À quoi ressemble une bonne stratégie en matière de données ?
Graham Russell : "Vous avez probablement entendu parler des données comme du "nouveau pétrole" et cela peut constituer un facteur de différenciation concurrentiel majeur. Mais les organisations en ont tellement et ces données ne cessent de croître que peu d'entre elles sont réellement capables de transformer leurs données en quelque chose de significatif. La valeur croissante des données digitales indique que les entreprises doivent donner la priorité à l'exploitation de leur plein potentiel tout en les protégeant. Il est essentiel que les organisations veillent à ce qu'elles soient protégées et sécurisées, mais aussi de ne pas oublier leurs données historiques. Une bonne stratégie de données devrait permettre aux entreprises d'activer les données historiques et d'en exploiter tout le potentiel, sans compromettre la sécurité".
Sur quels critères doit-on choisir une solution de sauvegarde et de restauration de données ?
G. R. : "Le premier critère à prendre en compte est l’absence de dépendance vis-à-vis de votre outil SaaS. Encore trop souvent, les organisations ont tendance à stocker toutes leurs données au même endroit. Hors, ces plateformes, à l’instar de Salesforce, ne sont pas à l’abri de défaillances ; les risques de perdre des volumes importants de données sont donc nombreux. Au contraire, en optant pour une solution de sauvegarde et de restauration externe, vous garantissez la disponibilité de vos données critiques, y compris en cas de défaillance. Accéder à ses sauvegardes en dehors de son outil SaaS est donc un critère clé à prendre en compte.
Le second aspect concerne l’étendue et la fréquence des sauvegardes de données. Le plus souvent, les solutions de stockage des données n’incluent pas les métadonnées ; en cas de perte ou de corruption des données, il ne sera pas possible de récupérer les profils, les autorisations d’accès ou encore les dashboards relatifs à ces données. La solution choisie doit donc tout à la fois être en mesure de sauvegarder vos données (y compris non structurées), vos métadonnées, vos fichiers et vos pièces jointes, et d’effectuer des sauvegardes instantanées ou à la demande afin de restaurer facilement toutes les informations dont vous avez besoin en cas d’incident.
Le troisième critère, et non des moindres, porte sur la conformité de la solution. Les organisations sont soumises à de nombreuses réglementations et doivent s’assurer que les solutions déployées les respectent bien. Il est donc indispensable d’opter pour une solution de sauvegarde des données facilitant la mise en place de politiques de rétention des données, vous assurant ainsi de respecter les réglementations en vigueur".
Quels peuvent être les risques de l’IA ?
G. R. : "Alors que l'adoption de l'IA continue de monter en flèche, le risque de violations de données augmente. La sophistication et la portée de l'IA peuvent involontairement exposer des vulnérabilités dans les défenses de cybersécurité, rendant les organisations plus sensibles aux attaques malveillantes et aux accès non autorisés.
Cette intersection inévitable entre l'IA et les violations de données devrait redéfinir le paysage de la protection des données et de la cybersécurité dans un avenir proche. Le bon côté des choses ? Elle permettra de renouveler et d'intensifier l'attention portée aux questions de sécurité et de protection des données. Avec chaque violation qui fait la une des journaux, les entreprises deviennent de plus en plus vigilantes quant à la sécurité de leurs données. Les organisations s'attachent plus que jamais à se conformer aux normes réglementaires et à démontrer qu'elles les respectent".
Comment tirer parti de l'IA et de l'apprentissage automatique pour améliorer les produits et services destinés aux clients ?
G. R. : "Dans l'environnement hautement concurrentiel d'aujourd'hui, il est vital de pouvoir tirer des enseignements du passé - vos données historiques sont votre avantage stratégique. Et c'est là que l'IA et l'apprentissage automatique peuvent être utiles : en activant l'analyse et en fournissant des informations commerciales.
En ce qui concerne l'analyse, l'IA peut aider les organisations à obtenir un accès instantané aux données chronologiques, de sorte que les organisations de vente puissent analyser les tendances du pipeline pour s'adapter et avoir un impact sur le trimestre en question. Cela aidera, par exemple, les gestionnaires de patrimoine à suivre des indicateurs tels que les actifs sous gestion au fil du temps, lorsque les soldes des comptes changent tous les jours.
Aussi, les sauvegardes ont une valeur qui va au-delà de la simple restauration de données perdues ou corrompues. Les sauvegardes sont un moyen d'alimenter les modèles d'IA et d'apprentissage automatique. Ces sauvegardes peuvent être utilisées pour enseigner l'IA qui, à leur tour, aideront les utilisateurs à prendre des décisions plus rapides et meilleures.
En ce qui concerne l'IA, les promesses d'amélioration des entreprises sont incroyables. Mais beaucoup trouvent la mise en œuvre de l'IA intimidante. Il faut d'abord accumuler les données. Ensuite, il faut les préparer pour l'entraînement des modèles, une tâche lourde et souvent manuelle. Enfin, il y a la question de la qualité... Des données incomplètes ou inexactes ne fonctionneront pas (elles sabotent les performances des modèles prédictifs). Mais une fois qu'elles sont entièrement assemblées et propres, les données historiques peuvent permettre aux détaillants de prévoir la demande et le chiffre d'affaires afin d'améliorer la planification, et aux entreprises de SaaS de prévoir le désabonnement sur la base de modèles historiques afin de pouvoir y remédier bien avant que le chiffre d'affaires ne soit menacé".
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