La journalisation des données est le processus qui consiste à collecter, à stocker et à afficher sous forme graphique un ou plusieurs ensembles de données à des fins d'analyse de l'activité, d'identification de tendances et de prédiction d'événements futurs. Bien que cette journalisation puisse être réalisée manuellement, la plupart des processus sont automatisés au moyen d'applications intelligentes, qui s'appuient notamment sur l'intelligence artificielle (IA), le Machine Learning (ML) ou l'automatisation robotisée des processus (RPA).

La journalisation des données trouve divers usages au sein des différents secteurs, notamment le suivi de la supply chain et des activités de transport ; le relevé des températures et des niveaux d'humidité en divers endroits ; la surveillance de la croissance et des conditions environnementales de serres ou d'exploitations agricoles ; et l'analyse des performances réseau et de l'utilisation du processeur.

Fonctionnement

Le processus de journalisation des données compte quatre étapes principales :

• Un capteur rassemble et enregistre les données d'une ou de plusieurs sources.
• Un microprocesseur réalise des tâches logiques et de mesure de base, comme additionner, soustraire, transférer et comparer des nombres.
• Les données stockées dans l'unité de mémoire de l'outil de journalisation des données sont transférées vers un ordinateur ou un autre terminal électronique pour y être analysées.
• Une fois l'analyse réalisée, les données sont représentées sous la forme d'un graphe de connaissances.

Types d'outils de journalisation des données

Il existe quatre grandes catégories d'outils de journalisation des données :

• Autonomes
• Sans fil
• Informatiques
• Web

Outils autonomes de journalisation des données

Les outils autonomes de journalisation des données (ou capteurs autonomes) sont de petits terminaux portables généralement équipés d'un port USB. Ils sont dotés d'un capteur interne ou externe qui leur permet d'assurer le suivi des données sur site ou à distance, respectivement.

Outils sans fil de journalisation des données

Les outils sans fil de journalisation des données (ou capteurs sans fil) entrent dans la catégorie des outils de journalisation autonomes. Ils accèdent aux données par le biais d'une technologie sans fil (par ex., une application mobile ou Bluetooth) et les transfèrent via le cloud. Cette approche évite de devoir collecter et compiler manuellement des données provenant de divers systèmes.

Le principal avantage d'un outil sans fil de journalisation des données par rapport à un capteur autonome classique réside dans la vitesse d'exécution. Grâce aux services cloud, le transfert des données peut être automatisé à des intervalles constants et réguliers. Le processus est donc nettement plus rapide que le téléchargement manuel des données depuis un capteur.

Outils informatiques de journalisation des données

Comme leur nom l'indique, les outils informatiques de journalisation des données (ou capteurs informatiques) sont rattachés à un ordinateur. Ils permettent de visualiser instantanément les données des capteurs et de les analyser en temps réel grâce aux applications logicielles de l'ordinateur. Le principal inconvénient d'un outil informatique de journalisation des données est qu'il est limité par le système sur lequel il s'exécute.

Outils web de journalisation des données

Les outils web de journalisation des données (ou capteurs web) constituent la version la plus avancée de ce type de dispositifs. Ce système est généralement connecté à Internet via un réseau sans fil, bien qu'une connexion Ethernet puisse également être utilisée. Les données collectées sont transférées, stockées sur un serveur à distance et accessibles à la demande.

À l'instar des outils informatiques de journalisation, les capteurs web permettent de surveiller et d'analyser les données en temps réel. Cependant, les capteurs informatiques peuvent également fournir des avertissements en temps réel en fonction des niveaux de journalisation définis par l'équipe informatique. Bien qu'utile, cette fonctionnalité est bien plus énergivore pour l'outil de journalisation, qui risque de vider la batterie de l'endpoint auquel il est associé s'il ne dispose pas de sa propre source d'alimentation. Contrairement aux outils informatiques de journalisation, les outils web ne sont pas limités par le système sur lequel ils s'exécutent.

Récupération des informations collectées par les outils de journalisation des données

La procédure de récupération des informations d'un outil de journalisation des données varie selon le type d'outil utilisé. Comme mentionné ci-dessus, les données des terminaux autonomes doivent être transférées et téléchargées manuellement, tandis qu'il est possible d'automatiser le processus de transfert via le cloud dans le cas des outils web et sans fil.

Outils de journalisation des données, enregistreurs graphiques et systèmes d'acquisition de données

Les outils de journalisation des données constituent l'une des solutions de gestion des données les plus populaires auprès des entreprises, dans la mesure où ils leur offrent énormément de flexibilité en ce qui concerne le moment et la manière dont les données sont collectées et stockées. De plus, ils permettent de traiter des ensembles volumineux de données provenant d'une ou de plusieurs sources.

Il existe toutefois d'autres solutions de gestion des données, dont voici quelques exemples :

Enregistreur graphique

Un enregistreur graphique est un outil classique de gestion des données utilisé pour enregistrer les informations de diverses sources. Si la plupart des enregistreurs graphiques enregistrent les données sur papier, il existe des modèles numériques qui présentent les données des logs sur ordinateur. Étant coûteuse, cette fonctionnalité empêche toutefois les enregistreurs graphiques d'être compétitifs par rapport aux outils de journalisation des données.

En outre, les outils de journalisation des données sont généralement beaucoup plus avancés que les enregistreurs graphiques en matière de fonctionnalités, de rapidité d'exécution et de facilité d'utilisation. En général, ils prennent aussi en charge un plus large éventail de types d'entrées, lesquels peuvent être adaptés au fil du temps pour répondre à l'évolution des besoins de l'entreprise.

Système d'acquisition de données (DAQ)

Un système d'acquisition de données (DAQ) est un ensemble de composants matériels et logiciels qui prennent en charge la collecte, la mesure, le stockage et l'analyse des données, ainsi que la génération d'alertes.

La principale différence entre un système d'acquisition de données et un outil de journalisation des données réside dans l'indépendance du dispositif. Un outil de journalisation des données est un terminal autonome qui peut fonctionner avec ou sans ordinateur. Un système d'acquisition des données doit quant à lui être associé à un système informatique pour fonctionner.

Par ailleurs, les cas d'usage d'un outil de journalisation des données et d'un DAQ diffèrent considérablement. Un système d'acquisition des données est conçu pour traiter rapidement les informations des capteurs sur une période de temps réduite. Il se présente ainsi comme la solution idéale pour les cas d'usage avancés comme l'expertise balistique militaire, l'analyse de moteurs à combustion dans le secteur automobile, l'analyse des vibrations et l'enregistrement télémétrique dans le domaine aérospatial.

De leur côté, les outils de journalisation des données sont conçus pour collecter des données présentant moins de variabilité sur une plus longue durée. Il s'agit souvent de paramètres comme la température, le taux d'humidité, le courant, la tension ou l'utilisation du processeur.

Avantages des outils de journalisation des données

L'utilisation d'un outil de journalisation des données, par opposition à l'enregistrement manuel ou à l'observation occasionnelle des données, offre à l'utilisateur une meilleure compréhension des données recueillies, ainsi que de la manière dont elles peuvent varier au fil du temps et des raisons de ces variations. Cela permet aux entreprises de résoudre les problèmes de manière proactive, et éventuellement de réduire les coûts et les pertes tout en améliorant l'efficacité. À titre d'exemple :

• Utiliser un outil de journalisation des données pour relever régulièrement la température et le taux d'humidité d'un entrepôt de stockage permet de garantir que les marchandises, telles que des aliments ou des médicaments, ne se détériorent pas et ne s'altèrent pas.
• Installer un capteur pour mesurer l'humidité du sol peut aider les agriculteurs à adapter leurs programmes d'irrigation et, par conséquent, à préserver les ressources et à améliorer le rendement de leurs cultures.
• Embarquer des capteurs sur les véhicules de transport permet aux fabricants de suivre les mouvements des marchandises, voire de rediriger les cargaisons en fonction des retards de circulation ou des conditions météorologiques.

Avantages de la journalisation des données dans le cadre de la cybersécurité

Dans le contexte de la cybersécurité, la journalisation des données permet aux équipes informatiques d'identifier les comportements suspects ou les activités anormales susceptibles d'indiquer une compromission ou une cyberattaque. La journalisation des données permet de suivre les activités suivantes :

• Les interactions et les événements au sein de l'environnement informatique afin d'établir une base de déférence de l'activité « normale » d'un réseau
• L'accès aux applications, aux données, aux terminaux et aux autres ressources, ainsi que leur utilisation
• Quand et comment les fichiers, les données ou d'autres ressources sont téléchargés, modifiés ou exportés

L'utilisation d'un outil de journalisation des données améliore la visibilité et permet de connaître en temps réel l'état de santé d'un système et la manière dont il fonctionne. L'outil de journalisation des données offre aux entreprises les avantages suivants :

• Surveillance et envoi d'alertes en temps réel, ce qui réduit les délais de détection et de réponse en cas de compromission ou d'autres événements de sécurité
• Amélioration de l'observabilité et de la visibilité permettant aux équipes d'optimiser la gestion et la surveillance de la surface d'attaque
• Prise en charge de fonctionnalités de dépannage plus rapides et plus précises grâce à l'analyse avancée du réseau
• Priorisation de l'activité en fonction des paramètres d'alerte définis dans le système

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