¿Qué es la integridad de los datos? Tipos y retos

En esta guía sobre la integridad de los datos, analizaremos los componentes básicos de la integridad de los datos y los retos, técnicas y mejores prácticas relacionados con ellos.

En esta guía sobre la integridad de los datos, analizaremos los componentes básicos de la integridad de los datos y los retos, técnicas y mejores prácticas relacionados con ellos.

La integridad de los datos es una característica conceptual de los datos de una organización que garantiza la precisión, la integridad y la coherencia de los datos a lo largo de su ciclo de vida. La integridad de los datos garantiza una mejor toma de decisiones basada en datos, el cumplimiento normativo y una seguridad de los datos superior.

En este artículo, aprenderemos en detalle sobre la integridad de los datos. Exploraremos los componentes clave de la integridad de los datos, las técnicas utilizadas por las organizaciones para lograrla y conservarla, y los problemas de seguridad que amenazan la integridad de los datos de una organización. También aprenderemos sobre varios casos de uso de la integridad de los datos, así como sus diferencias con la calidad y la seguridad de los datos.

¿Qué es la integridad de los datos?

Cuando hablamos de la definición de integridad de los datos, nos referimos a la garantía de la precisión, integridad y coherencia de los datos a lo largo de su ciclo de vida. El ciclo de vida de los datos se refiere al recorrido que siguen los datos desde su creación hasta su eliminación final. Implica etapas como la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y la eliminación o el archivo de los datos. La integridad de los datos garantiza que estos estén libres de errores, no estén corruptos y sean válidos en cada una de esas etapas.

Al igual que los registros médicos de un paciente deben estar libres de errores durante todo el ciclo de tratamiento para garantizar un diagnóstico, un pronóstico y una prescripción precisos, las organizaciones deben mantener la integridad de los datos para garantizar una toma de decisiones informada, un análisis preciso de las amenazas y el cumplimiento de las normativas relacionadas con la seguridad y la privacidad de los datos.

La integridad de los datos es importante en todos los sectores: desde la sanidad hasta la fabricación, y desde las finanzas hasta el entretenimiento, todas las organizaciones dependen de la integridad de los datos para sus operaciones. Además, deben garantizar la precisión, la integridad y la coherencia de los datos en las diferentes bases de datos jerárquicas y relacionales.

La importancia de la integridad de los datos para las organizaciones

Los datos impulsan las decisiones. Por lo tanto, si los datos son erróneos o incoherentes, pueden llevar a una organización a un callejón sin salida. Mantener la integridad de los datos desde el momento de su creación evita a la organización cometer costosos errores en la toma de decisiones posteriores. La toma de decisiones precisa y basada en datos es la primera gran ventaja de la integridad de los datos.

Las organizaciones que manejan datos confidenciales de los clientes, como nombres, direcciones, números de la seguridad social y otra información de identificación personal (PII), deben garantizar la integridad de los datos para mantener la precisión y la privacidad de los datos de los clientes. En ese sentido, la integridad de los datos ayuda a las organizaciones a mantener el cumplimiento normativo y evitar sanciones.

Aparte de los datos confidenciales, las empresas también recopilan datos propios, es decir, información obtenida mediante el seguimiento del uso y las preguntas a los clientes. La integridad de estos tipos de datos puede ser vital para optimizar la experiencia del usuario y mejorar los servicios.

Tipos de integridad de los datos

La integridad de los datos se puede clasificar en dos categorías principales: integridad física e integridad lógica. La integridad lógica se puede dividir a su vez en otras subcategorías: integridad de la entidad, integridad referencial, integridad del dominio e integridad definida por el usuario. En esta sección, exploraremos cada uno de estos tipos.

1. Integridad física

La integridad física se refiere a la garantía de que los datos mantienen su precisión y no se alteran ni modifican de ninguna manera mientras se almacenan y recuperan. La integridad física se centra en proteger los datos de diversos tipos de interrupciones.

1. Fallos de hardware: Mantener la integridad de los datos implica proteger los datos almacenados contra fallos de hardware, como fallos de disco.
2. Factores ambientales: Proteger los datos contra amenazas físicas como incendios, inundaciones o cortes de energía es una parte crucial de la integridad física.
3. Copias de seguridad de los datos: Es fundamental establecer la práctica de crear copias de seguridad de los datos para evitar su pérdida en caso de daños físicos.
4. Planes de recuperación ante desastres: Las organizaciones necesitan estrategias para recuperar los datos después de un evento catastrófico.

2. Integridad lógica

La integridad lógica garantiza la precisión y la coherencia de los datos, ya que se utilizan de diferentes maneras en las bases de datos relacionales.

Tipos de integridad lógica

• Integridad de entidad: Garantiza que a cada dato almacenado en una tabla se le asigne una clave y un valor únicos, de modo que los registros no se dupliquen y los campos de una tabla no sean nulos.
• Integridad referencial: Es una serie de procesos que garantizan que los datos almacenados en las tablas se utilicen de manera uniforme, siguiendo reglas específicas para la modificación y eliminación de datos. La integridad referencial contribuye a la precisión de los datos.
• Integridad de dominio: La integridad de dominio mantiene la precisión de los datos dentro de un dominio mediante la aplicación de restricciones y medidas para controlar la cantidad de valores y los tipos de datos introducidos en las columnas de una tabla.
• Integridad definida por el usuario: Cuando los usuarios personalizan las reglas y restricciones creadas en torno a los datos para cumplir requisitos específicos, se denomina integridad definida por el usuario. Aplica medidas de validación y lógica empresarial personalizadas.

¿Cuáles son los componentes básicos de la integridad de los datos?

Hay tres componentes básicos de la integridad de los datos: precisión, integridad y coherencia. En esta sección, exploraremos qué significa cada uno de estos componentes y qué papel desempeñan en el uso seguro y satisfactorio de los datos.

1. Exactitud de los datos

La exactitud de los datos se refiere al grado en que los datos de la organización reflejan con precisión las entidades del mundo real que representan. La precisión de los datos es esencial para tomar decisiones basadas en ellos, mejorar la experiencia del usuario y mantener el cumplimiento normativo.

2. Integridad de los datos

La integridad de los datos es una medida del grado en que la información necesaria está contenida en el conjunto de datos. La integridad de los datos garantiza que:

• No se omita ningún dato esencial
• Se cubran todos los aspectos necesarios de un tema

3. Coherencia de los datos

Los datos pasan por diferentes etapas a lo largo de su ciclo de vida y la coherencia de los datos se refiere a la uniformidad de los datos a lo largo de todas estas etapas. Garantiza que:

• No hay contradicciones ni conflictos en los valores de los datos entre los distintos sistemas
• Los datos son fiables independientemente del punto de acceso

Al evitar discrepancias, la coherencia de los datos también aumenta su precisión y, a su vez, su integridad.

Técnicas para mantener la integridad de los datos

En esta sección, exploraremos algunos procesos y prácticas adoptados para conservar la integridad de los datos en todos los sistemas. Estas técnicas son esenciales para proteger los datos y garantizar su uso fructífero.

1. Validación y verificación de datos

Los datos deben pasar por varias capas de validación y verificación para garantizar que cumplen criterios y normas específicos. Se utilizan varias técnicas para la validación y verificación de datos. Por ejemplo,

• La validación del tipo de datos garantiza que estos se almacenen en los formatos esperados: números, fechas, texto, etc.
• La comprobación del rango garantiza que los datos se encuentren dentro de los límites predefinidos
• Las comprobaciones de coherencia garantizan que los datos coincidan con los datos relacionados en diferentes tablas.
• Las comprobaciones de presencia garantizan que los campos de datos no estén vacíos.

2. Controles de acceso

Los controles de acceso se refieren a una serie de reglas y restricciones que definen quién puede acceder a recursos específicos y qué rango de acciones puede realizar con dichos recursos.

• El control de acceso basado en roles (RBAC) concede acceso en función del rol de un usuario o un grupo.
• El principio del mínimo privilegio garantiza que el acceso se conceda en función de la necesidad.
• Los mecanismos de autenticación sólidos con 2FA y MFA impiden el acceso no autorizado.

3. Cifrado de datos

El cifrado de datos es el proceso de codificar los datos para que no sean legibles para usuarios no autorizados.

El cifrado se utiliza para proteger los datos almacenados en discos duros, servidores y copias de seguridad, así como cuando se transmiten entre redes.

4. Enmascaramiento y anonimización de datos

Cuando los datos se utilizan para pruebas y análisis, las organizaciones pueden sustituir los datos confidenciales por una versión falsa pero similar de los mismos para proteger la privacidad y la integridad de los datos.

5. Gestión de errores y registro

La gestión de errores es el proceso de preparación para posibles errores, de modo que, en caso de que se produzca un error en la validación de datos o en las comprobaciones de coherencia, o en caso de interrupción física de los datos, se implementen flujos de trabajo fluidos para gestionar la situación.

El registro es el proceso de realizar un seguimiento de los cambios en los datos, los intentos de acceso y los errores, de modo que se disponga de amplia información al realizar una auditoría o una investigación.

¿Cuáles son las amenazas para la integridad de los datos?

La integridad de los datos es una piedra angular del uso de los datos en las organizaciones y se enfrenta a una serie de amenazas voluntarias e involuntarias durante el ciclo de vida de los datos. En esta sección, analizaremos algunas de esas amenazas.

1. Errores humanos – La introducción manual de datos sigue siendo bastante habitual en todos los procesos y provoca errores de introducción de datos en diferentes etapas. La eliminación involuntaria o la sobrescritura de información precisa con datos incorrectos también puede alterar la precisión de los datos.
2. Fallos del sistema: los fallos de hardware, como el mal funcionamiento de los dispositivos de almacenamiento y los equipos de red, junto con los cortes de energía, pueden poner en peligro la integridad de los datos. Los desastres naturales también pueden afectar a los datos. Siempre existe la posibilidad de que se produzca un mal funcionamiento del software, por lo que es muy importante disponer de copias de seguridad.
3. Ciberataques –Los datos son uno de los principales objetivos de los actores maliciosos en todos los sectores. Pueden lanzar ataques de malware y ransomware para robar y exponer datos. Estos ataques también pueden utilizarse para obtener acceso no autorizado a datos confidenciales y protegidos. La inyección SQL es una forma habitual de manipular bases de datos para robar información. Los atacantes también pueden alterar la integridad de los datos lanzando ataques de denegación de servicio y ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS).
4. Corrupción de datos – La relevancia y precisión de los datos pueden deteriorarse con el tiempo debido a la obsolescencia y las inconsistencias. La pérdida accidental o intencionada de datos y la modificación de los mismos provocan su corrupción.
5. Fallos en los procesos –Los datos pueden perder integridad debido a problemas durante la migración, la integración y la limpieza de datos. Estos errores significan que los datos no son coherentes entre los distintos sistemas y que no puede haber una única fuente de verdad.

¿Cuáles son los retos para la integridad de los datos?

El mero volumen de datos con el que las organizaciones trabajan habitualmente supone un reto. La complejidad de las infraestructuras en las que se distribuyen los datos crea dificultades adicionales.

1. Volumen y velocidad de los datos

Aunque los retos relacionados con el almacenamiento de datos a los que se enfrentaban las organizaciones con la llegada del big data se han resuelto gracias a la nube, siguen existiendo problemas relacionados con la integridad de los datos. El rápido ritmo de creación y modificación de los datos aumenta el riesgo de errores.

2. Complejidad del sistema

Los datos de las organizaciones se distribuyen entre muchos sistemas y bases de datos con múltiples puntos de acceso. Con tantos puntos de entrada y uso, la integración de datos supone un reto. Aunque muchas herramientas modernas facilitan la gestión de datos con reglas y funciones integradas, los sistemas heredados suelen carecer de estas facilidades, lo que crea retos adicionales.

3. Amenazas en evolución

Los ciberataques son cada vez más sofisticados, con la rápida creación de cargas útiles de malware innovadoras y ataques de phishing altamente personalizados. Las organizaciones se enfrentan a un doble reto: a) mantenerse al día con el panorama de las amenazas cibernéticas y b) mantener el cumplimiento de las normativas de seguridad en constante evolución.

4. Cultura organizativa

&El uso de datos aislados y la falta de una propiedad clara de los mismos dificultan su gestión y, por lo tanto, el mantenimiento de su integridad. ¿Cómo pueden las organizaciones garantizar la integridad de los datos? Hemos analizado las técnicas para implementar medidas de integridad de los datos, así como los retos y riesgos asociados a su mantenimiento. En esta sección, analizaremos algunas medidas que los responsables de la seguridad de la información pueden adoptar para mejorar la precisión, la coherencia y la integridad generales de los datos en toda la organización.

1. Evaluación de los riesgos relacionados con los datos

• Identificar y hacer un inventario de los activos de datos críticos
• Identificar las lagunas y vulnerabilidades de seguridad que pueden afectar a los datos
• Priorizar y abordar los riesgos por orden de impacto potencial

2. Marco sólido de gobernanza de datos

• Establecer la propiedad y la responsabilidad de los datos
• Crear políticas y normas exhaustivas sobre datos
• Implementar la clasificación y el etiquetado de datos
• Mantener el cumplimiento de las normas reglamentarias (RGPD, HIPAA, etc.)

3. Controles de seguridad avanzados

• Cifrar los datos en reposo y en tránsito
• Aplicar controles de acceso basados en roles y el principio del mínimo privilegio
• Implementar una autenticación sólida en todas las aplicaciones
• Configurar mecanismos de prevención de pérdida de datos (DLP)

4. Validación de datos y gestión de la calidad

• Limpiar y deduplicar los datos con regularidad
• Identificar inconsistencias en los datos
• Configurar y revisar las reglas de validación de datos
• Garantizar la coherencia de los datos en toda la organización con una sólida gestión de datos maestros (MDM)

5. Respuesta a incidentes y recuperación ante desastres

• Establezca planes proactivos de respuesta ante incidentes
• Realice simulacros de recuperación ante desastres
• Elabore un plan de continuidad del negocio

6. Concienciación y formación de los empleados

• Formación en materia de seguridad para los empleados
• Impartir formación sobre phishing, ingeniería social y otras amenazas.

7. Supervisión y evaluación continuas

Las organizaciones deben implementar medidas de seguridad por capas para garantizar un uso seguro de los datos y prevención de pérdida de datos.

Este enfoque puede incluir

• Utilizar sistemas de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM)

• Realizar evaluaciones de vulnerabilidad y pruebas de penetración de forma regular

8. Gestión de riesgos de terceros

• Manténgase al tanto de la postura de seguridad de los proveedores externos
• Incluir cláusulas de protección de datos en el contrato
• Asegurarse de que los proveedores cumplan con los requisitos de conformidad necesarios

9. Mantenerse al día con las tecnologías emergentes

• Explorar el impacto potencial de tecnologías como blockchain y la IA en la integridad de los datos
• Mantenerse al día de las últimas novedades en el panorama de las amenazas cibernéticas

Casos de uso de la integridad de los datos

En esta sección, analizaremos algunos casos de uso importantes de la integridad de los datos. Clasificaremos estos casos de uso según los sectores verticales.

Servicios financieros

1. Detección de fraudes: La coherencia de los datos financieros facilita la detección de anomalías y, por lo tanto, de actividades fraudulentas.
2. Evaluación de riesgos: Las instituciones financieras pueden utilizar datos financieros fiables para evaluar la solvencia de los clientes.
3. Cumplimiento normativo: Mantener la integridad de los datos es esencial para las empresas que procesan información financiera.

Atención sanitaria

1. Seguridad del paciente: Los historiales médicos precisos y completos permiten realizar diagnósticos y tratamientos correctos.
2. Investigación y desarrollo: El desarrollo de fármacos y los ensayos clínicos dependen de datos fiables
3. Cumplimiento normativo: El cumplimiento de la HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico) requiere una sólida integridad de los datos.

Gobierno

1. Servicios sociales: Los registros gubernamentales precisos y disponibles son esenciales para la prestación eficiente de servicios.
2. Seguridad nacional: La protección de datos desempeña un papel crucial en la seguridad nacional
3. Integridad electoral: Los datos electorales precisos y fiables son la piedra angular de un sistema de gobierno democrático.

Fabricación

1. Gestión de la cadena de suministro: La precisión y coherencia de los datos de la cadena de suministro y los niveles de inventario dan lugar a procesos y una gestión eficientes.
2. Control de calidad: El control de calidad depende de la disponibilidad de datos coherentes sobre los productos.
3. Mantenimiento predictivo: El acceso a datos fiables sobre los equipos permite un mantenimiento proactivo.

¿Cuál es la diferencia entre integridad, calidad y seguridad de los datos?

La integridad de los datos es la medida de la precisión, coherencia y exhaustividad de los datos.

La calidad de los datos es una medida de la utilidad de los datos. Sus parámetros van más allá de la integridad de los datos e incluyen la actualidad y la relevancia de los mismos.

La seguridad de los datos se refiere a la protección de los datos contra el acceso no autorizado, la divulgación, la eliminación, la modificación o la alteración.

A continuación se ofrece una comparación detallada de los tres

Categoría	Integridad de los datos	Calidad de los datos	Seguridad de los datos
Definición	El mantenimiento de la precisión, integridad y coherencia de los datos a lo largo de su ciclo de vida.	Una medida de la idoneidad de los datos para su uso.	Protección de los datos contra el acceso no autorizado, el robo, la exposición y la destrucción.
Enfoque	Exactitud, integridad y coherencia de los datos	Usabilidad y fiabilidad de los datos	Protección y confidencialidad de los datos
Objetivo	Mantener la fiabilidad y la credibilidad de los datos	Mejorar el valor de los datos y la toma de decisiones	Prevenir la pérdida, el robo y el uso indebido de los datos
Procesos	Validación de datos, comprobación de errores, copias de seguridad	Perfilado de datos, limpieza de datos, estandarización de datos	Cifrado, controles de acceso, cortafuegos
Impacto	Afecta a la fiabilidad de los datos y a la toma de decisiones	Afecta a los procesos empresariales y a la satisfacción del cliente	Afecta a la reputación de la organización y al cumplimiento normativo

Los conceptos de integridad, calidad y seguridad de los datos van de la mano cuando se trata de reforzar la salud y la utilidad generales de los datos de una organización. Muchos de sus objetivos y funciones son interdependientes y se solapan, como habrás podido comprobar.

Por ejemplo, el cifrado de datos puede desempeñar un papel igualmente importante en estas tres áreas. Del mismo modo, las tres tienen un papel que desempeñar en la configuración de la experiencia del usuario diseñada por una organización.

Conclusión

Los datos pueden hacer prosperar o fracasar a una organización. Ya sea para personalizar las iniciativas de marketing o mejorar las cadenas de suministro, cada paso se guía por los datos. Por lo tanto, la integridad de los datos no es opcional para las organizaciones, es una necesidad absoluta.

Hoy en día, los datos son más complejos que nunca, ya que provienen de todo tipo de fuentes y formatos, en los que la estructura es un mito. En tales circunstancias, es imperativo que las empresas den lo mejor de sí mismas para garantizar la integridad, la calidad y la seguridad de los datos. La creación de sólidas alianzas para la gobernanza y la seguridad de los datos puede ser una forma adecuada de avanzar en este sentido.

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FAQs

¿Cuál es la función del cifrado de datos en la integridad de los datos?

El cifrado de datos impide el acceso no autorizado a los datos, lo que a su vez ayuda a proteger su coherencia e integridad.

¿Cómo se garantiza la integridad de los datos en la nube?

La integridad de los datos en la nube se puede mantener mediante el uso de un cifrado robusto y controles de acceso. Además, un sistema de supervisión continua puede ayudarle a lograrlo.

¿Cuáles son los cinco principios de la integridad de los datos?

Los cinco principios ampliamente reconocidos de la integridad de los datos son

• Atribuible: Vínculo entre los datos y su creador
• Legible: Datos claros y fácilmente comprensibles
• Contemporáneo: Registro de datos en el momento del evento o actividad.
• Original: Los datos deben ser un registro original y no una copia.
• Precisos: Los datos deben estar libres de errores

Estos principios se conocen a menudo como ALCOA.

¿Cuál es el papel de la integridad de los datos en el mantenimiento del cumplimiento normativo?

La precisión de los datos es un requisito directo para el cumplimiento de algunas normativas. Mantener la integridad de los datos ayuda a la privacidad de los mismos, lo que a su vez permite el cumplimiento del RGPD, la HIPAA, etc. Aparte de eso, la precisión y la integridad de los datos ayudan a una evaluación y gestión eficaz de los riesgos, lo que a su vez contribuye al cumplimiento normativo.