Buenas prácticas en el ciclo de vida de los datos para garantizar trazabilidad, integridad y utilidad?

Buenas prácticas en el ciclo de vida de los datos para garantizar trazabilidad, integridad y utilidad?

de MARíA DELIA TIUPUL CARRILLO -
Número de respuestas: 1

Tener buenas prácticas en cada una de las fases es fundamental para asegurar el acceso, integridad y utilidad de los datos, especialmente en entornos donde la información es un activo importante para la toma de decisiones.

En la etapa de creación o adquisición, es esencial definir estándares claros para la captura de datos.

Durante la fase de almacenamiento, las buenas prácticas se centran en garantizar la seguridad y disponibilidad de la información. Se recomienda clasificar los datos según su nivel de sensibilidad, aplicar controles de acceso basados en roles.

En la etapa de procesamiento y uso, resulta fundamental documentar los procesos de transformación de datos y mantener registros de auditoría. Esto permite conocer quién accede a los datos, qué modificaciones se realizan y con qué finalidad.

En la fase de distribución o intercambio, deben establecerse políticas claras que definan quién puede compartir datos y bajo qué condiciones. Aplicar el principio de minimización de datos y formalizar acuerdos de uso o confidencialidad ayuda a preservar la integridad y evitar usos indebidos de la información.

Finalmente, en la etapa de archivado y eliminación, es necesario definir políticas de retención de datos alineadas con requisitos legales y organizacionales. El archivado estructurado permite conservar información relevante, mientras que la eliminación segura de datos obsoletos reduce riesgos legales y costos de almacenamiento.

Propuesta de Modelo de Gestión del Ciclo de Vida de los Datos realizar    un esquema de gobernanza de datos, que tenga roles definidos (propietario del dato, custodio y usuario), políticas claras, controles de seguridad y auditorías periódicas. Esta propuesta permite gestionar los datos de forma eficiente, segura y alineada a los objetivos de la empresa.

 

Referencias

DAMA International. (2017). DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge (2nd ed.). Technics Publications.

International Organization for Standardization. (2018). ISO/IEC 27001:2018 Information security management systems — Requirements. ISO.

 


En respuesta a MARíA DELIA TIUPUL CARRILLO

Re: Buenas prácticas en el ciclo de vida de los datos para garantizar trazabilidad, integridad y utilidad?

de GABRIELA BRIGITH RODRIGUEZ GOMEZ -
Tu intervención está muy bien organizada porque recorre todo el ciclo de vida del dato (captura, almacenamiento, procesamiento/uso, distribución e incluso archivado y eliminación) y aterriza buenas prácticas clave como la clasificación por sensibilidad, controles de acceso por roles y registros de auditoría. Como réplica constructiva, creo que podrías fortalecerla aún más incorporando tres ideas que suelen marcar la diferencia entre una gobernanza “de documento” y una gobernanza que realmente se sostiene en la operación diaria: primero, además de definir estándares en la adquisición, conviene plantear la calidad como algo medible y monitoreado con indicadores claros (por ejemplo, completitud, consistencia, unicidad y puntualidad) y con controles recurrentes, porque sin métricas es fácil que la calidad se vuelva subjetiva o se detecte tarde cuando el daño ya está en los reportes o en los análisis; segundo, cuando mencionas documentación y auditoría en procesamiento/uso, sería valioso añadir explícitamente el linaje del dato (de dónde viene, qué transformaciones tuvo, quién las aplicó y cuándo), ya que ese “rastro” es lo que permite explicar resultados, corregir errores y responder ante incidentes con evidencia; y tercero, tu propuesta de roles (propietario, custodio y usuario) es un buen punto de partida, pero puede quedar más sólida si se acompaña de una matriz simple de responsabilidades (quién aprueba cambios, quién ejecuta, quién valida y quién audita), porque en la práctica muchos problemas de integridad y trazabilidad ocurren cuando no está claro “quién responde” por cada decisión sobre los datos. Como complemento técnico actual, un marco útil para respaldar esta mirada de controles continuos y trazabilidad a lo largo del ciclo es el AI RMF de NIST, que enfatiza la gestión del riesgo y la confianza en sistemas basados en datos e IA mediante prácticas verificables y sostenibles durante todo el ciclo de vida