¿Cuál es la clasificación de los datos?

Los procedimientos escritos y las directrices para las políticas de clasificación de datos deben definir qué categorías y criterios utilizará la organización para clasificar los datos. También especifican las funciones y responsabilidades de los empleados dentro de la organización en relación con Gestión de los datos .

Una vez creado un sistema de clasificación de datos, deben determinarse normas de seguridad que especifiquen las prácticas de manejo adecuadas para cada categoría. Normas de almacenamiento que definen la ciclo de vida de los datos También hay que tener en cuenta los requisitos.

¿Cuál es el propósito de la clasificación de datos?

La clasificación sistemática de datos ayuda a las organizaciones a manipular, rastrear y analizar datos individuales. Los profesionales de los datos a menudo tienen un objetivo específico al categorizar los datos. El objetivo afecta el enfoque que adoptan y los niveles de clasificación que utilizan.

Confidencialidad. Un sistema de clasificación protege datos altamente sensibles, como la información personal identificable de los clientes ( PII ), incluyendo números de tarjetas de crédito, números de la Seguridad Social y otros tipos de datos vulnerables. El establecimiento de un sistema de clasificación ayuda a una organización a centrarse en los requisitos de las políticas de confidencialidad y seguridad, como los permisos de los usuarios y cifrado .
Integridad de los datos. Un sistema que se centra en integridad de los datos requerirá más almacenamiento, permisos de usuario y canales de acceso adecuados.
Disponibilidad de datos. Abordar y garantizar la seguridad e integridad de la información facilita el conocimiento de los datos que pueden compartirse con usuarios específicos.

Por qué es importante la clasificación de datos

La clasificación de datos es una parte importante de Gestión del ciclo de vida de los datos que especifica a qué categoría estándar o agrupación pertenece un objeto de datos. Una vez ordenados, la clasificación de datos puede ayudar a asegurar que una organización se adhiera a sus propias directrices de manejo de datos y a las regulaciones de cumplimiento locales, estatales y federales, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud, o HIPAA. Las empresas de industrias altamente reguladas suelen aplicar procesos de clasificación de datos o flujos de trabajo para ayudar a auditoría del cumplimiento y Procesos de descubrimiento de datos .

Clasificación de datos se utiliza para categorizar datos estructurados , pero es especialmente importante para aprovechar al máximo los datos no estructurados. La categorización de datos también ayuda a identificar copias duplicadas de datos. La eliminación de datos redundantes contribuye al uso eficiente del almacenamiento y maximiza las medidas de seguridad de los datos.

Etapas comunes de clasificación de datos

Entre las medidas adoptadas para elaborar un conjunto amplio de políticas que rijan los datos figuran las siguientes:

Reúne información. Al comienzo de un proyecto de categorización de datos, las organizaciones deben identificar e inspeccionar los datos que necesitan ser clasificados o reclasificados. Es importante saber dónde reside, lo valioso que es, cuántas copias existen y quién tiene acceso a ella.
Desarrollar un marco. Los científicos de datos y otras partes interesadas colaboran para elaborar un marco en el que organizar los datos. Asignan metadatos o de otro tipo etiquetas a la información. Este enfoque permite a las máquinas y el software ordenar instantáneamente los datos en diferentes grupos y categorías. Cualquier cosa, desde el tipo de archivo a las unidades de caracteres al tamaño de los paquetes de datos se puede utilizar para ordenar la información en categorías de búsqueda y clasificación.
Aplicar las normas. Las empresas deben velar por que su estrategia de clasificación de datos se ajuste a su estrategia interna. protección de datos y prácticas de manipulación y refleja las normas de la industria y las expectativas de los clientes. La divulgación no autorizada de información delicada podría constituir una violación del protocolo y, en algunos países, un delito. Para hacer cumplir los protocolos adecuados y proteger contra las violaciones de datos, los datos protegidos deben clasificarse y clasificarse de acuerdo con la naturaleza de su sensibilidad.
Datos del proceso. Esta medida requiere hacer un balance de la base de datos e identificar y clasificar los datos de acuerdo con el marco establecido.

Tipos de clasificación de datos

Las categorías estándar de clasificación de datos son las siguientes:

Información pública. Los datos de esta categoría suelen ser mantenidos por instituciones estatales y sujetos a la divulgación de datos públicos como parte de ciertas leyes.
Información confidencial . Estos datos pueden tener restricciones legales sobre la forma en que se manejan, o puede haber otras consecuencias en torno a la forma en que se manejan los datos confidenciales.
Información sensible. Estos datos son cualquier información almacenada o manejada por el Estado u otras instituciones que tenga requisitos de autorización y otras reglas en torno a su uso.
Información personal. Generalmente, la información personal o PII está protegida por la ley, y debe ser manejada siguiendo ciertos protocolos. A veces hay lagunas entre los requisitos morales y las protecciones legislativas contemporáneas para su uso.

En la programación del ordenador, archivo análisis es un método de dividir paquetes de datos en subpaquetes más pequeños que son más fáciles de mover, manipular, categorizar y ordenar. Diferentes estilos de análisis determinan cómo un sistema incorpora la información. Por ejemplo, las fechas se dividen por día, mes o año, y las palabras pueden ser separadas por espacios.

Algunos enfoques estándar para la clasificación de datos utilizando el análisis son los siguientes:

Intervalos manuales. Con intervalos manuales, una persona pasa a través de la totalidad conjunto de datos y entra en la clase se rompe observando donde tienen más sentido. Este es un buen sistema para conjuntos de datos más pequeños, pero puede resultar problemático para colecciones más grandes de información.
Intervalos definidos. Los intervalos definidos especifican un número de caracteres a incluir en un paquete. Por ejemplo, la información podría dividirse en paquetes más pequeños cada tres unidades.
Intervalos iguales. Intervalos iguales dividen un conjunto de datos en un número especificado de grupos, distribuyendo la cantidad de datos uniformemente sobre los grupos.
Cuantiles. El uso de cuantiles implica establecer una serie de valores de datos permitidos por tipo de clase.
Descanso natural. Un programa determina dónde ocurren grandes cambios en los datos por su cuenta y utiliza esos indicadores como una forma de determinar dónde descomponer los datos.
Intervalos geométricos. Para intervalos geométricos, se permite el mismo número de unidades por categoría de clase.
Intervalos de desviación estándar. Los desviación estándar de una entrada de datos se determina por cuánto difieren sus atributos de la norma. Hay valores de número establecidos para mostrar las desviaciones de cada entrada.
Gamas personalizadas. Los usuarios crean y establecen rangos personalizados. Pueden cambiarlos en cualquier momento.

Herramientas utilizadas para la clasificación de datos

Se utilizan diversos instrumentos en la clasificación de datos, incluidas las bases de datos, la información empresarial ( BI ) software y sistemas estándar de gestión de datos. Algunos ejemplos de software de BI utilizado para la clasificación de datos incluyen Databox, Google Data Studio, SAP Lumira y Vise.

En términos más generales, una expresión regular es una ecuación utilizada para extraer rápidamente datos que se ajustan a una determinada categoría, lo que facilita la categorización de toda la información que cae dentro de esos parámetros particulares.

Beneficios de la clasificación de datos

El uso de la clasificación de datos ayuda a las organizaciones a mantener la confidencialidad, la facilidad de acceso y la integridad de sus datos.

En el caso de los datos no estructurados en particular, la clasificación de datos reduce la vulnerabilidad de la información sensible. Por ejemplo, se espera que los comerciantes y otras empresas que aceptan tarjetas de crédito importantes cumplan con la clasificación de datos y otras normas de las normas de seguridad de datos del sector de las tarjetas de pago. PCI DSS es un conjunto de 12 requisitos de seguridad destinados a salvaguardar la información financiera del cliente.

La clasificación también ahorra a las empresas el pago de elevados costos de almacenamiento de datos. Almacenar cantidades masivas de datos no organizados es caro y podría ser una responsabilidad.

Reglamento general de protección de datos

El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea es un conjunto de directrices internacionales creado para ayudar a las empresas e instituciones a manejar los datos confidenciales y sensibles con cuidado y respeto. Se compone de siete principios rectores: equidad, alcance limitado, datos mínimos, precisión, limitaciones de almacenamiento, derechos e integridad. En algunos países se imponen severas sanciones por no cumplir estas normas.

La aplicación de la clasificación metódica de datos es una necesidad para cumplir con las muchas partes del RGPD. Requiere que las organizaciones asignen niveles específicos de control de seguridad a los datos para impedir la divulgación no autorizada. Clasificar los datos ayuda a los equipos de seguridad de datos a identificar los datos que requieren anonimización o encriptación.

Otro aspecto del RGPD que requiere una clasificación eficaz de los datos es que otorga a las personas el derecho de acceso, cambio y eliminar sus datos personales . La clasificación de datos permite a las empresas recuperar rápidamente dichos datos y cumplir con la solicitud específica de una persona.

Ejemplos de clasificación de datos

Se pueden aplicar varias listas de categorías diferentes a la información de un sistema. Estas listas de cualificaciones también se conocen como sistemas de clasificación de datos. Por ejemplo, una forma de clasificar las categorías de sensibilidad podría incluir clases como: secreto , confidencial , Únicamente para uso comercial y público .

Una organización también podría utilizar un sistema que clasifica la información en función del tipo de cualidades en las que se perfora. Podría ver el tipo de información de contenido que entra en los archivos, buscando ciertas características. Por ejemplo, la clasificación basada en contextos examina aplicaciones, usuarios, ubicación geográfica e información del creador. La clasificación del usuario se basa en lo que un usuario final elige para crear, editar y revisar.

Reclasificación de datos

Como parte del mantenimiento de un proceso para mantener los sistemas de clasificación de datos lo más eficientes posible, es importante que una organización actualice continuamente los sistemas de clasificación que utiliza. Debe reasignar los valores, rangos y salidas de estos sistemas para cumplir con mayor eficacia los objetivos de clasificación de la organización.

Regresión de datos vs. algoritmos de clasificación de datos

Ambas cosas. algoritmos de regresión y clasificación son estilos estándar de gestión de datos. Cuando se trata de organizar datos, las mayores diferencias entre los algoritmos de regresión y clasificación es el tipo de salida esperada.

Los sistemas que producen un único conjunto de resultados potenciales dentro de un rango finito a menudo encuentran algoritmos de clasificación son ideales. Cuando los resultados de un algoritmo son continuos, como una salida de tiempo o longitud, usar un algoritmo de regresión o algoritmo de regresión lineal es más eficiente.