Les défis cachés liés aux données auxquels les DSI sont confrontés dans leur quête de meilleurs résultats

L'un des objectifs des DSI est de réduire le temps moyen de détection (MTTD) et le temps moyen de résolution (MTTR). Dans cette quête, ils se retrouvent souvent confrontés à ce que nous appelons des "défis liés aux données". De deux choses l'une : soit vous utilisez ces données, qui peuvent vous offrir la possibilité d'atteindre le but que vous vous êtes fixé plus rapidement, soit vous ne les utilisez pas, et elles restent à l'écart, ne vous apportant aucune aide. Les systèmes des organisations produisent constamment différents flux de données de logs, d'indicateurs, de traces d'application, d'événements de sécurité et de profils d'application. Ces flux constituent une mine d'informations précieuses, sous réserve que vos équipes puissent les gérer et les interpréter efficacement.

L'un des obstacles majeurs dans ce processus est le cloisonnement des données. Avec des poches isolées d'informations dispersées parmi les services et les systèmes, il est très difficile de détecter et de résoudre les problèmes en temps réel. Qui plus est, les incohérences dans les données, l'inexactitude des profils d'application et les latences dans l'analyse des données en temps réel peuvent venir gonfler le MTTD et le MTTR. Résultat, c'est la résilience opérationnelle qui en pâtit. Par ailleurs, si les données ne sont pas contextualisées ou intégrées, la visibilité est réduite, ce qui freine l'identification et la résolution des problèmes.

Lorsqu'on demande aux DSI d'améliorer l'expérience client, ils se tournent généralement vers l'analyse des données client pour fournir de meilleurs services. Mais ce n'est qu'un aspect parmi d'autres. Par exemple, la gestion des données et la découverte des informations jouent aussi un rôle important. Lorsqu'elles sont exécutées efficacement, elles permettent de s'assurer que les clients puissent rapidement repérer les informations qu'ils recherchent. En cas d'éparpillement ou d'inaccessibilité des données, les clients peuvent se retrouver frustrés, confrontés à une expérience loin de les satisfaire.

De même, lorsque les clients nous confient des données et que nous souhaitons améliorer leur expérience, il est essentiel de les préserver. C'est une véritable tâche à part entière, qui nécessite de mettre en place des mesures et des pratiques robustes en matière de sécurité des données. Mais il n'est pas toujours simple d'y parvenir. L'inefficacité de la gestion des données, l'obsolescence des protocoles de sécurité et le manque de chiffrement de bout en bout sont autant de facteurs qui peuvent venir grever cet effort.

Dans le domaine de l'atténuation des risques de sécurité, les données restent un repère essentiel. Vos systèmes génèrent continuellement des données d'événements de sécurité qui, lorsqu'elles sont monitorées et analysées de manière appropriée, permettent une prévention proactive des menaces. La dispersion des données ou le fait qu'elles ne soient pas normalisées font partie des obstacles qui viennent nuire à l'analyse en temps réel. L'obsolescence de l'infrastructure de sécurité, quant à elle, peut rendre impossible la détection des menaces.

Au-delà de la détection des cybermenaces, un autre moyen d'obtenir des défenses efficaces consiste à mettre en place un chiffrement avancé, à effectuer régulièrement des audits et à appliquer des contrôles d'accès aux données rigoureux. Attention toutefois : il faut bien se tenir au courant des cybermenaces les plus récentes et des moyens de se protéger à leur encontre pour pouvoir se défendre. Comme on le voit encore une fois, tout repose sur les données et sur la capacité à y accéder en temps réel de manière sécurisée.

Il n'est pas simple de gérer les défis liés aux données. C'est néanmoins une tâche nécessaire si vous souhaitez améliorer la résilience opérationnelle, l'expérience client et la gestion des risques de sécurité. En surmontant ces défis sous-jacents avec les outils appropriés, il est probable que vous découvriez des opportunités cachées dans vos données, à côté desquelles vous seriez passé. 

En utilisant une solution capable de traiter et de corréler des données venant de différents environnements en temps réel, vous serez capable d'identifier la cause première d'un dysfonctionnement, de fournir exactement aux clients ce qu'ils recherchent, de détecter les menaces de sécurité, et bien plus encore. Lorsque vos données sont connectées aux workflows, vous pouvez facilement les convertir en résultats en temps réel.

Pour avancer, voici ce que vous serez amené à faire : mettre fin au cloisonnement des données en utilisant une architecture flexible, éliminer les incohérences et les angles morts dans les données grâce à des workflows connectés et obtenir des résultats rapidement avec des durées de traitement qui ne prennent que quelques secondes, et non des heures. 

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