classification des données

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La classification des données est le processus d’organisation des données en catégories qui les rendent faciles à récupérer, à trier et à stocker pour une utilisation future.

Un système de classification des données bien planifié facilite la recherche et la récupération des données essentielles. Cela peut être particulièrement important pour la gestion des risques, la découverte juridique et la conformité. Les procédures et lignes directrices écrites pour les politiques de classification des données devraient définir les catégories et les critères que l’organisation utilisera pour classer les données et préciser les rôles et les responsabilités des employés au sein de l’organisation en ce qui concerne la gérance des données. Une fois qu’un schéma de classification des données a été créé, des normes de sécurité spécifiant des pratiques de manipulation appropriées pour chaque catégorie et des normes de stockage définissant les exigences du cycle de vie des données doivent être prises en compte.

Objet de la classification des données

En plus de faciliter la localisation et la récupération des données, un système de classification des données soigneusement planifié facilite également la manipulation et le suivi des données essentielles. Bien qu’une combinaison de tous les attributs suivants puisse être atteinte, la plupart des entreprises et des professionnels des données se concentrent sur un objectif particulier lorsqu’ils abordent un projet de classification des données. Les objectifs les plus courants comprennent, sans s’y limiter, les suivants:

  • Confidentialité. Un système de classification qui valorise la confidentialité au-dessus d’autres attributs se concentrera principalement sur les mesures de sécurité, y compris les autorisations des utilisateurs et le cryptage.
  • Intégrité des données. Un système axé sur l’intégrité des données nécessitera plus de stockage, d’autorisations utilisateur et de canaux d’accès appropriés.
  • Disponibilité des données. Lorsque la sécurité et l’intégrité n’ont pas besoin d’être perfectionnées, il est plus facile de rendre les données plus facilement accessibles aux utilisateurs.

Importance de la classification des données

La classification des données est un moyen de s’assurer qu’une entreprise ou une organisation est conforme aux directives de l’entreprise, locales ou fédérales pour le traitement des données et un moyen d’améliorer et de maximiser la sécurité des données.

Étapes courantes de la classification des données

Le plus souvent, toutes les données ne doivent pas être classées, et certaines sont encore mieux détruites. Il est important de commencer par prioriser les types de données qui doivent passer par les processus de classification et de reclassification.

Ensuite, les scientifiques des données et d’autres professionnels créent un cadre dans lequel organiser les données. Ils attribuent des métadonnées ou d’autres balises aux informations, ce qui permet aux machines et aux logiciels de les trier instantanément dans différents groupes et catégories. Il est important de maintenir à chaque étape que tous les systèmes de classification des données respectent les politiques de l’entreprise ainsi que les réglementations locales et fédérales concernant le traitement des données.

De plus, les entreprises doivent toujours considérer les pratiques éthiques et de confidentialité qui reflètent le mieux leurs normes et les attentes des clients et des clients:

  • Scanner. Cette étape consiste à faire le point sur l’ensemble d’une base de données et à élaborer un plan de match numérique pour aborder le processus d’organisation.
  • Identifier. Tout, du type de fichier aux unités de caractères en passant par la taille des paquets de données, peut être utilisé pour trier les informations en catégories consultables et triables.
  • Séparé. Une fois que les données sont catégorisées avec un système mis en œuvre par le professionnel de la science des données, elles peuvent être séparées par ces catégories chaque fois que le système est appelé pour les faire apparaître.

La divulgation non autorisée d’informations relevant de l’une des catégories protégées des systèmes de classification des données d’une entreprise constitue probablement une violation du protocole et, dans certains pays, peut même être considérée comme un crime grave. Afin d’appliquer des protocoles appropriés, les données protégées doivent d’abord être triées dans leur catégorie de sensibilité.

La classification des données peut être utilisée pour catégoriser davantage les données structurées, mais il s’agit d’un processus particulièrement important pour tirer le meilleur parti des données non structurées en maximisant leur utilité pour une organisation.

Types de classification des données

En programmation informatique, l’analyse de fichiers est une méthode de division de paquets d’informations en sous-paquets plus petits, ce qui les rend plus faciles à déplacer, à manipuler et à classer ou trier. Différents styles d’analyse aident un système à déterminer le type d’informations saisies. Par exemple, les dates sont divisées par jour, mois ou année, et les mots peuvent être séparés par des espaces.

Dans la classification des données, de nombreux types d’intervalles peuvent être appliqués, notamment les suivants:

  • Intervalles manuels. L’utilisation d’intervalles manuels implique un humain parcourant l’ensemble des données et entrant des pauses de classe en observant où elles ont le plus de sens. Il s’agit d’un système parfaitement fin pour des ensembles de données plus petits, mais qui peut s’avérer problématique pour de plus grandes collections d’informations.
  • Intervalles définis. Les intervalles définis spécifient un nombre de caractères à inclure dans un paquet. Par exemple, les informations peuvent être divisées en paquets plus petits toutes les trois unités.
  • Intervalles égaux. Des intervalles égaux divisent un ensemble de données entier en un nombre spécifié de groupes, répartissant la quantité d’informations sur ces groupes de manière uniforme.
  • Quantiles. L’utilisation de quantiles implique de définir un certain nombre de valeurs de données autorisées par type de classe.
  • Pauses naturelles. Les programmes sont en mesure de déterminer par eux-mêmes les endroits où des changements importants dans les données se produisent et d’utiliser ces indicateurs pour déterminer où les données doivent être fractionnées.
  • Intervalles géométriques. Pour les intervalles géométriques, le même nombre d’unités est autorisé par catégorie de classe.
  • Intervalles d’écart type. Ceux-ci sont déterminés par la différence entre les attributs d’une entrée et la norme. Il existe des valeurs numériques définies pour afficher les écarts de chaque entrée.
  • Plages personnalisées. Les plages personnalisées peuvent être créées et définies par un utilisateur et modifiées à tout moment.

La classification est une partie importante de la gestion des données qui varie légèrement de la caractérisation des données. La classification consiste à trier les informations et les données, tandis que la catégorisation implique les systèmes réels qui détiennent ces informations et ces données.

Il existe certaines catégories de normes de classification des données. Chacune de ces normes peut avoir des lois fédérales et locales sur la façon dont elles doivent être traitées. Ils incluent les éléments suivants:

  • Information du public. Cette norme est maintenue par les institutions de l’État et soumise à divulgation dans le cadre de certaines lois.
  • Informations confidentielles. Cela peut avoir des restrictions légales sur la façon dont il est géré, ou il peut y avoir d’autres conséquences sur la façon dont il est géré.
  • Informations sensibles. Il s’agit de toute information stockée ou gérée par des institutions étatiques qui comprend des exigences d’autorisation et d’autres règles rigides concernant son utilisation.
  • Informations personnelles. En règle générale, les renseignements personnels des personnes sont considérés comme protégés par la loi, et ils doivent être traités conformément à certains protocoles et règles pour une utilisation appropriée. Il existe parfois des écarts entre les exigences morales et les protections législatives contemporaines pour leur utilisation.

Une expression régulière est une équation utilisée pour extraire rapidement toutes les données qui correspondent à une certaine catégorie, ce qui facilite la catégorisation de toutes les informations qui relèvent de ces paramètres particuliers.

Divers outils peuvent être utilisés dans la classification des données, y compris des bases de données, des logiciels d’informatique décisionnelle et des systèmes standard de gestion des données. Parmi les logiciels de business intelligence utilisés par les entreprises pour la classification des données, citons Google Data Studio, Databox, Visme et SAP Lumira.

Avantages de la classification des données

L’utilisation de la classification des données aide les organisations à maintenir la confidentialité, la facilité d’accès et l’intégrité de leurs données. Cela contribue également à réduire le risque que des informations sensibles non structurées deviennent vulnérables aux pirates, et cela évite aux entreprises des coûts de stockage de données élevés. Le stockage de quantités massives de données non organisées est coûteux et pourrait également être une responsabilité.

RGPD (Règlement Général de l’UE sur la Protection des Données)

Le Règlement Général de l’UE sur la Protection des Données (RGPD) est un ensemble de directives internationales créées pour aider les entreprises et les institutions à traiter les données confidentielles ou sensibles avec soin et respect. Il est composé de sept principes directeurs: équité, portée limitée, données minimisées, exactitude, limites de stockage, droits et intégrité. Il y a des sanctions très sévères pour ne pas se conformer à ces normes dans certains pays.

Exemples de classification des données

Un certain nombre de listes de catégories différentes peuvent être appliquées aux informations d’un système. Ces listes de qualifications sont également appelées schémas de classification des données. Une façon de classer les catégories de sensibilité pourrait inclure des classes telles que secret, confidentiel, à usage commercial uniquement et public. Une organisation peut également utiliser un système qui classe les informations en fonction du type de qualités dans lesquelles elle pénètre. Par exemple, les types d’informations peuvent être des informations de contenu qui entrent dans les fichiers à la recherche de certaines caractéristiques. La classification contextuelle examine les applications, les utilisateurs, l’emplacement géographique ou les informations sur le créateur de l’application. La classification des utilisateurs est basée sur ce qu’un utilisateur final choisit de créer, de modifier et de réviser.

Reclassification des données

Dans le cadre du maintien d’un processus visant à rendre les systèmes de classification des données aussi efficaces que possible, il est important pour une organisation de mettre à jour continuellement le système de classification en réaffectant les valeurs, les fourchettes et les extrants afin d’atteindre plus efficacement les objectifs de classification de l’organisation.

Algorithme de régression par rapport à l’algorithme de classification

Les algorithmes de régression et de classification sont des styles de gestion de données standard. En ce qui concerne l’organisation des données, les plus grandes différences entre les algorithmes de régression et de classification relèvent du type de sortie attendue. Pour tous les systèmes qui produiront un seul ensemble de résultats potentiels dans une plage finie, les algorithmes de classification sont idéaux. Lorsque les résultats d’un algorithme sont continus, comme une sortie de temps ou de longueur, l’utilisation d’un algorithme de régression ou d’un algorithme de régression linéaire est plus efficace.