Le Big Data est considéré comme la nouvelle mine d’or des entreprises. L’usage de ces mégadonnées leur permet de donner un coup de pouce à leur croissance. Mais ce n’est pas sans risque. Effectivement, cette inestimable source de développement peut attiser la convoitise et attirer les pirates informatiques. Pour empêcher les éventuelles attaques, toute entreprise doit appliquer sans attendre des mesures de sécurité pour leur environnement Big Data.

Se préparer à l’avance

Un environnement Big Data est de base dépourvu de systèmes de sécurité complets. Or, il emmagasine un important volume de données sensibles convoitées par les hackers.

Qu’une entreprise utilise une plateforme Hadoop ou une base de données NoSQL pour l’analyse de ses Data Science, elle doit appliquer des mesures de protection rigoureuses pour son environnement Big Data. La première chose à faire est de détecter et de trier les données sensibles avant leur migration vers une base de données NoSQL ou Hadoop. En second lieu, il faut aussi s’assurer du respect des obligations règlementaires relatives à la protection des données personnelles et sensibles.

Utiliser des dispositifs de sécurité stratégiques

Pour sécuriser les Big Data en entreprise, il est crucial d’en confier la gestion à un expert sécurité et non, à l’administrateur Hadoop ou NoSQL. Celui-ci aura les compétences nécessaires pour savoir où chercher et où déceler une faille de sécurité dans l’environnement Data Science. Dès lors, il va y instaurer de multiples fonctions d’audit couplées à des alertes, des fonctions de blocage ou de mise en quarantaine en temps réel en cas de flux suspect. Le responsable en charge réalisera également une analyse poussée de l’usage des ressources et du comportement des utilisateurs du Big Data.

Sécuriser et protéger à proprement dit

Une entreprise doit protéger son environnement Big Data par un renforcement de ses défenses informatiques. Elle doit réguler et surveiller les accès des utilisateurs (nombre de personnes) et des applications à cette gigantesque banque de données. Parmi les mesures concrètes et applicables sont à prioriser :

  • identification des points faibles et des failles de l’environnement Big Data ;
  • sensibilisation du personnel quant aux bonnes pratiques d’usage du Big Data ;
  • usage de techniques de protection comme le masquage, le chiffrement ou l’occultation ;
  • utilisation de techniques de cryptage de données.