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Côté technologie, il y a encore beaucoup d’incantatoire… y compris chez les consultants. Pour maîtriser le big data par exemple, il faut se doter d’outils de « Data Analytics » pilotés par des super-experts de la donnée.

Il faut passer d’une segmentation de masse à une micro-segmentation affinée en continu et basée sur une vision holistique, multicanal et sociales d’informations qui vont au-delà des données traditionnelles client.

Cette réforme veut renforcer le contrôle des citoyens européens sur leurs données personnelles et augmenter leur protection…Pour autant, en France, 35% des répondants n’ont pas conscience qu’une réforme est en cours. Sur les 65% restants, seules 45% de ces entreprises maîtrisent les étapes nécessaires à cette conformité.

En effet, dès l’adoption de la nouvelle loi,  les entreprises auront un délai de deux ans pour se mettre en conformité. Cette loi va donc générer de multiples impacts sur les entreprises. « Impacts technologiques d’une part, car il faudra sans doute ajouter de la technologie dans certaines infrastructures » souligne Loïc Guézo. Budgets, ressources, temps seront donc nécessaires ! Impacts touchant également l’organisation et les process eux-mêmes. De plus, toute entreprise de plus de 5000 personnes devra nommer un Data Privacy Officer, en charge de la sécurité des données.

n combinant des attaques par injection SQL avec du script multisite, un usurpateur peut s'introduire dans la session web authentifiée d’un utilisateur, via un site web tiers. Des montagnes de données précieuses sont ainsi à la disposition des pirates.

Seule la sécurité au niveau table peut protéger contre ce genre de méfait. Sans elle, un usurpateur peut effectuer toute opération sur une base de données, comme extraire tous les enregistrements avec une instruction SELECT, ou plus grave encore, supprimer ou mettre à jour des enregistrements. Les attaques par injection SQL ne laissent pratiquement aucune preuve, sauf si l'assaillant modifie ou détruit de données. Il se peut même que l'application compromise ne tourne pas sur le système contenant la base de données. Il est fréquent d'héberger des applications web sur de multiples serveurs qui accèdent à une base de données centrale via ODBC ou quelque autre protocole de requêtes de base de données à distance. Sans la sécurité au niveau table, un intrus peut rapidement faire main basse sur des enregistrements de grande valeur, sans laisser de trace.

La protection au niveau table présente deux variantes : des restrictions au niveau colonne et au niveau ligne qui limitent les champs de base de données auxquels un certain utilisateur peut accéder en toute circonstance, et un cryptage en colonne garantissant que seuls les utilisateurs autorisés effectuant des opérations autorisées peuvent accéder aux données. Le premier contrôle est simple à mettre en oeuvre et s'adapte facilement aux applications existantes, y compris l'accès aux applications natives non-SQL. Le second demande beaucoup d'attention dans les détails et n'est pas facile à appliquer à des applications existantes, mais il offre la meilleure protection de données extrêmement sensibles : numéros de sécurité sociale, de cartes de crédit, etc.

Se lancer dans un projet de Big Data dans le cloud apporte une valeur unique par rapport à des infrastructures sur site, notamment dans les étapes de stockage et d'analyse :

•    Stockage élastique : le principe est d'avoir une capacité illimitée dans laquelle les clients ne paient que pour le stockage réellement utilisé, sans engagement dans le temps.

•    Capacité serveurs à la demande : les clients ont accès – à la demande et en quelques minutes – à des serveurs virtualisés pour effectuer des traitements sans limite de taille. La facturation des ressources est à l'heure d'utilisation.

Ainsi, c'est dans ce domaine que les technologies élastiques proposées par le cloud computing prennent tout leur sens. L'architecture informatique élastique (stockage, serveurs...), notamment proposée par Amazon Web Services, s’adapte aux projets Big Data ponctuels ou récurrents des entreprises de toutes tailles.

Cet article propose donc un éclairage sur les fonctionnalités de sécurité natives du cloud qui permettent aux clients de garder un haut niveau de sécurité pour leurs projets Big Data.

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La formation mise sur pied par L'Université Pierre et Marie Curie (UPMC) formera en 2014 les étudiants de Master 2 aux métiers de data scientists et de data strategists.

Nous n’allons pas nous baser sur une base de données SQL Server mais MySQL. Effectivement, il se peut que vous possédiez un site en PHP et que vous vouliez le migrer en SharePoint. Cependant, la base de données étant conséquente, il est possible de la garder et de rediriger SharePoint sur celle-ci grâce au BCS (Business Connectivity Services).

La solution à ce problème d’intégration de bout en bout consiste à commencer par utiliser le modèle Repository, afin de « simuler » votre base de données ou d’autres systèmes back-end et de découpler votre logique applicative de ces dépendances. Martin Fowler décrit le modèle Repository en déclarant qu’il « s’intercale entre les couches de domaine et de mappage de données au moyen d’une interface de type collection pour accéder aux objets du domaine » (« Pattern of Enterprise Application Architecture », Addison Wesley Professional, 2002).

Disposer d'un SSD dans sa machine c'est bien, savoir optimiser sa configuration pour en tirer le meilleur parti, c'est mieux !