Un chercheur de l’Universidad Europea del Atlántico (Université européenne de l’Atlantique, UNEATLANTICO), collabore à une recherche qui propose un cycle de vie de la gestion sécurisée des données adapté à l’écosystème des big data du gouvernement (GBDE).
Le terme « données » est d’origine latine, « datum » signifiant entité distincte, non structurée et non traitée. Les organisations traitent les données en fonction de leurs besoins spécifiques afin d’obtenir des informations importantes, telles que des événements, des objets, des faits ou des concepts. D’autre part, le terme « big data » fait référence à des données qui présentent des caractéristiques telles qu’un volume élevé, une grande vitesse, une grande variété et une grande véracité.
Sur le marché numérique, le big data est devenu une approche active élémentaire pour les organisations basées sur les données. L’augmentation du big data , est évident dans les secteurs public et privé. Il est souvent considéré comme le pétrole du 21e siècle, en raison de son rôle pour favoriser la réussite des organisations à but non lucratif, de la société civile et des agences gouvernementales. La sécurité des données est un élément essentiel du cycle de vie des big data, et les algorithmes de chiffrement basés sur l’apprentissage automatique sont utilisés pour protéger les données contre les violations et les menaces de sécurité.
La création d’un environnement de gestion des données efficace est essentielle pour optimiser la valeur des données. Il existe actuellement plusieurs modèles de cycle de vie des données qui fournissent une vue d’ensemble des phases de gestion des données, mais ils présentent certaines limites qui sont particulièrement importantes dans l’écosystème des big data gouvernementales.
Les inconvénients sont liés à la sécurité, au respect de la vie privée et à l’adaptabilité à différents contextes au sein du secteur public. De plus, les considérations éthiques liées au big data, telles que les biais cognitifs et les discriminations potentielles, doivent être prises en compte. L’écosystème big data du gouvernement implique de multiples parties prenantes et diverses sources de données, nécessitant une gestion efficace des données pour atteindre les objectifs, améliorer les processus de prise de décision et assurer la transparence et la responsabilité de l’administration publique.
L’objectif de cette recherche est donc de concevoir un cycle de vie de la gestion des données spécifiquement adapté à l’écosystème des big data du gouvernement, afin de relever les défis et les limites des modèles de cycle de vie des données existants. L’objectif est d’optimiser la valeur des données, de garantir la confidentialité des données et d’améliorer les performances organisationnelles dans le secteur public. À cette fin, l’utilisation du cycle de vie de la gestion sécurisée des données (SDMLC) a été proposée comme modèle pour le cycle de vie du big data. Ce modèle est applicable et significatif dans divers domaines gouvernementaux tels que l’éducation, le transport, la santé et la production ; il est également applicable aux données gouvernementales ouvertes, aux données d’entreprises commerciales, aux faits scientifiques et à la recherche.
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