Tipos de Clasificación de Datos

La clasificación de datos es un proceso fundamental para organizar datos estructurados y no estructurados en categorías y tiene diferentes tipos. El objetivo es usar los datos de manera más segura y eficiente.

La clasificación de datos facilita que las organizaciones encuentren y accedan a sus datos. También permite una mejor gestión de riesgos, cumplimiento normativo y descubrimiento legal.

Los procesos de clasificación de datos implican etiquetar información personal y datos sensibles. Estas etiquetas ayudan a buscar y rastrear los datos de manera efectiva. La clasificación de datos también elimina datos duplicados, reduce los costos de almacenamiento y respaldo, y ayuda a reducir los riesgos de ciberseguridad.

Criterios de Clasificación de Datos

Clasificación de Datos Basada en Contenidos

Un tipo común de clasificación de datos es la clasificación basada en contenidos. Este método asigna etiquetas en función del contenido de los elementos de datos. Revisa la información almacenada en bases de datos, documentos y otras fuentes. Luego aplica etiquetas que definen el tipo de datos y el nivel de sensibilidad.

La clasificación basada en contenidos examina directamente los datos para determinar cómo debe categorizarse. Al observar el contenido real, se pretende clasificar los datos con precisión según criterios predefinidos. Esto ayuda a asegurar que identifiquemos y manejemos adecuadamente la información sensible.

Clasificación de Datos Basada en el Contexto

Otro tipo clave de clasificación de datos es la clasificación basada en el contexto. En lugar de analizar el contenido, este método utiliza detalles contextuales como metadatos para clasificar los datos. Por ejemplo, podría etiquetar automáticamente todos los archivos de una aplicación o usuario específico como datos financieros.

La clasificación basada en el contexto también puede usar reglas predefinidas para generar etiquetas. Estas reglas definen el tipo de datos y la sensibilidad basándose en la información asociada, sin escanear el contenido.

Esto permite clasificar grandes volúmenes de datos según su origen, creador u otras características.

Clasificación de Datos Basada en el Usuario

Un tercer tipo fundamental de clasificación de datos es la clasificación basada en el usuario. En este enfoque, un usuario experto decide qué etiqueta aplicar a un elemento de datos. Este usuario podría ser una autoridad de clasificación dedicada o el creador original de los datos.

La clasificación basada en el usuario aprovecha la experiencia de una persona sobre los datos. Un usuario familiarizado con la información puede evaluar su valor comercial y sensibilidad para determinar la categorización correcta. Entienden el contexto completo y pueden tomar decisiones de clasificación más matizadas.

Sin embargo, la clasificación basada en el usuario puede enfrentar desafíos de escalabilidad en organizaciones con grandes volúmenes de datos. Etiquetar manualmente cada pieza de datos puede no ser factible.

Los usuarios a menudo combinan la clasificación impulsada por el usuario con métodos automatizados en una estrategia general de clasificación de datos.

Niveles de Sensibilidad de los Datos Empresariales

Al clasificar los datos, las empresas comúnmente usan varios niveles de sensibilidad de los datos:

Restringido se refiere a información altamente sensible con controles de acceso estrictos. Esto podría incluir propiedad intelectual, información personal, secretos comerciales, datos de salud e información de tarjetas de pago. La divulgación no autorizada de datos restringidos puede tener graves consecuencias financieras o legales.

Confidencial se refiere a datos con acceso más amplio dentro de la organización, pero aún internos. A menudo hay restricciones legales sobre su manejo. Ejemplos incluyen precios, contratos y planes de marketing. La divulgación de datos confidenciales puede afectar negativamente las operaciones comerciales y la reputación de la marca.

Interno se refiere a datos disponibles en toda la empresa, pero que aún requieren cierta protección. Elementos como directorios de empleados, memorandos y manuales caen en esta categoría.

Público se refiere a datos que no requieren controles de seguridad y se pueden compartir libremente.

Niveles de Sensibilidad de los Datos Gubernamentales

Las organizaciones gubernamentales frecuentemente utilizan otro conjunto de niveles de sensibilidad de los datos:

Altamente Secreto se refiere a información con la máxima protección y restricciones de acceso. Su divulgación podría amenazar la seguridad nacional.

Secreto también requiere fuertes salvaguardas, ya que podría dañar gravemente la seguridad nacional si se divulga.

Confidencial es el nivel más bajo de datos clasificados del gobierno. Todavía requiere una sólida protección, pero menos que los datos Altamente Secretos o Secretos.

Sensible pero no clasificado (SBU) se refiere a información que no está clasificada pero que aún necesita protección. Esta protección es necesaria para prevenir la violación de los derechos de privacidad de los ciudadanos.

No clasificado son datos considerados no sensibles.

Establecer una Política de Clasificación de Datos

Para poner la clasificación de datos en práctica, las organizaciones necesitan definir una política clara. Esta política explica cómo los empleados deben manejar los diferentes tipos de datos para garantizar la seguridad de los datos y cumplir con los objetivos de gestión.

Una buena política ayuda a los usuarios a comprender fácilmente la importancia de la información y las reglas a seguir.

Política de Clasificación de Datos en Papel

Las políticas de clasificación en papel se apoyan en directrices bien documentadas y en la formación de empleados para asegurar la correcta categorización y manejo de los datos.

Estas políticas explican los diversos niveles de clasificación de datos (restringidos, confidenciales, internos, públicos). También proporcionan instrucciones claras sobre cómo etiquetar, almacenar y compartir cada tipo de datos.

Para implementar una política en papel de manera efectiva, las organizaciones deben invertir en programas integrales de educación para los empleados. Esto significa iniciar sesiones de capacitación para explicar las directrices de clasificación. También implica tener cursos de actualización regulares para revisar conceptos importantes. Además, estos cursos abordan cualquier actualización o cambio en la política.

Los empleados necesitan ejemplos prácticos y ejercicios prácticos para entender cómo aplicar las reglas de clasificación a sus roles laborales.

Sin embargo, el éxito de una política en papel depende en gran medida del cumplimiento y la consistencia de los empleados. Sin mecanismos automáticos de aplicación, corresponde a los usuarios individuales clasificar y etiquetar datos manualmente de manera correcta. Esto puede llevar tiempo y ser propenso a errores humanos, particularmente en organizaciones con grandes volúmenes de datos o altas tasas de rotación de empleados.

Política de Clasificación de Datos Automatizada

Las políticas de clasificación de datos automatizadas aprovechan los algoritmos de software y las técnicas de aprendizaje automático para analizar y categorizar los datos según reglas y patrones predefinidos. Estas herramientas pueden escanear datos de diferentes fuentes como bases de datos, servidores de archivos y almacenamiento en la nube. Luego pueden asignar etiquetas automáticamente en función del contenido y contexto de la información.

Un beneficio clave de la clasificación automatizada es su capacidad para aplicar las políticas de manera consistente y a gran escala. Después de definir las reglas de clasificación, el software las aplicará consistentemente en toda la organización. Esto ayuda a minimizar errores y asegura que todos los datos se categorizan y protegen correctamente. Esto es particularmente valioso para las organizaciones con entornos de datos grandes y complejos, donde la clasificación manual sería impráctica o imposible.

Sin embargo, la clasificación automatizada no está exenta de desafíos. Estas herramientas utilizan reglas y algoritmos establecidos. Sin embargo, pueden tener dificultades para comprender el contexto completo y las sutilezas de ciertos tipos de datos. Esto puede causar errores, donde los datos se etiquetan incorrectamente como sensibles o no se identifican y protegen adecuadamente.

Política de Clasificación de Datos Impulsada por el Usuario

Los empleados pueden tomar decisiones acerca de la sensibilidad y el valor de los datos con los que trabajan. Implementar políticas de clasificación impulsadas por el usuario para lograr esto. Estas políticas empoderan a los empleados para tomar decisiones informadas.

Estas políticas proporcionan a los usuarios niveles de clasificación y directrices. Los usuarios deben usar su juicio y experiencia para determinar cómo categorizar cada pieza de datos.

La clasificación impulsada por el usuario también puede ayudar a fomentar una cultura de conciencia sobre la seguridad y privacidad de los datos dentro de la organización. Estas políticas ayudan a los empleados a comprender cómo proteger los datos y los alientan a asumir la responsabilidad de salvaguardar la información sensible. Les incitan a pensar activamente en clasificar los datos con los que trabajan. Esto puede aumentar la conciencia sobre las mejores prácticas para la protección de datos.

Cuando los usuarios tienen que organizar las cosas ellos mismos, puede llevar tiempo y dificultar que los empleados trabajen de manera eficiente. Esto es especialmente cierto cuando el proceso de organización no coincide bien con las herramientas y métodos que ya están utilizando. Las organizaciones deben encontrar un equilibrio entre involucrar a los usuarios en el proceso de clasificación y minimizar la carga sobre su productividad.

Integración de la Clasificación de Datos con Otras Medidas de Seguridad

La clasificación de datos es un componente crítico de una estrategia general de seguridad de datos, pero no debe existir de manera aislada. Integrar la clasificación con otras medidas de seguridad puede crear un enfoque más completo y efectivo para proteger la información sensible.

Por ejemplo, las soluciones de prevención de pérdida de datos (DLP) pueden utilizar etiquetas de clasificación para aplicar políticas sobre el uso y la transmisión de datos. Si un usuario intenta enviar un archivo clasificado como confidencial fuera de la organización, el sistema DLP puede bloquear automáticamente la transferencia y notificar a los equipos de seguridad.

También se pueden vincular los controles de acceso a los niveles de clasificación. El sistema otorga diferentes permisos a los usuarios basándose en la sensibilidad de los datos con los que necesitan trabajar. Esta medida asegura que solo personas autorizadas puedan acceder o modificar información sensible. Reduce el riesgo de brechas de datos, tanto accidentales como intencionadas.

El cifrado es otra medida de seguridad que puede aplicarse según la clasificación. Para añadir una capa adicional de protección, los datos altamente sensibles pueden cifrarse automáticamente tanto cuando están almacenados como cuando se están transmitiendo. Al integrar la clasificación con el cifrado, las organizaciones pueden asegurar que sus activos más críticos reciban el nivel más fuerte de seguridad.

Conclusión

En resumen, los tipos de clasificación de datos incluyen enfoques basados en contenido, contexto y usuario. Las organizaciones emplean niveles de sensibilidad como restringido, confidencial, interno y público. Implementar una política de clasificación de datos mediante métodos manuales, automatizados o impulsados por el usuario permite una gestión de datos más segura y eficiente.

Sin embargo, una clasificación efectiva de datos no es un esfuerzo único. Las revisiones y auditorías regulares son cruciales para asegurar que el sistema de clasificación se mantenga preciso y relevante con el tiempo. A medida que los datos y las necesidades empresariales evolucionan, las políticas de clasificación deben adaptarse en consecuencia. La capacitación continua de los empleados también es esencial para mantener una cultura fuerte de seguridad de datos y asegurar el cumplimiento constante de las políticas.

De cara al futuro, es probable que la clasificación de datos esté influenciada por tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, así como por la creciente adopción de la computación en la nube y los modelos de trabajo remoto.

Estos cambios crearán oportunidades y desafíos para las organizaciones tratando de mantener seguros sus datos en un mundo digital más complejo.

Estrategias fuertes de clasificación de datos son esenciales para todas las organizaciones, sin importar su tamaño o industria. Los datos juegan un papel clave en impulsar el crecimiento empresarial y la toma de decisiones. Por lo tanto, invertir en estrategias efectivas de clasificación de datos es crucial.

Las empresas pueden aprovechar al máximo sus datos y mantener seguros los datos de las partes interesadas utilizando las mejores prácticas de clasificación de datos. Para lograr estos objetivos, es importante entender los diferentes tipos de clasificación de datos. Comprender los diversos tipos de clasificación de datos es clave para lograr estos objetivos.