Place croissante - Selon Alexis Gil Gonzales, fondateur et CEO d’Aleph Technologies, « le big data occupe une place de plus en plus importante dans la stratégie de gestion des risques. Et cela concerne de nombreux secteurs ! »

 

De la finance aux assurances - Par exemple, dans la finance, la gestion des portefeuilles utilise traditionnellement des outils comme les simulations et le forecasting. Plus le volume de données analysé y est grand, plus la précision des modèles de risque et des prédictions l’est aussi. Dans la banque et les assurances, la détection de la fraude bénéficie aussi des technologies big data. Une réponde rapide à des situations de risque peut en outre augmenter la compétitivité d’une entreprise.

 

Sécurité des infrastructures - Les politiques de sécurité et de protection des infrastructures big data ne diffèrent guère de celles des infrastructures traditionnelles. Alexis Gil Gonzales : « L’important est de les définir et de les appliquer ! La sécurisation des données se focalise sur le contrôle des accès non autorisés, alors que leur protection vise à prévenir leur perte ou indisponibilité pour des accès autorisés. Vu le volume des données, leur implémentation dans un contexte big data implique des technologies appropriées. Une bonne gouvernance des données permet d’identifier rapidement et de monitorer des ruptures de conformité. » Cette gouvernance englobe la qualité des données, leur sécurité et protection, leur consistance, leur interprétation, etc.

 

GDPR - La régulation GDPR élargit le cadre légal précédent et renforce les pénalités en cas de non-conformité. « L’aspect le plus épineux de cette régulation est probablement la confidentialité des données dès la conception des produits ou services. Cela pose deux problématiques : comment les sociétés ayant des infrastructures big data peuvent-elles s’assurer d’être en conformité avec le GDPR ? Comment les technologies big data peuvent-elles favoriser cette conformité avec la régulation GDPR ? »

 

Barrières - Sur ce point, des barrières se dressent parfois : une technologie trop complexe et un personnel peu qualifié. Toutefois, nuance notre interlocuteur, « cela s’améliore ces dernières années : les infrastructures big data peuvent être externalisées en ligne et gérées plus simplement ».