Si ces tendances ne devaient cesser de croitre en 2024 et doivent être adressées par l’ensemble des entreprises et institutions, il advient dès aujourd’hui de prendre de la hauteur sur les conséquences que ces transformations entraînent.
Les enjeux liés à l’explosion des données
Les solutions de traitement et de stockage bon marché, la croissance exponentielle du cloud hybride et la généralisation de l’IA entraînent l’accroissement massif du volume de données produites par les entreprises, jusqu’à doubler d’une année sur l’autre. La majorité d’entre elles disposent ainsi d’infrastructures gorgées de données, dont elles ignorent en moyenne 70 % du contenu. Pour autant, les capacités et l’efficacité des datacenters n’évoluent pas aussi rapidement que la quantité de données qu’ils doivent désormais héberger. Avec le déploiement des technologies d’IA, les volumes de calcul de données explosent. Une simple requête dans ChatGPT demande ainsi 10 fois plus de ressources qu’une recherche de données standard.La consommation énergétique liée au numérique est donc en ligne de mire des débats autour de l’urgence climatique. À ce sujet, le gouvernement français multiplie les initiatives visant à réduire l’empreinte environnementale du numérique à l’instar de la loi AGEC de 2020, la loi REEN de 2022 ou encore la feuille de « décarbonation du numérique » déposée la même année. Pour s’y conformer, les entreprises ont nécessairement dû mettre en place des stratégies pour améliorer leur performance énergétique et la gestion de leurs données. Néanmoins, elles manquent encore de mesures concrètes pour réduire le volume de données et la durée de stockage.
De fait, un des enjeux majeurs de 2024 sera de reconsidérer la manière dont nous utilisons et stockons la donnée. Plus concrètement, cela implique d’optimiser les données traitées et produites, de réduire les données superficielles et de se mettre en conformité.
Rationaliser la gestion des données
La multiplication des solutions utilisées au sein des entreprises entraîne bien souvent la présence de doublons entre les silos de données. Pour pallier ce problème, les entreprises ont tout intérêt à centraliser la gestion de leurs données sur une plateforme commune afin de réduire drastiquement la quantité de données stockées. Grâce aux méthodes de déduplication et de compression, elles peuvent également éliminer automatiquement les copies redondantes voire alléger des structures entières avec une version moins lourdes des données existantes pouvant ainsi atteindre un taux de réduction de 96 %.En parallèle, il est important d’adopter des pratiques et automatismes de classification afin de clarifier l’usage que l’entreprise fait de ses données utiles. Une politique d’archivage pertinente et des outils d’IA et de Machine Learning (ML) permettent de trier, classer et supprimer efficacement les données en fonction de leur valeur. Bien qu’énergivore, l’IA s’avère être une aide considérable pour clarifier le contenu et la valeur des données et ainsi être en mesure d’identifier automatiquement les données obsolètes, orphelines et redondantes, lesquelles peuvent être immédiatement supprimées.
Pour faire face aux défis énergétiques modernes tout en continuant d’amasser des données, les entreprises doivent se concentrer sur l’indexation, le classement et une gestion centrée sur le cycle de vie des données. Les innovations technologiques telles que l’IA doivent ainsi être abordées comme un outil pour optimiser le stockage sur site et dans le cloud, grâce à une meilleure compréhension des données qu’elles hébergent. In fine, ces nouvelles habitudes permettront également aux organisations de renforcer leur
cyber-résilience.
Par Mark Molyneux, directeur technique EMEA chez Cohesity
