Les enjeux de la traçabilité à l'ère du Big Data

Internautes, entreprises, institutions... Nous produisons chaque jour des volumes d’informations toujours plus immenses nommés Big Data. Caractérisé par les 5V (volume, variété, vitesse, véracité et valeur), le Big Data est défini comme une quantité massive de data trop lourdes à traiter pour les systèmes classiques. Des données de plus en plus complexes à gérer donc, mais également à tracer. Aussi appelée “data lineage”, la traçabilité consiste à comprendre le parcours d’une donnée, de sa création à son emplacement, en passant par toutes les transformations potentiellement subies. Alors, comment concilier Big Data et traçabilité numérique ? Explications.

Pourquoi la traçabilité est primordiale dans un environnement Big Data

Dans un contexte Big Data, l’objectif de la traçabilité reste exactement le même que pour un cadre réduit de données : savoir localiser la donnée et en obtenir une vision complète (d’où vient-elle, où est-elle stockée, qui l’utilise, quel usage...). Le data lineage est aussi essentiel au Big Data qu’il l’est pour un environnement de données plus restreint. Pourquoi ? Pour une entreprise, tracer l’ensemble de ses données permet de :

• Respecter la législation : selon le secteur d’activité, l’utilisation et le traitement des données sont encadrés par des textes réglementaires. Posséder des données conformes aux réglementations en vigueur représente donc une priorité pour les entreprises.
• Faciliter la gouvernance des données : dans le cadre de la gouvernance des données, la traçabilité est un aspect majeur sans lequel une bonne stratégie ne peut être mise en place.
• Conserver la qualité des data : il s’agit de disposer d’informations sûres pour prendre des décisions en toute confiance.
• Repérer les éventuelles erreurs : tracer et suivre les données vous garantit une résolution plus rapide des dysfonctionnements liés aux données et une migration plus simple de ces dernières. 

Mettre en place un système de traçabilité Big Data efficace est donc primordial : plus les données sont nombreuses, plus les risques se multiplient (sécurité, conformité, efficacité…). Cependant, la nature même du Big Data peut constituer un obstacle de taille au data lineage : selon sa définition, il correspond à une quantité immense de données à gérer, provenant de sources différentes, qui nécessite des performances élevées en temps réel, ainsi qu'une capacité de stockage importante… Big data et traçabilité numérique sont-ils vraiment compatibles ?

Big data et traçabilité numérique : comment tracer ses données ?

L'arrivée des Big data a profondément modifié la façon dont les organisations managent leur système de traçabilité. Si elles pouvaient auparavant se contenter d’un outil unique, standard à toute l’entreprise, elles ont dû s'adapter et revoir en profondeur leur organisation. Les outils traditionnels ne sont en effet plus capables de gérer une telle masse de données. Compte tenu de ses différentes caractéristiques, le Big data nécessite des logiciels spécifiques, dotés de fonctionnalités intelligentes : cartographie automatique, traçage en temps réel, stockage cloud pour simplifier la collecte et le stockage… 

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