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Mathias Robichon, NetApp France, « les données vont s’auto-gouverner »
Par Digital CMO, publié le 22 janvier 2018
NetApp fait partie des géants de l’IT qui pensent que les données seront de plus en plus autonomes. Mathias Robichon, Directeur Technique pour la France, présente les 5 grandes tendances identifiées par NetApp pour expliquer ce constat.
Mathias Robichon : Rappelons pour commencer les éléments fondamentaux qui justifient cette évolution. Il est évident que le volume des données progresse de façon exponentielle et qu’il faut trouver un remède à cela. Le principal est de faire un premier « tri » de ces données, le plus en amont possible, c’est-à-dire au moment où elles sont produites. Dans les faits, ce n’est gérable qui si les données « prennent conscience d’elles-mêmes ». Au fur et à mesure que les données prennent conscience d’elles-mêmes et deviennent encore plus diversifiées qu’elles ne le sont aujourd’hui, les méta-données permettront aux données de se déplacer, se catégoriser, s’analyser et se protéger elles-mêmes de manière proactive. Concrètement, ces méta-données seront définies par des humains, travaillant au sein des services les plus directement concernés par le sujet. Au final, cela permettra aux données de « s’auto-gouverner ». Elles détermineront elles-mêmes qui a le droit d’y accéder, de les communiquer et les utiliser, ce qui pourrait avoir des implications étendues sur la protection, la confidentialité, la gouvernance et la souveraineté des données externes.
Par exemple, si vous êtes impliqué dans un accident de voiture, différentes entités pourraient souhaiter ou exiger l’accès aux données de votre voiture. Un juge ou une compagnie d’assurance pourrait en avoir besoin pour déterminer la responsabilité, alors qu’un fabricant d’automobiles pourrait souhaiter optimiser les performances des freins ou d’autres systèmes mécaniques. Les données qui ont conscience d’elles-mêmes peuvent être balisées afin de contrôler qui en voit quelle partie et quand, sans délai supplémentaire ni intervention humaine potentiellement sujette à erreurs, pour subdiviser, approuver et diffuser ces données précieuses.
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