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Tecnología

3 consejos para seguridad de datos con Big Data

Aprende a manejar una base de datos para alcanzar las metas de tu negocio. Aquí te decimos cómo.
3 consejos para seguridad de datos con Big Data
Crédito: Depositphotos.com

En el año 2012 Computer Sciences Corporation (CSC) predijo que para 2020 la producción de datos iba a ser 44 veces más grande de lo que fue en el 2009. Se trata del Big Data, según esta predicción, puede ser de 35 Zettabytes de información, entre datos residiendo online y otros en bases de datos internas.

Para que te hagas una idea de la cantidad de información de la que estamos hablando, imagina: si tuviésemos una película en alta definición 1080p de un zettabyte tendría una duración de 36 millones de años.

Toda esta información se convierte en una enorme oportunidad para muchas empresas y emprendedores. Un big data con datos estructurados y no estructurados que provienen de diferentes fuentes: máquinas, sensores, redes sociales, interacciones en sitios web y blogs, etc. Analizar toda esta información a la velocidad y en el momento adecuados te puede aportar ideas que te ayuden a marcar la diferencia con tus competidores.

Seguro que ya estás ansioso por empezar a procesar, analizar y obtener el máximo valor de este Big Data, sin embargo, a medida que aumenta esta oportunidad, te enfrentas al reto de asegurar que la información sea confiable y esté protegida. Si esto no se hace, se pierde la confianza en los resultados del análisis e incluso podrías enfrentar posibles sanciones.

Para ayudarte y consigas analizar tu Big Data sin problemas de seguridad de datos, te daré 3 tips que pueden ayudarte conseguir tus metas empresariales, análisis en tiempo real y que garantiza la protección de tus datos sensibles.

1. Descubre y entiende cuáles son los datos sensibles

Pregunta a cinco de tus colegas qué datos de tus clientes son sensibles y deben ser protegidos y es probable que obtengas respuestas diferentes. Antes de implementar una estrategia de seguridad de datos es importante crear un equipo transversal que sea capaz de definir lo que constituyen datos sensibles y cuáles de ellos deben protegerse.

Ten en cuenta que no todos los datos son de alto riesgo. Muchas empresas se equivocan porque no entienden los entornos de datos distribuidos y donde realmente residen los datos sensibles. Los datos confidenciales se duplican y comparten entre sistemas de producción, sistemas no productivos y otros de terceros, como socios comerciales y proveedores.

2. Monitorea y audita la actividad de datos sin perjudicar el rendimiento

Monitorear y hacer auditoría de datos te va a dar una visión completa del quién, qué, cuándo y cómo, acerca de todas las transacciones de datos. Si tienes un historial completo podrás comprender los patrones de acceso a datos y aplicaciones, evitarás fugas de datos, controlar el cambio de datos y responder a acciones sospechosas en tiempo real.

Esto también te proveera de informes de cumplimiento de forma automática y programada, distribuyéndolos a los equipos que se dedican a la supervisión, para firmarlos electrónicamente, escalarlos y documentar los resultados de cualquier actividad que necesites emprender para mitigar un problema.

3. Bases de datos, informes, análisis, documentos y enmascaramiento de datos sensibles

Enmascarar los datos ayuda a mantener la utilidad de los datos a la vez que cumple con los requisitos legales de privacidad de datos.

Si hablamos de datos de personas, el enmascaramiento se puede hacer de forma que los datos tengan los mismo síntomas que los originales y el mismo género, pero con la edad, los ingresos familiares y la raza enmascarados de forma inteligente. El resultado es que cuando se haga análisis, se obtienen resultados válidos mientras se protege la privacidad.

Con 2,5 trillones de bytes de datos creados cada día, es el momento de entender cuáles son nuestros datos sensibles y establecer políticas para mantener la seguridad de datos del cliente, del negocio, los datos personalmente identificables y otros tipos de datos sensibles.

El descubrimiento, monitorización, auditoría y enmascaramiento de datos son la base de una estrategia brillante para una seguridad de datos exitosa.