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Cartographie des données

Quelles sont les principales caractéristiques de la cartographie numérique de données?

Par Eric Caouette, VP Développement des Affaires chez Coginov

Une cartographie numérique de données personnelles réalisée par un outil technologique utilisant la sémantique se distingue par son approche avancée, basée sur l’analyse sémantique du contenu des données. Cette méthodologie va au-delà de la simple identification et classification des données, en se concentrant sur la signification et le contexte des informations traitées. Dans le contexte d’une loi sur la protection des renseignements personnels comme la loi 25 du Québec, il s’agit d’un exercice incontournable pour être en mesure de bien répondre à certaines exigences de la loi en matière de contrôle et de nettoyage des données, ayant terminé leur fin de vie utile.

Principales caractéristiques de la cartographie numérique de données avec sémantique :

  1. Compréhension contextuelles :

    QoreAudit de Coginov utilise l’analyse sémantique pour comprendre le contexte dans lequel les données personnelles sont utilisées. Cela permet une identification plus précise du sens des données, allant au-delà de leur simple format ou emplacement.

  2. Relations et interconnexions : La sémantique permet de détecter les relations et les interconnexions entre différentes données, offrant une vue holistique des flux d’informations au sein de l’entreprise. L’attention doit-être portée sur la co-occurrence des données personnelles dans un même fichier qui vient hautement influencer la valeur de risque de ce dernier. Cela inclut la compréhension des liens entre les différents enregistrements et la manière dont les données cohabitent.
  3. Automatisation de l’analyse : Les outils sémantiques comme QoreAudit utilisent des techniques d’apprentissage machine automatique, et d’intelligence artificielle en reconnaissance du langage naturel pour automatiser l’analyse des données. Cela permet une cartographie plus rapide et très précise, en identifiant automatiquement les types de données, et en adaptant la cartographie en fonction des évolutions de l’écosystème informatique.
  4. Détection de modèle et de tendances :

    L’analyse sémantique facilite la détection de modèles et de tendances dans la manière dont les données personnelles sont traitées. Cela peut inclure la reconnaissance de schémas de comportement, d’accès ou d’utilisation qui pourrait nécessiter une attention particulière en termes de sécurité ou de conformité. Certaines règles et procédures en traitement de l’information peuvent trouver leur origine dans l’analyse de la cartographie. Par exemple : la gestion des copies et doublons, les permissions d’accès, les droits d’utilisation et les durées de conservation ne sont que quelques exemples probants.

  5. Évolution dynamique de la Cartographie : La sémantique permet une cartographie dynamique qui évolue avec les changements dans les données et les processus. Cela garantit une représentation en temps réel de l’écosystème des données, ce qui est crucial dans un environnement en constante évolution. Que le parc informationnel ou la structure s’accroisse ou s’amenuise, la cartographie s’adaptera immédiatement.
  6. Prise en compte des langages naturels : Certains outils sémantiques peuvent interpréter le langage naturel, facilitant la communication entre les responsables de la sécurité des données et les utilisateurs non techniques. Cela contribue à une collaboration plus étroite entre les différents départements au sein de l’entreprise. Pour être précis selon le secteur d’activité, plusieurs éléments sont mis à contribution comme des règles linguistiques et des dictionnaires ontologiques, pour assurer la pertinence de la cartographie dans le contexte.
  7. Intégration avec d’autres outils de gestion :

    Les solutions sémantiques peuvent être intégrées à d’autres outils de gestion des données, de sécurité ou de conformité, renforçant ainsi la capacité de l’entreprise à aborder de manière holistique ses défis en cette matière.

    En utilisant la sémantique, les outils de cartographie de données personnelles comme QoreAudit apporte une dimension plus intelligente et contextuelle à la gestion des informations. Ils aident les entreprises à mieux comprendre leurs données, à renforcer la sécurité et la conformité, tout en s’adaptant de manière dynamique aux évolutions de l’environnement informatique.

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COGINOV est reconnu comme un chef de file mondial dans les domaines des technologies sémantique et de la gestion de l’information. Nous sommes un éditeur de logiciels canadien qui propose à nos clients des solutions innovantes de gestion des informations structurées et non structurées. Notre siège social est établi à Montréal.

La technologie de la plateforme Qore de Coginov améliore la chaîne de valeur de l’information, transformant le contenu non structuré en informations hautement contextualisées, accessibles et de grande valeur. Les solutions de Coginov vous permettent de capturer, d’analyser, d’engager, d’automatiser et gérer vos actifs informationnels, avec une précision et une efficacité inégalée. 

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