Le terme « Patrimoine informationnel » fait référence ici à l’ensemble des données et des connaissances, reposant sur des propriétés intellectuelles (littéraires et artistiques) et industrielles : données clients et fournisseurs (voix et images), logiciels maisons portables et documentés, savoir-faire, brevets et secrets de fabrique, bases de données, etc.
Avis d’experte de Malika PASTOR, Directrice des Systèmes d’information d’une entreprise de conseil.
L’ère de l’économie de l’information ne fait que débuter, notre époque produit quantité de données, on parle de Marché Français de la donnée, d’un déluge des données qui s’accroît de manière exponentielle avec le développement de nouvelles technologies telles que les objets connectés, l’intelligence artificielle, le machine learning… D’ailleurs, selon IDC, l’économie de la donnée pèse en France 34,5 milliards d’euros, soit 1,6 % du PIB. Elle représente également 716.000 emplois.
La stratégie numérique des entreprises est, par conséquent, incontournable, et oriente de plus en plus la donnée et sa gouvernance au cœur de ses priorités.
Le Patrimoine informationnel ou économie de l’immatériel
Aujourd’hui, l’entreprise accorde une attention particulière à son patrimoine informationnel, qui a une forte valeur financière au titre de l’actif immatériel. Tous les secteurs d’activité sont concernés. Mais cet actif numérique ne constituera une nouvelle richesse pour l’entreprise que si celle-ci apprend à le collecter, le contrôler, le protéger, le valoriser et l’exploiter via son système d’information.
Le numérique, facteur de performance et de compétitivité, impose à l’entreprise innovante, en pleine mutation, de devenir un meilleur gestionnaire de son patrimoine et de mieux le connaître.
Un dialogue entre la DSI et les Métiers
Pour répondre à cet enjeu crucial, que les Anglo-saxons qualifient de
Knowledge Management, l’entreprise doit donc envisager une approche globale pour ses données et se doit de définir un cadre méthodologique, et d’élaborer un modèle de données (
Master Data Model) :
1/ Analyser et recenser les flux fonctionnels et les applications qui utilisent les données.
2/ Cartographier et localiser les données internes et externes, définir leurs usages et identifier leurs valeurs ainsi que les enjeux de qualité avec les Métiers.
3/ Constituer les fondamentaux sécuritaires : Disponibilité/Accessibilité, Intégrité depuis son origine/sa création, Identification/Authentification du ou de ses auteur(s), Confidentialité/Chiffrement (anonymisation), Traçabilité et Pérennité/Cycle de vie/Dématérialisation/Archivage électronique (site d’hébergement interne et/ou externe), Sensibilisation des utilisateurs.
A noter : En 2007, le CIGREF et la Fédération de l’
Information Lifecycle Management (ILM), du stockage et de l’Archivage (FEDISA) avaient déjà publié un livre blanc sur la protection du patrimoine informationnel de l’entreprise, puis plus récemment en 2015 un rapport sur «
Les Enjeux Business des Données ». Face aux nouvelles menaces telle que la cybercriminalité qui pèsent sur les entreprises, la protection des données dispersées et transformées reste un enjeu primordial selon le CESIN.
4/ Collecter et classifier les données (
Data Classification) permet de les typer et de décliner pour chaque typologie, de les soumettre à des règles de gouvernance et d’ordonnancement (patrimoniales, règlementaires, économiques) ou des règles de confidentialité et de niveaux d’impacts (Fort, Moyen ou Faible : HBI
High Business Impact, MBI
Medium Business Impact, LBI
Low Business Impact).
A noter : Il n’existe pas de système de classification universel des données. Les solutions techniques mises en place ont chacune un coût différent selon leur degré de sophistication. Il convient cependant d’utiliser une structure cohérente et efficace, adaptée aux besoins et à la taille de l’entreprise.
5/ Valoriser les données et créer de la valeur ajoutée, objectif ultime de l’entreprise moderne qui consiste à choisir, à traiter et à exploiter les données provenant de diverses sources, via des outils analytiques pour les transformer en actifs stratégiques, de manière rationnelle et optimisée, et ce grâce au Big Data.
A noter : De nos jours, on parle d’entrepôts de données, d’une hyper-volumétrie en Zetta-octets (Zo) des données collectées, stockées numériquement, majoritairement et massivement externalisés dans le Cloud.
Selon une autre étude IDC, parue en Avril 2014, ce Volume de données appelé « Univers Digital » devrait être de l’ordre de 44 Zetta-octets en 2020, soit 44.000 milliards de Giga-octets !
En conclusion
Grâce aux nouvelles architectures et solutions agiles proposées par la DSI, aux nouvelles capacités des systèmes d’information en terme de réseau (bande passante) et de stockage (systèmes Flash), les Métiers peuvent élaborer de nouvelles perspectives en matière de stratégies Big Data. Néanmoins, il est essentiel de rappeler que ces fondamentaux en matière d’instance de gouvernance de l’information doivent respecter le cadre réglementaire et juridique, ainsi que les normes en vigueur, afin de créer une stratégie d’entreprise performante pour l’ensemble des données.
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