Remediación de datos
Principales resultados
La solución
Clasificación y catalogación de datos: El perfilado de datos y el mantenimiento de registros de elementos de datos críticos, así como de elementos de datos que se encuentran en entornos inadecuados, son fundamentales para el buen funcionamiento de la organización.
Controles pragmáticos:Controles que se pueden implementar de forma rápida y sencilla.
Purga y archivo: En función de la normativa, la política y la propensión al riesgo, los datos sensibles deben eliminarse de todos los entornos.
Remediación: enmascaramiento de datos y datos sintéticos: El archivado y la purga de datos pueden no ser aceptables en algunos casos, ya que pueden afectar negativamente a algunas partes del negocio. En este caso, una posible solución es el uso de enmascaramiento de datos o la sustitución de datos de producción por datos sintéticos.
Adopción de MDM: La adopción completa de MDM puede parecer una perspectiva intimidante y a largo plazo, pero la adopción gradual de prácticas y herramientas de MDM genera beneficios rápidamente.
Preguntas frecuentes: Corrección de datos
¿Cómo pueden las organizaciones empezar a mejorar la gobernanza y la calidad de los datos?
Las organizaciones pueden empezar a mejorar la gobernanza de los datos definiendo funciones claras, implementando catálogos de datos e introduciendo controles prácticos, como el seguimiento del linaje de los datos y las políticas de acceso. Estos pasos fundamentales aportan visibilidad y responsabilidad en todos los activos de datos.
Una evaluación inicial de la madurez ayuda a identificar las deficiencias y a priorizar las acciones. A partir de ahí, los proyectos de corrección específicos - como la elaboración de perfiles de datos, el enmascaramiento o las mejoras en los procesos de gobernanza - pueden ofrecer resultados rápidos al tiempo que se avanza hacia una estrategia de datos escalable.
Para obtener un enfoque probado y una hoja de ruta de implementación, descargue el documento completo.
¿Cómo mejoran el cumplimiento normativo y la seguridad el enmascaramiento de datos y los datos sintéticos?
El enmascaramiento de datos y los datos sintéticos protegen la información confidencial sustituyendo u ocultando los datos reales, al tiempo que preservan la usabilidad. Esto permite a las organizaciones probar, desarrollar y analizar sistemas sin exponer información de identificación personal (PII).
El enmascaramiento oculta campos de datos específicos (por ejemplo, direcciones de correo electrónico), mientras que los datos sintéticos generan conjuntos de datos totalmente artificiales que replican patrones del mundo real. Estos enfoques reducen el riesgo normativo y permiten una innovación segura, especialmente en casos de uso de IA y aprendizaje automático.
Descubra cuándo utilizar cada enfoque y cómo implementarlos de forma eficaz en el documento completo.
¿Cuáles son los riesgos de una mala gobernanza de datos en los servicios financieros?
Una mala gobernanza de datos genera riesgos significativos, entre los que se incluyen el incumplimiento normativo, las violaciones de datos y los análisis poco fiables. Las organizaciones pueden, sin saberlo, almacenar o procesar datos confidenciales de forma ilegal, lo que da lugar a sanciones económicas y daños a la reputación.
Otras consecuencias son la duplicación de conjuntos de datos, la inconsistencia en las versiones de los datos y un acceso reducido a los datos para su análisis. Estos problemas frenan la innovación, aumentan los costes operativos y limitan la agilidad empresarial.
Para comprender cómo mitigar estos riesgos con un enfoque estructurado, descargue la guía completa.
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