Filtrado de Datos

En la era del big data, las empresas se enfrentan a una avalancha de enormes cantidades de información proveniente de diversas fuentes. Para tomar decisiones inteligentes, es importante filtrar y hacer que el procesamiento de datos sea seguro.

El filtrado de datos es una técnica que ayuda a los usuarios a centrarse en la información relevante. Además, mantiene la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo. Por ello, es fundamental para acotar la información.

Este artículo abordará los conceptos básicos del filtrado de datos. También exploraremos sus usos prácticos y preocupaciones en materia de seguridad. Adicionalmente, se proporcionarán ejemplos de cómo aplicar con éxito el filtrado de datos.

¿Qué es el Filtrado de Datos?

El filtrado de datos consiste en seleccionar un subconjunto de datos de un conjunto mayor utilizando criterios o condiciones específicas. Filtrar significa aplicar reglas o filtros para obtener solo la información relevante para el procesamiento. El filtrado de datos ayuda a eliminar información innecesaria y a centrarse en las partes más importantes de los datos.

El filtrado de datos puede mejorar la eficiencia al limitar la cantidad de datos analizados, facilitando su tratamiento. Se utiliza comúnmente en consultas de bases de datos, informes y análisis de datos para centrarse en la información relevante y excluir detalles irrelevantes.

Fuentes de Datos para Filtrar

Puedes aplicar el filtrado de datos a diversas fuentes de información, incluyendo:

1. Datos estructurados: son datos que se organizan de una manera específica, lo que los hace fáciles de buscar, analizar y encontrar. Estos datos generalmente se almacenan en bases de datos, hojas de cálculo y archivos CSV, organizados de manera ordenada en filas y columnas.
2. Datos no estructurados: por otro lado, se trata de información que no tiene un formato o una organización predefinida. Esto puede incluir diversos tipos de contenido, como documentos escritos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y páginas web. Estos materiales pueden contener una mezcla de texto, imágenes y videos. Analizar datos no estructurados puede ser un desafío, ya que se requieren técnicas avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.
3. Datos semi-estructurados: se sitúan entre los datos estructurados y no estructurados. Este tipo de datos tiene algunas propiedades organizativas, pero puede que no encaje perfectamente en una estructura tradicional de base de datos. Algunos ejemplos de datos semi-estructurados son los archivos XML, objetos JSON y archivos de registro. Estos contienen una mezcla de información estructurada y no estructurada.
4. Datos en streaming: estos generan y procesan información en tiempo real de forma continua. Normalmente, estos datos son generados por sensores, dispositivos IoT y transacciones en línea, ofreciendo valiosas perspectivas sobre tendencias y patrones actuales. El análisis de datos en streaming requiere herramientas y tecnologías especializadas para manejar el alto volumen y la velocidad de la información entrante.

Aspectos de Seguridad en el Filtrado de Datos

El filtrado de datos desempeña un papel crucial en garantizar la seguridad de la información y proteger los datos sensibles. Al trabajar con archivos almacenados en la nube o bases de datos, es esencial implementar medidas de seguridad adecuadas. A continuación, se presentan algunas consideraciones clave:

Control de acceso

Implementa controles de acceso estrictos para asegurar que solo los usuarios autorizados puedan acceder y filtrar información sensible. Utiliza el control de acceso basado en roles (RBAC) para otorgar permisos según los roles y responsabilidades de los usuarios.

Cifrado de Datos

Cifra los datos sensibles tanto en reposo como en tránsito para protegerlos contra accesos no autorizados. Utiliza algoritmos de cifrado robustos y prácticas seguras de gestión de claves.

Vistas de Bases de Datos

Utiliza vistas de bases de datos para crear subconjuntos filtrados de datos sin modificar las tablas subyacentes. Las vistas te permiten controlar el acceso a columnas o filas específicas según los permisos del usuario, asegurando que los usuarios solo puedan ver y filtrar la información a la que están autorizados.

Auditoría y Registro

Implementa mecanismos completos de auditoría y registro para rastrear las actividades de acceso y filtrado de datos. Monitorea y analiza los registros para detectar cualquier intento sospechoso o no autorizado de acceso.

Ejemplos de Filtrado de Datos

Exploremos algunos ejemplos de cómo crear filtros de datos en diferentes escenarios.

Ejemplo 1

Analizaremos el filtrado de datos en una hoja de cálculo. Supongamos que tienes una hoja de cálculo que contiene datos de clientes. Muestra solo los clientes de una región específica. Estos clientes deben haber gastado más de una cantidad especificada en compras. Esto ayudará a acotar la información.

1. Abre la hoja de cálculo y selecciona el rango de datos que deseas filtrar.
2. Haz clic en la pestaña “Datos” en la barra de menú y selecciona “Filtro”.
3. Haz clic en la flecha de filtro en la columna “Región” y selecciona la región deseada de la lista desplegable.
4. Haz clic en la flecha de filtro en la columna “Cantidad de Compra” y especifica la condición (por ejemplo, mayor a $1000).
5. La hoja de cálculo mostrará ahora solo los datos filtrados según tus criterios.

Ejemplo 2

Cuando filtras datos en una base de datos usando SQL, imagina una tabla llamada “employees”. Esta tabla tiene columnas como “id”, “name”, “department” y “salary”. Quieres filtrar los datos para obtener los empleados del departamento “Sales” con un salario superior a $50,000.

1. Conéctate a tu base de datos utilizando un cliente SQL o una interfaz de línea de comandos.
2. Ejecuta la siguiente consulta SQL:

SELECT * FROM employees
WHERE department = 'Sales' AND salary > 50000;

La consulta devolverá el conjunto de resultados filtrado, mostrando únicamente los empleados que coincidan con los criterios especificados.

Nota: Antes de ejecutar la consulta, asegúrate de que la tabla “employees” exista en tu base de datos y contenga las columnas relevantes.

Visión general del Cumplimiento de Datos | Marcos Regulatorios

Filtrado Basado en Políticas, Asistido por IA

Las reglas manuales se quedan cortas cuando los datos se dispersan a través de nubes y formatos. Las plataformas modernas combinan clasificación automática de datos con motores de políticas que deciden —en tiempo real— qué filas, columnas o archivos puede ver cada usuario. DataSunrise identifica campos sensibles, evalúa el riesgo y luego enmascara o bloquea cualquier consulta que viole la política, todo sin añadir latencia.

Este enfoque se alinea con los principios de confianza cero y mantiene satisfechos a los auditores. Cada decisión de permitir o denegar se registra, versiona y se puede exportar a tu SIEM, demostrando que la información personal (PII), de salud (PHI) o de titulares de tarjetas nunca se filtra.

Implementación del Filtrado de Datos con DataSunrise

El software dedicado con control centralizado de todas las reglas de filtrado de datos simplifica la gestión y asegura la consistencia a lo largo de diversas fuentes de datos, eliminando la necesidad de crear mecanismos de filtrado separados en cada hoja de cálculo, consulta de base de datos o vista. DataSunrise es una solución integral de gestión de datos que ofrece herramientas excepcionales y flexibles para la seguridad de datos, reglas de auditoría, enmascaramiento y cumplimiento. Con DataSunrise Audit and Security, puedes implementar fácilmente capacidades avanzadas de filtrado de datos para proteger información sensible y garantizar la privacidad de los datos.

DataSunrise ofrece una interfaz fácil de usar con funciones robustas como el detallado control de acceso, enmascaramiento de datos y monitoreo en tiempo real. En Audit puedes crear reglas de filtrado detalladas utilizando diferentes criterios como Usuario de Aplicación, Usuario de Base de Datos y Aplicación. Las Reglas de Seguridad permiten bloquear a los usuarios de la base de datos el acceso a datos inapropiados. Tanto las reglas de Seguridad como las de Auditoría permiten filtrar consultas mediante expresiones regulares a través de los Grupos de Consultas. DataSunrise se integra sin problemas con múltiples bases de datos y plataformas en la nube, lo que lo convierte en una solución versátil para el filtrado de datos en diferentes entornos.

La función de Enmascaramiento Dinámico Flexible te permite reemplazar la información sensible con líneas vacías. Además, están disponibles muchos otros métodos de enmascaramiento.

Conclusión

El filtrado de datos es una técnica vital para gestionar y procesar grandes volúmenes de datos de manera efectiva. Al comprender los conceptos básicos del filtrado de datos, sus aplicaciones y consideraciones de seguridad, las organizaciones pueden descubrir conocimientos valiosos mientras aseguran la protección y el cumplimiento de la información. Implementar el filtrado de datos mediante herramientas como DataSunrise simplifica el proceso y proporciona capacidades avanzadas para asegurar la información sensible.

Para obtener más información sobre cómo DataSunrise puede ayudarte con el filtrado de datos y otras necesidades de gestión de datos, te invitamos a visitar a nuestro equipo para una demo en línea. Nuestros expertos destacarán las mejores características de DataSunrise y demostrarán cómo puede ayudar a tu organización a gestionar y proteger tus datos de manera efectiva.