience.codata.org/articles/10.5334/dsj-2019-003/
- [6] : https://cloud.netapp.com/blog/clc-blg-data-discovery-benefits-tools-and-best-practices
- [7] : https://www.vistainfosec.com/blog/key-elements-to-consider-in-a-pci-dss-card-data-discovery-process/
- [8] : https://www.pcidssguide.com/card-hunting-finding-card-data-for-pci/
- [9] : https://bi-survey.com/data-discovery
- [10] : https://www.infosysblogs.com/infosysdigital/2020/09/why_unstructured_data_discover.html
- [11] : https://dtdocs.sisense.com/article/data-discovery
- [12] : https://www.globenewswire.com/news-release/2021/01/20/2161278/28124/en/The-Worldwide-Data-Discovery-Industry-is-Expected-to-Reach-14-Billion-by-2025.html
- [13] : https://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/sensitive-data-discovery.asp
- [14] : https://www.datapine.com/blog/what-are-data-discovery-tools/
- [15] : https://www.onetrust.com/blog/requirements-of-a-data-discovery-solution/
- [16] : https://securiti.ai/blog/data-discovery-best-practices/
- [17] : https://nightfall.ai/data-discovery-and-classification-secure-pii
- [18] : https://www.softwareadvice.com/bi/data-discovery-tools-comparison/
- [19] : https://www.lightsondata.com/how-to-implement-data-profiling-for-successful-source-data-discovery/