Filtrage des Données

À l’ère du Big data, les entreprises font face à un flux massif d’informations provenant de diverses sources. Pour prendre des décisions judicieuses, il est essentiel de filtrer et de traiter les données de manière sécurisée.

Le filtrage des données est une technique qui aide les utilisateurs à se concentrer sur les informations importantes. Il maintient également la sécurité des données et la conformité. C’est pourquoi il est crucial pour réduire les informations superflues.

Cet article discutera des bases du filtrage des données. Nous explorerons également ses utilisations pratiques et ses préoccupations de sécurité. De plus, il fournira des exemples de mise en œuvre réussie du filtrage des données.

Qu’est-ce que le Filtrage des Données ?

Le filtrage des données consiste à choisir un sous-ensemble plus petit de données à partir d’un ensemble de données plus large en utilisant des critères ou des conditions spécifiques. Le filtrage signifie utiliser des règles ou des filtres pour obtenir uniquement les informations importantes pour le traitement. Le filtrage des données aide à éliminer les informations inutiles et à concentrer les efforts sur les parties les plus importantes des données.

Le filtrage des données peut améliorer l’efficacité en limitant les données analysées, ce qui les rend plus faciles à manipuler. Il est couramment utilisé dans les requêtes de base de données, les rapports et l’analyse des données pour se concentrer sur les informations pertinentes tout en excluant les détails non pertinents.

Sources des Données pour le Filtrage

Vous pouvez appliquer le filtrage des données à diverses sources de données, notamment :

1. Les données structurées sont des données organisées de manière spécifique, ce qui les rend simples à rechercher, analyser et trouver. Ces données sont généralement stockées dans des bases de données, des feuilles de calcul et des fichiers CSV, organisés proprement en lignes et colonnes.
2. D’autre part, les données non structurées sont des informations qui n’ont pas de format ou d’organisation prédéfinis. Cela peut inclure divers types de contenus comme des documents écrits, des courriels, des publications sur les réseaux sociaux et des pages web. Ces contenus peuvent contenir un mélange de texte, d’images et de vidéos. L’analyse des données non structurées peut être difficile car elle nécessite des techniques avancées comme le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique.
3. Les données semi-structurées se situent quelque part entre les données structurées et non structurées. Ce type de données possède certaines propriétés organisationnelles, mais elles ne s’intègrent pas parfaitement dans une structure de base de données traditionnelle. Quelques exemples de données semi-structurées sont les fichiers XML, les objets JSON et les fichiers journaux. Elles contiennent un mélange d’informations structurées et non structurées.
4. Les données en streaming génèrent et traitent des données en temps réel de manière continue. Ces données sont généralement générées par des capteurs, des dispositifs IoT et des transactions en ligne, offrant des informations précieuses sur les tendances et les modèles actuels. L’analyse des données en streaming nécessite des outils et des technologies spécialisés pour gérer le volume et la vitesse élevés des données entrantes.

Aspects de Sécurité du Filtrage des Données

Le filtrage des données joue un rôle crucial dans la garantie de la sécurité des données et la protection des informations sensibles. Lorsqu’on travaille avec des fichiers stockés dans le cloud ou dans des bases de données, il est essentiel de mettre en œuvre des mesures de sécurité appropriées. Voici quelques considérations clés :

Contrôle d’accès

Implémentez des contrôles d’accès stricts pour garantir que seuls les utilisateurs autorisés puissent accéder et filtrer les données sensibles. Utilisez le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) pour accorder des permissions en fonction des rôles et responsabilités des utilisateurs.

Chiffrement des données

Chiffrez les données sensibles au repos et en transit pour les protéger contre les accès non autorisés. Utilisez des algorithmes de chiffrement robustes et des pratiques de gestion des clés sécurisées.

Vues de la base de données

Utilisez les vues de base de données pour créer des sous-ensembles de données filtrés sans modifier les tables sous-jacentes. Les vues vous permettent de contrôler l’accès à des colonnes ou lignes spécifiques en fonction des permissions des utilisateurs, garantissant que les utilisateurs ne peuvent voir et filtrer que les données auxquelles ils sont autorisés à accéder.

Audit et journalisation

Mettez en œuvre des mécanismes complets d’audit et de journalisation pour suivre les activités d’accès et de filtrage des données. Surveillez et analysez les journaux pour détecter toute tentative d’accès suspecte ou non autorisée.

Exemples de Filtrage des Données

Explorons quelques exemples de création de filtres de données dans différents scénarios.

Exemple 1

Nous allons examiner le filtrage des données dans une feuille de calcul. Supposons que vous ayez une feuille de calcul contenant des données clients. Affichez uniquement les clients d’une région spécifique. Ces clients doivent avoir dépensé plus qu’un certain montant pour leurs achats. Cela aidera à réduire les données.

1. Ouvrez la feuille de calcul et sélectionnez la plage de données que vous souhaitez filtrer.
2. Cliquez sur l’onglet “Données” dans la barre de menu et sélectionnez “Filtre”.
3. Cliquez sur la flèche de filtrage dans la colonne “Région” et sélectionnez la région souhaitée dans la liste déroulante.
4. Cliquez sur la flèche de filtrage dans la colonne “Montant des achats” et spécifiez la condition (par exemple, supérieure à 1000 $).
5. La feuille de calcul affichera maintenant uniquement les données filtrées selon vos critères.

Exemple 2

Lorsque vous filtrez des données dans une base de données en utilisant SQL, pensez à une table appelée “employés.” Cette table possède des colonnes telles que “id”, “nom”, “service” et “salaire”. Vous voulez filtrer les données pour récupérer les employés du département “Ventes” avec un salaire supérieur à 50 000 $.

1. Connectez-vous à votre base de données à l’aide d’un client SQL ou d’une interface en ligne de commande.
2. Exécutez la requête SQL suivante :

SELECT * FROM employés
WHERE service = 'Ventes' AND salaire > 50000;

La requête renverra le jeu de résultats filtré, affichant uniquement les employés correspondant aux critères spécifiés.

Note : Avant d’exécuter la requête, assurez-vous que la table “employés” existe dans votre base de données et contient les colonnes pertinentes.

Implémentation du Filtrage des Données avec DataSunrise

Un logiciel dédié avec un contrôle centralisé de toutes les règles de filtrage des données simplifie la gestion et assure la cohérence à travers diverses sources de données, éliminant le besoin de créer des mécanismes de filtrage séparés dans chaque feuille de calcul, requête de base de données ou vue. DataSunrise est une solution de gestion des données complète qui offre des outils exceptionnels et flexibles pour la sécurité des données, les règles d’audit, le masquage et la conformité. Avec DataSunrise Audit et Security, vous pouvez facilement implémenter des capacités de filtrage des données avancées pour protéger les informations sensibles et assurer la confidentialité des données.

DataSunrise offre une interface facile à utiliser avec des fonctionnalités puissantes comme le contrôle d’accès détaillé, le masquage des données et la surveillance en temps réel. Dans Audit, vous pouvez créer des règles de filtrage détaillées en utilisant différents critères comme l’utilisateur de l’application, l’utilisateur de la base de données et l’application. Les règles de sécurité permettent de bloquer les utilisateurs de la base de données pour qu’ils n’accèdent pas à des données inappropriées. À la fois les règles de sécurité et les règles d’audit permettent de filtrer les requêtes par expression régulière via des groupes de requêtes. DataSunrise s’intègre parfaitement à plusieurs bases de données et plates-formes cloud, ce qui en fait une solution polyvalente pour le filtrage des données dans différents environnements.

La fonctionnalité de masquage dynamique flexible vous permet de remplacer les informations sensibles par des lignes vides. De nombreuses autres méthodes de masquage sont également disponibles.

Conclusion

Le filtrage des données est une technique essentielle pour gérer et traiter efficacement de grands volumes de données. En comprenant les bases du filtrage des données, ses applications et ses considérations de sécurité, les organisations peuvent découvrir des informations précieuses tout en garantissant la protection et la conformité des données. Implémenter le filtrage des données en utilisant des outils comme DataSunrise simplifie le processus et fournit des capacités avancées pour sécuriser les informations sensibles.

Pour en savoir plus sur la façon dont DataSunrise peut vous aider avec le filtrage des données et d’autres besoins en gestion des données, nous vous invitons à visiter notre équipe pour une démo en ligne. Nos experts vous montreront les meilleures fonctionnalités de DataSunrise. Ils démontreront comment il peut aider votre organisation à gérer et à protéger efficacement vos données.