Descubrimiento de Datos GDPR

Introducción

En el mundo actual impulsado por los datos, las organizaciones manejan vastas cantidades de información personal. El RGPD en la UE exige que las empresas sean proactivas en cuanto al cumplimiento de datos. Una parte clave para cumplir las normas del RGPD es encontrar datos sensibles en los sistemas de la compañía, conocido como descubrimiento de datos. En este artículo, exploraremos los fundamentos del descubrimiento de datos bajo el RGPD, discutiremos los tipos de datos sensibles específicos del RGPD e introduciremos herramientas de código abierto que pueden asistir en este proceso.

¿Qué es el Descubrimiento de Datos en el RGPD?

El descubrimiento de datos en el RGPD es el proceso de identificar, clasificar y mapear datos personales a través de la infraestructura de TI de una organización. Implica localizar información sensible almacenada en bases de datos, sistemas de archivos, almacenamiento en la nube y otros repositorios de datos. El objetivo del descubrimiento de datos es comprender la ubicación de los datos personales e identificar quién puede acceder a ellos.

Un descubrimiento de datos efectivo es esencial para el cumplimiento del RGPD ya que permite a las organizaciones:

Identificar y catalogar los datos personales
Evaluar posibles riesgos y vulnerabilidades
Implementar las medidas de seguridad apropiadas
Responder a las solicitudes de acceso de los interesados (DSARs)
Demostrar el cumplimiento ante las autoridades regulatorias

Datos Sensibles Específicos del RGPD

El RGPD define datos personales como cualquier información relativa a una persona física identificada o identificable. Sin embargo, algunas categorías de datos personales son particularmente sensibles y requieren protección adicional. Estas categorías especiales de datos sensibles incluyen:

Origen racial o étnico
Opiniones políticas
Creencias religiosas o filosóficas
Afiliación sindical
Datos genéticos
Datos biométricos (para identificar de manera única a una persona)
Datos de salud
Datos relativos a la vida sexual o la orientación sexual de una persona

Las organizaciones deben tomar precauciones adicionales al procesar estos tipos de datos sensibles, como obtener el consentimiento explícito de los individuos y aplicar controles de acceso rigurosos.

¿Dónde Encontrar Datos Sensibles?

Los datos sensibles pueden encontrarse en diversos sistemas dentro de una organización, lo que hace que sea un desafío localizarlos y gestionarlos. Algunos lugares comunes donde pueden residir datos sensibles incluyen:

Bases de datos estructuradas (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL)
Fuentes de datos no estructuradas (por ejemplo, correos electrónicos, documentos)
Plataformas de almacenamiento en la nube (por ejemplo, AWS S3, Google Cloud Storage)
Archivos de respaldo y archivos de archivo
Registros de aplicaciones y trazas de auditoría

Para descubrir de manera efectiva los datos sensibles, las organizaciones deben realizar un inventario minucioso de sus activos de datos y mapear el flujo de información personal a través de sus sistemas.

Herramientas de Código Abierto para el Descubrimiento de Datos en el RGPD

Varias herramientas de código abierto pueden asistir a las organizaciones en sus esfuerzos de descubrimiento de datos conforme al RGPD. Estas herramientas ofrecen capacidades como clasificación de datos, coincidencia de patrones y extracción de metadatos. Algunas de las herramientas de código abierto populares para el descubrimiento de datos incluyen:

Apache Ranger: Apache Ranger es un marco para habilitar, monitorear y gestionar la seguridad de datos integral en la plataforma Hadoop. Proporciona una plataforma centralizada para definir y hacer cumplir políticas de control de acceso de granularidad fina.
ElasticSearch: ElasticSearch es un motor de búsqueda y análisis distribuido para el análisis de registros, búsqueda de texto completo y descubrimiento de datos. Su poderoso lenguaje de consulta permite a las organizaciones buscar y analizar grandes volúmenes de datos rápidamente.
Talend Open Studio for Data Quality: Talend Open Studio (retirado el 31 de enero de 2024) para Data Quality es una herramienta de código abierto para el perfilado y limpieza de datos. Proporciona funciones para el descubrimiento de datos, la coincidencia de datos y la estandarización de datos, ayudando a las organizaciones a asegurar la calidad y consistencia de sus datos.

Al utilizar estas herramientas, es importante configurarlas de acuerdo a las necesidades específicas de la organización y a su panorama de datos. Por ejemplo, puede ser necesario definir patrones personalizados o expresiones regulares para identificar los datos sensibles únicos de su industria o crear reglas específicas de calidad de datos para validar y estandarizar su información.

Ejemplo: Descubriendo Datos Sensibles en un Clúster de Hadoop

Consideremos un escenario en el que una organización quiere utilizar Apache Ranger para descubrir y proteger los datos sensibles almacenados en un clúster de Hadoop. Para comenzar, necesitarán configurar Apache Ranger e integrarlo con su entorno Hadoop.

Una vez que Apache Ranger está instalado y configurado, la organización puede definir políticas para clasificar y etiquetar los datos sensibles. Por ejemplo, pueden crear una política que etiquete las columnas que contienen números de tarjeta de crédito como “PCI Sensible”. Aquí hay una definición de política de ejemplo en Apache Ranger:

jsonCopy code{
  "policyName": "Política de Tarjeta de Crédito",
  "resources": {
    "database": {
      "values": ["finance"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    },
    "table": {
      "values": ["transactions"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    },
    "column": {
      "values": ["credit_card_number"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    }
  },
  "policyLabels": ["PCI Sensible"],
  "description": "Política para clasificar los números de tarjeta de crédito como sensibles"
}

En esta política, Apache Ranger está configurado para etiquetar la columna “credit_card_number” en la tabla “transactions” de la base de datos “finance” como “PCI Sensible”. Esta clasificación ayuda a identificar los datos sensibles y permite a la organización aplicar los controles de acceso y medidas de seguridad adecuados.

Con la política en vigor, Apache Ranger monitoreará de manera continua el acceso a los recursos especificados y hará cumplir las políticas definidas. Puede generar informes y trazas de auditoría, proporcionando visibilidad sobre quién está accediendo a los datos sensibles y ayudando a demostrar el cumplimiento de los requisitos del RGPD.

Resumen y Conclusión

El descubrimiento de datos bajo el RGPD es un proceso crítico para las organizaciones que buscan alcanzar el cumplimiento de datos. Al identificar y localizar los datos sensibles dentro de sus sistemas, las empresas pueden tomar las medidas necesarias para proteger la información personal y cumplir con los requisitos del RGPD.

Hemos discutido la importancia del descubrimiento de datos, los tipos de datos sensibles específicos del RGPD, y dónde se pueden encontrar típicamente estos datos. Se incluyeron herramientas gratuitas para ayudar en el descubrimiento de datos. Estas herramientas son Apache Ranger, ElasticSearch y Talend Open Studio for Data Quality.

Recuerda, el descubrimiento de datos es un proceso continuo que requiere revisiones y actualizaciones regulares a medida que evoluciona el panorama de datos de una organización. Las organizaciones pueden mejorar su gobernanza de datos utilizando buenas prácticas de descubrimiento de datos y las herramientas adecuadas. Esto puede ayudar a reducir riesgos y a generar confianza en los clientes. Las buenas prácticas de descubrimiento de datos y las herramientas indicadas son clave para alcanzar estos beneficios.

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