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¿Qué es la clasificación de datos y por qué es importante?

La clasificación de datos es el proceso de organizar los datos en categorías que facilitan su recuperación, clasificación y almacenamiento para uso futuro.

Un sistema de clasificación de datos bien planificado hace que los datos esenciales sean fáciles de encontrar y recuperar. Esto puede ser de particular importancia para la gestión de riesgos, el descubrimiento legal y el cumplimiento. Los procedimientos y directrices escritos para las políticas de clasificación de datos deben definir qué categorías y criterios utilizará la organización para clasificar los datos y especificar los roles y responsabilidades de los empleados dentro de la organización con respecto a la administración de datos. Una vez que se ha creado un esquema de clasificación de datos, es necesario abordar los estándares de seguridad que especifican las prácticas de manejo adecuadas para cada categoría y los estándares de almacenamiento que definen los requisitos del ciclo de vida de los datos.

Finalidad de la clasificación de datos

Además de hacer que los datos sean más fáciles de localizar y recuperar, un sistema de clasificación de datos cuidadosamente planificado también hace que los datos esenciales sean fáciles de manipular y rastrear. Si bien se puede lograr alguna combinación de todos los siguientes atributos, la mayoría de las empresas y los profesionales de datos se enfocan en un objetivo particular cuando se acercan a un proyecto de clasificación de datos. Los objetivos más comunes incluyen, entre otros, los siguientes:

  • Confidencialidad. Un sistema de clasificación que valora la confidencialidad por encima de otros atributos se centrará principalmente en las medidas de seguridad, incluidos los permisos de usuario y el cifrado.
  • Integridad de los datos. Un sistema que se centra en la integridad de los datos requerirá más almacenamiento, permisos de usuario y canales de acceso adecuados.
  • Disponibilidad de datos. Cuando no es necesario perfeccionar la seguridad y la integridad, es más fácil hacer que los datos sean más accesibles para los usuarios.

Importancia de la clasificación de datos

La clasificación de datos es una forma de asegurarse de que una empresa u organización cumple con las pautas de la empresa, locales o federales para el manejo de datos y una forma de mejorar y maximizar la seguridad de los datos.

Pasos comunes de clasificación de datos

Por lo general, no es necesario clasificar todos los datos, y algunos se destruyen incluso mejor. Es importante comenzar priorizando qué tipos de datos deben pasar por los procesos de clasificación y reclasificación.

A continuación, los científicos de datos y otros profesionales crean un marco dentro del cual organizar los datos. Asignan metadatos u otras etiquetas a la información, lo que permite que las máquinas y el software la clasifiquen instantáneamente en diferentes grupos y categorías. Es importante mantener en cada paso que todos los esquemas de clasificación de datos se adhieren a las políticas de la empresa, así como a las regulaciones locales y federales sobre el manejo de los datos.

Además, las empresas deben considerar siempre las prácticas éticas y de privacidad que mejor reflejen sus estándares y las expectativas de los clientes y clientes:

  • Escanear. Este paso implica hacer un balance de una base de datos completa y hacer un plan de juego digital para abordar el proceso de organización.
  • Identificar. Se puede usar cualquier cosa, desde el tipo de archivo hasta las unidades de caracteres y el tamaño de los paquetes de datos, para clasificar la información en categorías que se pueden buscar y ordenar.
  • Separar. Una vez que los datos se categorizan con un sistema que implementa el profesional de la ciencia de datos, se pueden separar por esas categorías siempre que se llame al sistema para que aparezcan.

La divulgación no autorizada de información que se encuentra dentro de una de las categorías protegidas de los sistemas de clasificación de datos de una empresa es probablemente una violación del protocolo y, en algunos países, incluso puede considerarse un delito grave. Para hacer cumplir los protocolos adecuados, los datos protegidos primero deben clasificarse en su categoría de confidencialidad.

La clasificación de datos se puede utilizar para categorizar aún más los datos estructurados, pero es un proceso especialmente importante para aprovechar al máximo los datos no estructurados al maximizar su utilidad para una organización.

Tipos de clasificación de datos

En programación de computadoras, el análisis de archivos es un método para dividir paquetes de información en subpaquetes más pequeños, lo que los hace más fáciles de mover, manipular y categorizar u ordenar. Los diferentes estilos de análisis ayudan a un sistema a determinar qué tipo de información se ingresa. Por ejemplo, las fechas se dividen por día, mes o año, y las palabras pueden estar separadas por espacios.

Dentro de la clasificación de datos, hay muchos tipos de intervalos que se pueden aplicar, incluidos, entre otros, los siguientes:

  • Intervalos manuales. El uso de intervalos manuales implica que un humano revise todo el conjunto de datos e ingrese a los descansos de clase observando dónde tienen más sentido. Este es un sistema perfectamente bueno para conjuntos de datos más pequeños, pero puede resultar problemático para colecciones de información más grandes.
  • Intervalos definidos. Los intervalos definidos especifican una cantidad de caracteres para incluir en un paquete. Por ejemplo, la información se puede dividir en paquetes más pequeños cada tres unidades.
  • Intervalos iguales. Los intervalos iguales dividen un conjunto de datos completo en un número específico de grupos, distribuyendo la cantidad de información entre esos grupos de manera uniforme.
  • Quantiles. El uso de cuantiles implica establecer una cantidad de valores de datos permitidos por tipo de clase.
  • Descansos naturales. Los programas pueden determinar por sí mismos dónde ocurren grandes cambios en los datos y utilizar esos indicadores como una forma de determinar dónde dividir los datos.
  • Intervalos geométricos. Para intervalos geométricos, se permite el mismo número de unidades por categoría de clase.
  • Intervalos de desviación estándar. Estos están determinados por cuánto difieren los atributos de una entrada de la norma. Hay valores numéricos establecidos para mostrar las desviaciones de cada entrada.
  • Rangos personalizados. Un usuario puede crear y establecer rangos personalizados y cambiarlos en cualquier momento.

La clasificación es una parte importante de la gestión de datos que varía ligeramente de la caracterización de datos. La clasificación se trata de ordenar información y datos, mientras que la categorización involucra los sistemas reales que contienen esa información y datos.

Hay ciertas categorías estándar de clasificación de datos. Cada uno de estos estándares puede tener leyes federales y locales sobre cómo deben manejarse. Incluyen lo siguiente:

  • Información pública. Esta norma es mantenida por instituciones estatales y está sujeta a divulgación como parte de ciertas leyes.
  • Información confidencial. Esto puede tener restricciones legales sobre la forma en que se maneja, o puede haber otras consecuencias sobre la forma en que se maneja.
  • Información sensible. Esta es cualquier información almacenada o manejada por instituciones estatales que incluyen requisitos de autorización y otras reglas rígidas sobre su uso.
  • Informacion personal. Generalmente, la información personal de las personas se considera protegida por la ley y debe manejarse siguiendo ciertos protocolos y reglas para su uso adecuado. A veces existen brechas entre los requisitos morales y las protecciones legislativas contemporáneas para su uso.

Una expresión regular es una ecuación que se utiliza para extraer rápidamente cualquier dato que se ajuste a una determinada categoría, lo que facilita la categorización de toda la información que se encuentra dentro de esos parámetros particulares.

Se pueden utilizar varias herramientas en la clasificación de datos, incluidas bases de datos, software de inteligencia empresarial y sistemas de gestión de datos estándar. Algunos ejemplos de software de inteligencia empresarial utilizados por las empresas para la clasificación de datos incluyen Google Data Studio, Databox, Visme y SAP Lumira.

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. También ayuda a reducir el peligro de que la información confidencial no estructurada se vuelva vulnerable a los piratas informáticos, y evita a las empresas los elevados costes de almacenamiento de datos. Almacenar cantidades masivas de datos desorganizados es costoso y también podría ser una responsabilidad.

GDPR (Reglamento general de protección de datos de la UE)

El Reglamento General de Protección de Datos de la UE (GDPR) es un conjunto de pautas internacionales creadas para ayudar a las empresas e instituciones a manejar datos confidenciales o sensibles de manera cuidadosa y respetuosa. Se compone de siete principios rectores: equidad, alcance limitado, datos minimizados, precisión, limitaciones de almacenamiento, derechos e integridad. Existen sanciones muy severas por no cumplir con estos estándares en algunos países.

Ejemplos de clasificación de datos

Se pueden aplicar varias listas de categorías diferentes a la información de un sistema. Estas listas de calificaciones también se conocen como esquemas de clasificación de datos. Una forma de clasificar las categorías de sensibilidad podría incluir clases como secreto, confidencial, solo para uso comercial y público. Una organización también podría utilizar un sistema que clasifique la información según el tipo de cualidades que profundiza. Por ejemplo, los tipos de información pueden ser información de contenido que se incluye en los archivos en busca de determinadas características. La clasificación basada en el contexto examina las aplicaciones, los usuarios, la ubicación geográfica o la información del creador sobre la aplicación. La clasificación de usuarios se basa en lo que un usuario final elige 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 el sistema de clasificación reasignando los valores, rangos y salidas para cumplir de manera más efectiva con los objetivos de clasificación de la organización.

Algoritmo de regresión versus algoritmo de clasificación

Tanto los algoritmos de regresión como los de clasificación son estilos estándar de gestión de datos. Cuando se trata de organizar datos, las mayores diferencias entre los algoritmos de regresión y clasificación se encuentran dentro del tipo de resultado esperado. Para cualquier sistema que produzca un único conjunto de resultados potenciales dentro de un rango finito, los 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 un algoritmo de regresión lineal es más eficiente.

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