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Cinq raisons d’abandonner les méthodes manuelles de classification des données

A première vue, la classification des données ne semble pas difficile. Le processus comporte quatre étapes clés :

  1. Inscription des actifs, tels que les courriels et les documents électroniques, dans le registre des actifs
  2. Classement de chaque actif en fonction de sa vulnérabilité
  3. Étiquetage de l’actif en fonction de sa classification
  4. Traitement du bien en fonction de sa classification (par exemple, le chiffrement des courriels classés « confidentiels »)

L’exécution manuelle de ces étapes nécessite une formation des propriétaires des données, ou d’autres utilisateurs, pour classer les documents selon votre politique de classification des données. Alors que les humains sont bien meilleurs que les machines, pour comprendre le contexte des documents, à mesure que le nombre d’actifs, les niveaux et les règles de classification se développent, la classification des données se complique rapidement et les processus manuels se corrompent. Voici cinq raisons d’automatiser la classification des données.

Raison #1. La classification manuelle des données est subjective et incohérente.

Comme dit le proverbe, la beauté est dans l’œil du spectateur. De même, le choix des informations sensibles peut être subjectif. Même si deux personnes sont formées pour classer les données, elles étiquetteront parfois les données similaires de manière différente. En fait, même une seule personne pourrait étiqueter un contenu similaire de manière incohérente, surtout s’il y a beaucoup d’étiquettes à choisir. Enfin, la qualité de la classification des données dépend également de l’engagement du propriétaire, ce qui peut entraîner des incohérences au sein de l’organisation.

Raison #2. Les utilisateurs négligent la classification des données parce qu’ils n’y voient aucun intérêt.

La classification des données est rarement intégrée dans les processus d’affaires ; au lieu de cela, c’est une tâche supplémentaire gênante dont les utilisateurs ne voient pas d’intérêt de se donner la peine de s’en préoccuper, donc, ils l’ignorent quand c’est possible. Si la direction leur demande de le faire, ils font souvent un travail bâclé, par exemple, en sélectionnant simplement la première balise de la liste pour se débarrasser de la tâche. Cela conduit à des classifications incomplètes ou incorrectes ; et avoir des informations erronées sur vos données peut être encore pire que de ne pas avoir d’informations du tout, car vous pourriez vous concentrer sur les données erronées, et laisser vos actifs de valeur avec une protection insuffisante.

Raison #3. Les données ne sont pas figées.

Les fichiers sont généralement classés au moment de la création, mais les données – en particulier les données non structurées – changent en permanence. Il n’y a aucune garantie que la classification originale d’un fichier demeurera exacte tout au long de son cycle de vie. Et comme nous venons de le voir, si la classification n’est pas correcte, les règles de traitement de l’information qui lui sont appliquées, pourraient être insuffisantes pour protéger les données.

Raison #4. La classification manuelle est complexe et coûteuse.

La plupart des organisations disposent à la fois d’une grande variété de données et d’un grand volume de données. Par conséquent, la classification manuelle est une tâche complexe, longue et coûteuse.

Raison #5. Il est facile de passer à côté d’informations sensibles.

Chaque fois que vous commencez à classer des données, vous pouvez certainement demander aux utilisateurs de classer les nouveaux fichiers au fur et à mesure qu’ils sont créés. Mais qu’en est-il de toutes les données déjà stockées sur vos serveurs de fichiers ? Si vous les considérez comme étant hors du champ d’application et que vous les laissez de côté, vous risquez de laisser en danger des données sensibles. Mais essayer de trier manuellement des masses de données non structurées, prendrait beaucoup de temps, et serait extrêmement sujet aux erreurs. Ce serait comme essayer de faire manuellement le travail d’un moteur de recherche qui parcourt Internet pour indexer les données.

Certaines stratégies peuvent aider à atténuer ces difficultés de la classification manuelle des données. Vous pouvez essayer :

  • Donner aux employés une formation supplémentaire afin d’améliorer la cohérence de leur travail de classification
  • Simplifier votre système de classification des données
  • Classer des dossiers au lieu de documents individuels pour gagner du temps si vous avez beaucoup de données
  • Exclure des départements entiers de la classification si leurs données ne semblent pas susceptibles de contenir les actifs les plus vitaux sur lesquels vous devez d’abord vous concentrer

Cependant, un système automatisé donnera de bien meilleurs résultats avec beaucoup moins d’efforts, garantissant que les règles de classification sont appliquées de manière cohérente, et que la vulnérabilité des données est réévaluée lorsque celles-ci sont modifiées. Par conséquent, vous n’aurez pas à craindre de laisser vos actifs les plus importants vulnérables en raison d’informations incorrectes.

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