Comment repérer et éliminer les dark data grâce à la classification, à Purview et à la détection de l’informatique fantôme

Les MSP gèrent souvent des environnements clients remplis de fichiers, de journaux, d’e-mails et de sauvegardes non structurés ou inutilisés, autrement dit des dark data. Lorsqu’ils échappent à toute politique, ces contenus non étiquetés peuvent engendrer des risques de sécurité, des lacunes de conformité et des coûts inutiles. Pour éviter ces écueils, les MSP ont besoin d’un cadre de découverte des dark data proactif et durable, que ce guide présente en sept étapes simples.

Pour une approche visuelle, regardez la vidéo « Comment repérer et éliminer les dark data grâce à la classification, à Purview et à la détection de l’informatique fantôme », qui en propose un résumé facile à suivre.

Identifier et gérer les dark data en 7 étapes

Pour construire un workflow résilient capable de suivre et de maîtriser les données non classifiées, voici quelques prérequis importants à prendre en compte :

• Un registre central des décisions de classification et des exceptions
• Des outils de découverte dans les plateformes principales, comme Microsoft 365 ou Google Workspace
• Un workflow de gestion des tickets pour les validations et les nettoyages planifiés
• Des propriétaires de données désignés pour les principaux référentiels et applications
• Une politique de référence définissant les emplacements de données acceptables, les durées de conservation et les règles de suppression

👉 Rappel : les prérequis peuvent varier selon les systèmes, les politiques et les besoins de l’entreprise.

Cas d’usage possibles de la découverte des dark data

Parmi les cas d’usage possibles de la découverte des dark data : repérer les fichiers oubliés ou redondants qui gonflent les coûts de stockage, mettre au jour des données sensibles ou réglementées susceptibles de créer des risques de conformité (par exemple le RGPD (règlement général sur la protection des données), la loi HIPAA ou les SLA clients) et simplifier les politiques de conservation et de sauvegarde des données.

1. Définir ce que sont les dark data pour chaque client

Définissez les dark data pour chaque client afin de fixer des limites de découverte claires. Rédigez une définition d’une page recensant les sources non structurées : partages de fichiers, dossiers OneDrive, sites SharePoint, fichiers PST et sauvegardes. Dressez la liste des types de données à classifier, comme les DCP, les données de paiement ou de santé, et partagez des exemples pour que les techniciens s’accordent sur le périmètre et les exclusions.

Plan d’action : publiez cette définition accompagnée d’exemples concrets et des faux positifs les plus fréquents, afin que tous les techniciens et analystes partagent les mêmes limites avant le lancement de la découverte.

2. Créer un registre de classification allégé

Créez un registre de classification allégé qui servira de base de référence unique pour les décisions de traitement des données. Définissez de trois à cinq niveaux, par exemple Public, Interne, Confidentiel et Restreint. Consignez pour chaque élément son propriétaire, son emplacement, sa règle de conservation et sa politique de partage, afin de garantir un traitement cohérent dans tous les systèmes.

Des outils comme Microsoft Purview peuvent être configurés pour fluidifier ce processus, en appliquant automatiquement des étiquettes de confidentialité et des règles de conservation aux sources de données cloud et sur site.

Plan d’action : ajoutez un tableau des exceptions pour les besoins temporaires de l’entreprise, avec dates de début et de fin ainsi qu’un validateur, et stockez le registre dans un emplacement partagé accessible en lecture aux équipes d’intervention et aux auditeurs.

3. Lancer une découverte pour faire remonter les dark data

Lancez une découverte pour repérer les données non gouvernées avant de mettre en place des mesures de contrôle. Analysez les plateformes cloud, puis les archives de boîtes aux lettres, les serveurs hérités, les équipements de stockage en réseau NAS, le stockage objet et les référentiels de sauvegarde. Utilisez des recherches de contenu pour détecter les données sensibles telles que les DCP ou les identifiants, et documentez tout emplacement personnel ou sans propriétaire en vue d’un suivi.

Plan d’action : inventoriez tous les sites, partages et buckets non identifiés, ajoutez-les au registre de classification et signalez les usages cloud personnels ou non gérés qui enfreignent les politiques de données.

4. Appliquer des contrôles de cycle de vie

Appliquez des contrôles de cycle de vie pour faire du nettoyage des dark data un processus continu et encadré. Servez-vous de la classification pour piloter les étiquettes de conservation et automatiser les workflows d’archivage ou de suppression. Dirigez les contenus expirés vers une archive temporaire, puis supprimez-les dès lors qu’aucune mise en suspens juridique ne s’applique.

Plan d’action : documentez les procédures de mise en suspens juridique dans le registre de classification afin d’éviter les suppressions accidentelles et de rendre chaque décision de conservation traçable et conforme.

5. Faire appliquer les politiques d’accès et de partage

Faites appliquer les politiques d’accès et de partage pour limiter l’exposition sans nuire à la collaboration. Remplacez les autorisations trop larges par un accès au moindre privilège, en retirant les groupes globaux des référentiels sensibles.

Plan d’action : mettez en place des workflows de validation ou un accès en lecture seule pour les référentiels à haut risque, afin que les contenus sensibles restent maîtrisés sans bloquer l’activité légitime de l’entreprise.

6. Nettoyer en toute sécurité et de façon répétable

Nettoyez les dark data de manière encadrée et traçable pour réduire à la fois le gonflement du stockage et le risque de conformité. Déplacez les contenus non identifiés ou non conformes vers une zone de quarantaine pour un examen limité dans le temps, puis informez les propriétaires en précisant des échéances claires et les issues par défaut, comme l’archivage ou la suppression.

Plan d’action : tenez une piste d’audit minimale indiquant ce qui a été supprimé, quand, par qui et en vertu de quelle politique, afin d’assurer une gouvernance cohérente et défendable sur le plan réglementaire.

7. Mesurer les progrès et en rendre compte

Mesurez les progrès de la gestion des dark data et rendez-en compte pour démontrer la valeur du programme et maintenir l’implication des équipes et des clients. Suivez par exemple la couverture des analyses de découverte par référentiel et par type de données, le volume total de dark data éliminé, le taux d’attribution des propriétaires et les exceptions encore ouvertes après leur date d’expiration.

Plan d’action : transmettez des synthèses mensuelles à l’équipe technique pour le pilotage opérationnel, et des rapports trimestriels sur la réduction et les risques à la direction.

Types et exemples courants de dark data

Ce tableau classe les types de dark data et les risques associés à chaque exemple.

Type de dark data	Exemples	Principaux risques ou difficultés
Données utilisateur non structurées	Anciens partages de fichiers, dossiers du bureau, exports de conversations, fichiers OneDrive ou Google Drive personnels	Contiennent des informations sensibles sans classification ni propriétaire ; difficiles à auditer et à sécuriser
Données issues de l’informatique fantôme	Outils de stockage non approuvés, Drive cloud personnels, exports de bases de données locales	Contournent la sécurité et les politiques DLP de l’entreprise ; créent des angles morts pour la supervision du MSP
Sauvegardes et archives héritées	Instantanés obsolètes, sauvegardes sur bande, archives ZIP redondantes	Conservent des données sensibles au-delà des durées autorisées ; augmentent les coûts de stockage et l’exposition aux violations
Données d’e-mails et de messagerie	Fichiers PST, archives de boîtes aux lettres, exports Teams ou Slack	Contiennent souvent des DCP, des identifiants ou des données clients confidentielles ; difficiles à gouverner après export
Journaux d’applications et de systèmes	Journaux de serveurs, exports SIEM, anciennes données de supervision	Peuvent contenir des identifiants d’utilisateurs, des adresses IP ou des schémas d’accès ; conservés plus longtemps que nécessaire

Les MSP doivent traiter en priorité les sources de dark data qui cumulent forte sensibilité et faible visibilité, comme les données cloud orphelines et les sauvegardes héritées. Commencer par celles-ci réduit le risque le plus rapidement et démontre des progrès mesurables en matière de gestion des actifs informatiques (ITAM).

Solutions RMM pour la gestion des dark data

NinjaOne propose aux MSP différentes solutions de découverte des données et de reporting.

Tâches de découverte : les fonctionnalités de découverte et d’analyse des vulnérabilités de NinjaOne aident les MSP à inventorier les partages de données, les terminaux et les serveurs afin de mettre au jour les emplacements de stockage non gérés ou à haut risque.

Application des politiques : la plateforme prend en charge la gestion des configurations et le suivi des vulnérabilités. L’intégration CrowdStrike Spotlight permet par exemple d’importer et de gérer les vulnérabilités sur différents systèmes.

Suivi de la réduction : les tableaux de bord de reporting intégrés et la vue Activités offrent une visibilité continue sur l’avancement du nettoyage des données, la couverture des référentiels et la réduction du risque chez l’ensemble des clients.

En tant que plateforme unifiée de gestion des terminaux et de sécurité, NinjaOne permet aux MSP d’intégrer la découverte des dark data à leurs opérations quotidiennes : elle améliore la visibilité sur les terminaux et le réseau, renforce le contrôle et maintient la conformité à grande échelle.

Un cadre durable de gestion des dark data

Des plateformes comme NinjaOne et Microsoft Purview rendent le processus de découverte des dark data facilement extensible grâce à l’automatisation, au reporting et à l’intégration avec les outils RMM et les workflows de conformité existants.

En intégrant ces capacités à la supervision courante et à l’application des politiques, les MSP conservent une visibilité continue, réduisent les contrôles manuels et font évoluer la gouvernance des données au rythme des environnements clients.

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