Cuando hablamos de data classification o clasificación de datos en las empresas nos referimos al conjunto de políticas y procesos crítico para gestionar la información que circula en la organización de manera eficiente y segura.
La clave del éxito de la clasificación de datos pasa por organizar los datos según su tipo, sensibilidad y relevancia, permitiendo a las organizaciones optimizar su uso, cumplir normativas y proteger información sensible.
En un mundo donde el volumen de datos crece exponencialmente, una buena política de gestión de datos y una herramienta que facilite la clasificación de datos, como ArexdataDSPM, es esencial para el buen funcionamiento de la empresa y el cumplimiento de los requisitos legales.
Según un informe de IDC de 2023, las empresas generaron 120 zettabytes de datos a nivel global, y se espera que esta cifra alcance los 181 zettabytes para 2025.
Sin una clasificación adecuada, las organizaciones no sólo corren el riesgo de perder el control sobre esta avalancha de información, sino de incumplir sus obligaciones de protección y salvaguarda de los datos.
Una mala clasificación de datos no sólo puede conllevar sanciones económicas y multas, sino que también afecta a la reputación de la compañía, con el daño adicional que ello conlleva.
El 70 % de las organizaciones que implementa la clasificación multi-entorno reduce los incidentes de seguridad en un 25 %
Clasificación de datos y seguridad
La clasificación de datos sensibles es una práctica esencial para salvaguardar la información y cumplir con las regulaciones de privacidad y protección de datos. Además, ayuda a fortalecer la postura de seguridad y reducir el riesgo de incidentes relacionados con la exposición de información confidencial.
Herramientas como ArexdataDSPM permiten crear etiquetas específicas acorde a la tipología de datos de la empresa y a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos. Además, no importa la ubicación de los datos, si están en la nube o en equipos propios.
También es posible aprovechar las ventajas de la IA para la gobernanza de datos y la clasificación de datos con el objetivo de poner especial foco en el manejo de la información sensible.
Aunque cada compañía puede establecer las categorías que mejor cumplan con su política de seguridad, lo habitual es clasificar los datos en categorías como públicos, internos, confidenciales y restringidos.
Por ejemplo, una empresa de retail como Amazon clasifica datos de clientes (nombres, direcciones, historial de compras) como confidenciales, mientras que los catálogos de productos son públicos.
En el sector salud, donde los hospitales manejan datos sensibles como los historiales médicos, la clasificación de los datos requiere cumplir con regulaciones específicas.
Lo mismo ocurre en el entorno bancario y de las finanzas o el asegurador, donde normativas como NIS2 o DORA obligan a tratar los datos de forma específica.
El volumen de datos varía según la actividad empresarial. Una compañía tecnológica como Google procesa petabytes diarios, desde datos de búsqueda hasta información publicitaria. Por el contrario, una pyme manufacturera puede manejar terabytes, incluyendo registros de producción y cadenas de suministro.
Clasificación de datos sensibles
En un entorno empresarial donde los datos sensibles son un activo crítico, su protección requiere un enfoque integral que combine clasificación, monitorización y gestión estratégica.
La clasificación y el control de datos no solo garantizan la seguridad, sino que también aseguran el cumplimiento normativo y optimizan los recursos.
Una clasificación eficiente permite fortalecer la seguridad de los datos mediante:
La gestión de clasificación multi-entorno
La clasificación de datos en entornos diversos (locales, nube, endpoints) es fundamental para identificar y proteger la información sensible.
Herramientas avanzadas permiten etiquetar datos según su sensibilidad y ubicarlos en repositorios heterogéneos, como servidores on-premise, plataformas cloud (AWS, Azure) o puestos de trabajo.
Según un informe de Gartner de 2024, el 70 % de las organizaciones que implementa la clasificación multi-entorno reduce los incidentes de seguridad en un 25 %. Estas soluciones extienden la seguridad más allá del perímetro organizacional, integrando políticas consistentes en entornos híbridos y protegiendo datos en todo el flujo de la organización o en reposo.
Registro de auditoría de acceso a datos sensibles
Un sistema robusto de auditoría registra cada interacción con los datos sensibles, incluyendo quién accedió, qué datos consultó, cuándo y desde qué ubicación, si los alteró o si los copió en algún otro soporte (incluso si hizo un pantallazo).
Este registro es crucial para cumplir con las diferentes regulaciones como GDPR o DORA, que exigen trazabilidad.
Por ejemplo, en el sector salud, un hospital puede usar auditorías para rastrear accesos no autorizados a historiales médicos.
Según IBM Security (2023), el 45 % de las brechas de datos se originan en accesos internos indebidos, lo que resalta la necesidad de sistemas de monitorización continuo.
Protección contra la fuga de datos
Herramientas como ArexdataDSPM ayudan a prevenir la pérdida y la fuga de datos mediante alertas que detectan la copia o exfiltración de información sensible, ya sea por medios electrónicos (correos, USB) o físicos (impresiones).
Por ejemplo, una empresa puede configurar políticas de protección de datos para evitar que archivos clasificados como confidenciales (porque contienen datos de clientes) se envíen a cuentas de correo personales.
Gestión del ciclo de vida de los datos
La protección de los datos a lo largo de toda la gestión del ciclo de vida de los datos es un proceso estratégico que permite a las empresas administrar sus datos sensibles desde su creación hasta su eliminación, garantizando eficiencia operativa, cumplimiento normativo y seguridad.
Este enfoque abarca la definición de políticas claras para el almacenamiento, acceso, uso, protección y eliminación de datos, alineándose con requisitos legales y normativos.
En un contexto donde las organizaciones manejarán este año hasta 181 zettabytes, según las estimaciones de IDC, una gestión efectiva del ciclo de vida de los datos es crucial para optimizar recursos y mitigar riesgos.
En definitiva, la correcta identificación de datos mejora la toma de decisiones, reduce costes de almacenamiento y fortalece la ciberseguridad. Un estudio de Gartner de 2024 indica que las empresas que implementan sistemas de clasificación reducen un 30 % los costes asociados a la gestión de datos.
Además, facilita el cumplimiento de regulaciones como el GDPR en la Unión Europea, que impone multas de hasta 20 millones de euros por mal manejo de datos.
En resumen, clasificar e identificar datos no solo es una necesidad operativa, sino una estrategia clave para la competitividad y seguridad empresarial.
Si quiere conocer más sobre las ventajas de una buena política de clasificación de datos, no dude en contactar con nuestros expertos y pida una prueba para terminar de convencerse.
