ZONA DE APRENDIZAJE
1.1 ¿Qué son los datos?
Los datos incluyen elementos de información que se pueden recoger, registrar, almacenar o tratar. Están disponibles en diferentes formatos, como texto, números, imágenes, vídeos, audios o cualquier otra forma de representación digital.
1.2 ¿Por qué son tan importantes los datos?
Los datos sirven como base para tomar decisiones informadas, para comprender las situaciones internas y para resolver problemas en diversos ámbitos. El análisis y la interpretación de los datos revelan patrones, tendencias, correlaciones y relaciones, lo que a su vez permite mejorar los procesos, optimizar el rendimiento e innovar.
Aplicaciones clave
- Análisis empresariales
Análisis de datos para obtener información interna, identificar patrones y tomar decisiones basadas en datos para mejorar la eficacia operativa, identificar tendencias de mercado y optimizar estrategias empresariales.
- Investigación científica
Recopilación y análisis de los datos para realizar experimentos, comprobación de hipótesis y llegar a conclusiones en diferentes disciplinas científicas.
- Personalización
Uso de los datos para experiencias de usuario personalizadas en los sectores del marketing, las recomendaciones de contenidos y la publicidad dirigida.
- Aprendizaje automático e IA
Los datos sirven como material para desarrollar y educar modelos de aprendizaje automático y algoritmos de IA, lo que hace posible llevar a cabo tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y los análisis predictivos.
- Visualización de datos
Presentación de los datos mediante cuadros, gráficos y tableros para transmitir la información de forma visualmente atractiva y fácil de entender.
1.3 ¿Quién es el responsable de los datos?
La responsabilidad depende del contexto e incluye múltiples variables. En entornos organizativos, tanto la propiedad como la responsabilidad al respecto suelen recaer en puestos o departamentos específicos, como los científicos, los analistas o los directores de datos. Estas personas garantizan la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos, y también el cumplimiento de la normativa y las políticas aplicables.
1.4 ¿Qué es la recogida, almacenamiento y transformación de datos?
- Recogida de datos
Recopilación de datos de diferentes fuentes, como encuestas, sensores, transacciones, redes sociales o interacciones de los usuarios.
- Almacenamiento de datos
Conservación de los datos recogidos en diferentes formatos y estructuras —como bases o almacenes de datos o sistemas de almacenamiento en la nube— para su posterior uso y análisis.
- Transformación de datos
Manipulación, limpieza, organización y estructuración de los datos para garantizar su calidad, consistencia y relevancia para su análisis y otros fines. La transformación es fundamental para tareas como la gestión y el almacenamiento de datos.
2.1 ¿Qué es la seguridad de los datos?
La seguridad consiste en la protección de los datos digitales contra el acceso, uso, divulgación, alteración, modificación o destrucción no autorizados. Esta práctica utiliza medidas, políticas y tecnologías para proteger los datos, garantizando de este modo su confidencialidad, integridad y disponibilidad. La seguridad de los datos intenta evitar accesos no autorizados y proteger los datos de cualquier pérdida, violación o robo. Algunas de las técnicas que se usan son el cifrado, los controles de acceso, la seguridad de la red, la seguridad física y medidas de seguridad centrada en los datos, como la tokenización.
2.2 ¿Por qué es tan importante la seguridad de los datos?
Varios aspectos ponen de relieve la importancia de la seguridad de los datos:
- Protección de información sensible
Evita que los datos personales y financieros sean objeto de accesos no autorizados y usos indebidos.
- Cumplimiento y consecuencias legales
El cumplimiento de las normas de protección de datos y de las leyes de privacidad ayuda a las empresas a evitar consecuencias legales y daños a su reputación.
- Continuidad de las actividades
Garantiza que las operaciones no se vean interrumpidas, lo que minimiza el riesgo de filtraciones y las correspondientes pérdidas financieras que estas suponen.
- Incremento de la confianza y la lealtad
Fomenta la fidelidad de los clientes y mantiene una imagen de marca positiva a través de la confianza y la fiabilidad.
- Protección de la propiedad intelectual
Protege la propiedad intelectual y los secretos comerciales de accesos no autorizados y robos.
- Defensa contra las ciberamenazas
Tiene un papel fundamental en la defensa frente a la constante evolución de las ciberamenazas, reduciendo los daños potenciales que pueden causar los ciberdelincuentes.
En resumidas cuentas, la priorización de la seguridad de los datos es fundamental para proteger la información, cumplir con la normativa, mantener la continuidad de la actividad empresarial, crear confianza, proteger la propiedad intelectual y reducir los riesgos cibernéticos.
2.3 ¿Cuáles son los diferentes tipos de seguridad de los datos?
- Cifrado
Convierte los datos a un formato codificado a través de claves de descifrado. Es muy seguro, pero puede afectar a los análisis en tiempo real.
- Controles de acceso
Restringe el acceso a los datos y las acciones que puede llevar a cabo el usuario, lo que es fundamental para la seguridad, pero se centra más en los permisos del usuario que en mejorar los análisis que se realizan.
- Tokenización
Sustituye los datos sensibles con tokens y, así, consigue un buen equilibrio entre seguridad y usabilidad y, por tanto, es adecuada para el análisis de los datos.
- Anonimización
Elimina la información de identificación personal y así conserva la privacidad, pero a su vez limita potencialmente la profundidad del análisis. Es imprescindible para los datos sensibles, pero es posible que no sea adecuada para todos los casos de uso analítico.
2.4 La seguridad centrada en los datos de comforte
La plataforma de seguridad de datos de comforte ofrece funciones de detección y protección a través de controles de acceso pormenorizados. Ciertos métodos, como la tokenización y el cifrado con preservación del formato, protegen los datos mientras mantienen su utilidad para cualquier aplicación empresarial. La plataforma es compatible con una integración flexible, informes y análisis, y garantiza una sólida protección de los datos, además de flexibilidad y escalabilidad.
Vea el vídeo de demostración aquí.
Más información en https://www.comforte.com/es/plataforma
3.1 ¿Qué es la detección y clasificación de datos?
- Detección de datos
La detección de datos es un proceso sistemático que identifica y localiza los datos en los sistemas de información de una empresa. La búsqueda continua en repositorios, bases de datos y sistemas de archivos tiene como objetivo obtener una visibilidad completa de los activos que puedan contenerlos. Gracias a la misma, los responsables obtienen toda la información sobre el almacenamiento, la ubicación y la estructura de los datos, así como otra información relevante, lo que les ayuda a mejorar la comprensión de los objetivos y las iniciativas de gestión de datos.
- Clasificación de datos
La clasificación de datos categoriza de forma estratégica los datos en función de sus atributos, sensibilidad, confidencialidad, requisitos normativos e importancia empresarial. La asignación de etiquetas u otros sistemas de marcado ayuda a las empresas a comprender las necesidades que tienen en cuanto a seguridad y controles de acceso. Las categorías más comunes son «público», «confidencial», «sensible» y «personal», las cuales se añaden mediante herramientas automatizadas y revisión manual.
3.2 ¿Por qué es tan importante la detección y clasificación de datos?
La detección y clasificación de datos es la base de todos los esfuerzos que se realizan por la seguridad efectiva de los datos y el cumplimiento de la normativa aplicable. La identificación y la categorización de los datos sensibles permiten implementar de forma priorizada las medidas de seguridad pertinentes, como la tokenización, el cifrado y los controles de acceso, lo que consecuentemente reducirá las filtraciones y los accesos no autorizados. El cumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos aplicable exige una gestión y protección de los datos sensibles adecuadas, sobre todo para evitar las posibles consecuencias financieras y jurídicas.
Asimismo, la detección y la clasificación de los datos mejoran las iniciativas con respecto al análisis y la gestión de los mismos, la respuesta a incidentes, la asignación de recursos y la colaboración. La identificación de los datos no necesarios ayuda al principio de la minimización de estos, lo que simplifica la gestión, reduce los riesgos para la privacidad y la seguridad y optimiza la gestión de costes en lo relativo al almacenamiento de datos. Este enfoque permite a las empresas crecer, mejorar su eficacia operativa y cumplir las normas relativas a la privacidad y el cumplimiento.
3.3 ¿Cuáles son los diferentes tipos de detección de datos?
- Detección de datos basada en el contenido
Escanea archivos, documentos, correos electrónicos y bases de datos para identificar patrones, palabras claves o expresiones comunes que indican la existencia de datos sensibles. Por ejemplo, es capaz de buscar números de la Seguridad Social, números de tarjetas de crédito o palabras clave sensibles en un texto determinado.
- Detección de datos en contexto
Tiene en consideración el contexto en el que se usan o almacenan los datos, a la vez que incorpora factores como su ubicación, las funciones de los usuarios, los patrones de acceso y las relaciones entre los datos.
- Detección de datos basada en patrones
Reconoce determinados patrones o formatos de datos concretos que se asocian con información sensible, algo especialmente útil con los datos estructurados.
- Detección de datos basada en aprendizaje automático
Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para clasificar y detectar mecánicamente datos sensibles con base en patrones y características en continua evolución.
- Detección de datos basada en metadatos
Utiliza atributos de archivos, marcas de tiempo y ubicaciones de archivos para detectar datos sensibles, y todo ello a través de ciertos metadatos que indican dicha sensibilidad.
- Detección de datos basada en el usuario
Consiste en que los usuarios finales o los propietarios de los datos los etiqueten o clasifiquen manualmente en función de su consideración con respecto al contexto y la sensibilidad.
3.4 Detección y clasificación de datos de comforte
Nuestra solución ofrece un conocimiento exhaustivo del entorno de los datos, lo que permite a las empresas identificar, catalogar y proteger sus activos de datos. De este modo, se minimiza el riesgo de filtraciones, se mejora las prácticas de gestión de datos y se garantiza el cumplimiento de la normativa relativa a la protección de datos.
Vea el vídeo de demostración aquí.
Más información en https://www.comforte.com/es/plataforma/descubrimiento-de-datos
4.1 ¿Qué es la protección de datos?
El término protección de datos hace referencia a aquellas medidas y prácticas que se implementan para proteger la información sensible y confidencial ante el acceso, uso, divulgación, alteración y destrucción no autorizados. Abarca determinadas estrategias, políticas y tecnologías diseñadas para garantizar la privacidad y seguridad de los datos.
4.2 ¿Por qué es tan importante la protección de datos?
La protección de datos es fundamental a causa de la digitalización y la intercomunicación. Cuantos más datos personales y sensibles se recogen, procesan y comparten, mayor es el riesgo de que ocurran filtraciones, robos de identidad y violaciones de privacidad. Una protección de datos adecuada ayuda a mantener la confianza de los clientes, cumplir la normativa aplicable, evitar daños financieros y de reputación y defender el derecho de las personas a la intimidad.
4.3 ¿Cuáles son los diferentes métodos de protección de datos?
- Cifrado
Convierte los datos en un código para evitar accesos no autorizados.
- Tokenización
Sustituye los datos sensibles con identificadores únicos (tokens) para que solo se puedan utilizar con autorización previa, mientras que también se garantiza su usabilidad.
- Controles de acceso
Limita el acceso y la modificación de los datos mediante mecanismos de autenticación y autorización.
- Anonimización
Elimina la información de identificación personal para proteger la privacidad.
- Respaldo y recuperación
Crea copias de los datos para poder recuperarlos en caso de que se pierdan o dañen.
- Cortafuegos y sistemas de detección de intrusos
Impide el acceso no autorizado a la red y detecta posibles filtraciones.
- Enmascaramiento de datos
Sustituye los caracteres de los valores sensibles con otros de enmascaramiento.
- Políticas de almacenamiento de datos
Define durante cuánto tiempo se deben almacenar los datos y cuándo se tienen que suprimir.
- Auditorías y controles periódicos
Monitoriza el acceso a los datos y la actividad del sistema para identificar comportamientos sospechosos.
4.4 Protección de datos de comforte
La plataforma comforte Data Security incluye la detección y clasificación de datos, así como otras opciones de protección para preservar la seguridad de los datos sensibles y garantizar el cumplimiento de regulaciones como el RGPD y la norma PCI DSS. Gracias a la detección y clasificación de datos de comforte, las empresas pueden identificar los datos sensibles y definir políticas de seguridad apropiadas. Esta avanzada tecnología de protección de datos, que incluye la tokenización y el cifrado con preservación del formato, reduce el riesgo de filtraciones de datos y las infracciones de la normativa aplicable, a la vez que se conserva la utilidad de los datos.
Más información aquí.
5.1 ¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos incluye analizar, interpretar y transformar los datos para detectar perspectivas, patrones, tendencias y relaciones de importancia. Este ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas y a entender mejor sus propios datos.
5.2 ¿Por qué es tan importante el análisis de datos?
El análisis de datos es fundamental para extraer información interna práctica que ayude a mejorar las estrategias, la toma de decisiones, la eficacia operativa y la innovación. También permite a las empresas conseguir una importante ventaja competitiva a través del aprovechamiento de los datos para identificar las oportunidades y afrontar adecuadamente los retos.
5.3 ¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis de datos?
- Análisis descriptivo
Resume los datos históricos para obtener una imagen fija de los hechos y el rendimiento en el pasado.
- Análisis diagnóstico
Se centra en la comprensión de determinados hechos que sucedieron en el pasado a través del análisis de las relaciones entre los datos.
- Análisis predictivo
Utiliza los datos históricos para realizar predicciones sobre hechos y tendencias futuros.
- Análisis prescriptivo
Sugiere qué acciones tomar para mejorar los resultados con base en modelos predictivos y objetivos empresariales.
5.4 ¿Para qué se usa el análisis de datos?
Ejemplos:
- Análisis de mercado y comprensión del comportamiento de los clientes
El análisis de datos se utiliza para conocer las tendencias del mercado y comprender el comportamiento de los clientes, lo cual permite implementar estrategias dirigidas a los clientes objetivo y mejorar la experiencia de los mismos.
- Desarrollo de nuevos productos e innovación
El análisis de los datos ofrece un mayor nivel de innovación para detectar nichos de mercado, conocer las necesidades de los consumidores y tener toda la información sobre el desarrollo de nuevos productos y servicios.
- Evaluación de riesgos y detección de casos de fraude
El análisis de datos mejora las medidas de seguridad a fin de evaluar los posibles riesgos y detectar cualquier actividad fraudulenta para, de este modo, proteger tanto a las empresas como a las personas.
- Optimización de las operaciones y mejora de los procesos
A través del análisis de datos se mejora la eficiencia y se agilizan las operaciones a fin de identificar cuellos de botella y optimizar los procesos para mejorar la productividad.
- Diagnósticos médicos y planificación de los tratamientos
El análisis de datos supone una revolución en la asistencia sanitaria a la hora de realizar diagnósticos más precisos, planificar los tratamientos y ofrecer una atención personalizada a los pacientes.
- Previsiones financieras y decisiones de inversión
El uso del análisis de datos permite tomar decisiones financieras informadas para hacer previsiones exactas, evaluar los riesgos y planificar estratégicamente las inversiones.
- Gestión de la cadena de suministro y previsión de la demanda
La información basada en datos optimiza los procesos de la cadena de suministro mediante la previsión de la demanda, una gestión eficiente del inventario y la garantía de poder realizar entregas puntales.
- Análisis de las opiniones en las redes sociales
El análisis de los datos recogidos en redes sociales permite conocer cuáles son las opiniones generales sobre las marcas y los productos; de este modo, las empresas pueden adaptar sus estrategias de marketing y mejorar la percepción que se tiene de la marca.
5.5 ¿Qué es el intercambio de datos?
El término intercambio de datos hace referencia a la posibilidad de que terceros accedan y usen determinada información. Unas prácticas adecuadas consiguen el equilibrio entre los beneficios y la preocupación por la privacidad y las medidas de seguridad.
5.6 ¿Cómo se puede usar la IA en el análisis de datos?
La IA mejora el análisis de datos gracias a:
- la automatización del tratamiento de los datos
- el reconocimiento de patrones
- los modelos predictivos
- el procesamiento del lenguaje natural
- la detección de anomalías
- Comforte y la mejora de los análisis de datos
La plataforma comforte Data Security ayuda a las empresas a aumentar el valor de sus datos para poder analizarlos e innovar, mientras que a su vez protege la privacidad y garantiza el cumplimiento de la normativa aplicable. Se integra con herramientas de inteligencia de negocios y de análisis, tales como Tableau, para proteger y exponer datos sensibles.
Vea el vídeo de demostración aquí.
Más información aquí.
6.1 ¿Qué es la seguridad centrada en los datos?
La seguridad centrada en los datos se concentra en proteger los propios datos, no solo el perímetro o los sistemas. En este caso, se implementan medidas de seguridad que protegen directamente los datos en todas las fases, independientemente de la ubicación o el acceso.
6.2 ¿Por qué es tan importante la seguridad centrada en los datos?
La seguridad centrada en los datos es fundamental, ya que las medidas tradicionales basadas en las defensas perimetrales no pueden proteger completamente los datos en todos los sistemas y ubicaciones. Gracias a que se centra en proteger a los datos en sí mismos, garantiza un mayor nivel de protección y cumplimiento normativo.
6.3 ¿Cuáles son los diferentes tipos de seguridad centrada en los datos?
- Cifrado
Mecanismo de protección reversible que se basa en el uso de algoritmos de cifrado.
- Tokenización y cifrado con preservación del formato
Mecanismo de protección reversible que sustituye los datos sensibles por tokens.
- Controles de acceso
Restringen el acceso a los datos basándose en las funciones y los permisos de los usuarios.
- Prevención de pérdida de datos
Monitoriza y evita las transferencias o filtraciones de datos no autorizadas.
- Gestión de los derechos
Controla el uso y el intercambio de los datos después de acceder a los mismos.
6.4 ¿Cómo implementar una seguridad centrada en los datos?
- Identifique y clasifique los datos sensibles.
- Aplique métodos de protección y controles de acceso basándose en dicha clasificación.
- Monitorice el acceso y el uso de los datos para detectar anomalías.
- Implemente políticas destinadas a evitar el intercambio de datos no autorizado.
- Audite y actualice las medidas de seguridad con regularidad.
6.5 ¿Quién debería usar la seguridad centrada en los datos?
Cualquier empresa, independientemente de su tamaño, que trate datos sensibles o de valor (como datos personales o financieros, propiedad intelectual y secretos comerciales) debería considerar la implementación de medidas de seguridad centrada en los datos. Esta recomendación es válida para diferentes sectores, como el financiero, el sanitario, el tecnológico y muchos más.
6.6 ¿Qué integraciones hay disponibles para garantizar la seguridad centrada en los datos?
- Sistemas de gestión de claves.
- Soluciones de gestión de identidad y acceso.
- Software de prevención de pérdida de datos.
- Plataformas de seguridad en la nube.
- Soluciones de seguridad de puntos finales.
6.7 ¿Cómo funciona la seguridad centrada en los datos en la nube y en entornos híbridos?
La seguridad centrada en los datos sigue siendo fundamental en la nube y en entornos híbridos. Las empresas pueden utilizar la tokenización o el cifrado con preservación del formato y controles de acceso para proteger los datos almacenados y tratados en la nube. También es imprescindible la adaptación de las prácticas de seguridad centrada en los datos a los retos que suponen tanto la nube como los entornos híbridos.
6.8 La seguridad centrada en los datos de comforte
La plataforma de seguridad centrada en los datos de comforte garantiza tanto la seguridad como la privacidad de los datos. Las avanzadas técnicas de cifrado con preservación del formato, tokenización y enmascaramiento protegen los datos sensibles del acceso no autorizado, el robo y las amenazas de seguridad. La plataforma ayuda a las empresas a cumplir con la normativa relativa a la protección de datos, gracias a que la misma ofrece registros de auditoría detallados y otras funciones de elaboración de informes para gestionar la información personal identificable (IPI) y otros datos sensibles, de conformidad con la legislación aplicable.