Filtrado de Datos

En la era del big data, las empresas se enfrentan a una avalancha de enormes cantidades de información proveniente de diferentes fuentes. Para tomar decisiones inteligentes, es importante filtrar y procesar los datos de manera segura.

El filtrado de datos es una técnica que ayuda a los usuarios a enfocarse en la información importante. También mantiene la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo. Por eso, es importante para depurar la información.

Este artículo discutirá los fundamentos del filtrado de datos. También exploraremos sus usos prácticos y preocupaciones de seguridad. Además, se proporcionarán ejemplos de cómo aplicar con éxito el filtrado de datos.

¿Qué es el Filtrado de Datos?

El filtrado de datos implica seleccionar un conjunto más pequeño de datos a partir de un conjunto de datos mayor utilizando criterios o condiciones específicas. Filtrar significa utilizar reglas o filtros para obtener únicamente la información importante 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 los datos analizados, facilitando su manejo. Se utiliza comúnmente en consultas de bases de datos, reportes y análisis de datos para centrarse en la información pertinente mientras se excluyen detalles irrelevantes.

Fuentes de Datos para Filtrado

Se puede 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 facilita su búsqueda, análisis y localización. Estos datos usualmente se almacenan en bases de datos, hojas de cálculo y archivos CSV, organizados ordenadamente en filas y columnas.
2. Por otro lado, los datos no estructurados son información que no tiene un formato o una organización predefinidos. 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 porque requiere técnicas avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático.
3. Los datos semiestructurados se sitúan en algún punto intermedio entre los datos estructurados y no estructurados. Este tipo de datos tiene algunas propiedades organizativas, pero puede que no se ajuste perfectamente a la estructura de una base de datos tradicional. Algunos ejemplos de datos semiestructurados son los archivos XML, objetos JSON y archivos de registro (log files). Tienen una mezcla de información estructurada y no estructurada.
4. Los datos en tiempo real (streaming data) se generan y procesan de forma continua y en tiempo real. Este tipo de datos es típicamente generado por sensores, dispositivos IoT y transacciones en línea, ofreciendo información valiosa sobre tendencias y patrones actuales. Analizar datos en tiempo real requiere herramientas y tecnologías especializadas para manejar el alto volumen y la velocidad de los datos entrantes.

Aspectos de Seguridad del Filtrado de Datos

El filtrado de datos juega un rol crucial en garantizar la seguridad de la información y en proteger la información sensible. Al trabajar con archivos almacenados en la nube o en bases de datos, es esencial implementar medidas de seguridad apropiadas. Aquí se presentan algunas consideraciones clave:

Control de acceso

Implemente controles de acceso estrictos para asegurar que únicamente los usuarios autorizados puedan acceder y filtrar datos sensibles. Utilice el control de acceso basado en roles (RBAC) para otorgar permisos en función de los roles y responsabilidades de los usuarios.

Cifrado de datos

Cifre los datos sensibles tanto en reposo como en tránsito para protegerlos del acceso no autorizado. Emplee algoritmos de cifrado robustos y prácticas seguras de gestión de claves.

Vistas de bases de datos

Utilice vistas de bases de datos para crear subconjuntos de datos filtrados sin modificar las tablas subyacentes. Las vistas le permiten controlar el acceso a columnas o filas específicas en función de los permisos de los usuarios, asegurando que los usuarios solamente puedan ver y filtrar los datos a los que están autorizados.

Auditoría y registro

Implemente mecanismos completos de auditoría y registro para rastrear el acceso a los datos y las actividades de filtrado. Monitoree y analice los registros para detectar cualquier intento de acceso sospechoso o no autorizado.

Ejemplos de Filtrado de Datos

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

Ejemplo 1

Vamos a ver el filtrado de datos en una hoja de cálculo. Suponga que tiene una hoja de cálculo que contiene datos de clientes. Se mostrarán únicamente los clientes de una región específica. Además, estos clientes deben haber gastado más de una cantidad especificada en compras. Esto ayudará a depurar los datos.

1. Abra la hoja de cálculo y seleccione el rango de datos que desea filtrar.
2. Haga clic en la pestaña “Datos” en la barra de menú y seleccione “Filtrar.”
3. Haga clic en la flecha del filtro en la columna “Región” y seleccione la región deseada de la lista desplegable.
4. Haga clic en la flecha del filtro en la columna “Monto de Compra” y especifique la condición (por ejemplo, mayor a $1000).
5. La hoja de cálculo mostrará únicamente los datos filtrados basados en sus criterios.

Ejemplo 2

Cuando filtre datos en una base de datos utilizando SQL, piense en una tabla llamada “employees” (empleados). Esta tabla tiene columnas como “id”, “name” (nombre), “department” (departamento) y “salary” (salario). Desea filtrar los datos para recuperar a los empleados del departamento de “Sales” (Ventas) con un salario mayor a $50,000.

1. Conéctese a su base de datos utilizando un cliente SQL o una interfaz de línea de comandos.
2. Ejecute 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, asegúrese de que la tabla “employees” exista en su base de datos y contenga las columnas relevantes.

Implementando el 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 coherencia a través de diversas fuentes de datos, eliminando la necesidad de crear mecanismos de filtración 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 normativo. Con DataSunrise Audit and Security, puede implementar fácilmente capacidades avanzadas de filtrado de datos para proteger la información sensible y asegurar la privacidad de los datos.

DataSunrise ofrece una interfaz fácil de usar con funciones robustas como el control detallado de acceso, el enmascaramiento de datos y la monitorización en vivo. En Audit puede crear reglas de filtrado detalladas utilizando diferentes criterios como Usuario de la Aplicación, Usuario de la Base de Datos y Aplicación. Las Reglas de Seguridad permiten bloquear a los usuarios de la base de datos para que no accedan a datos inapropiados. Tanto las Reglas de Seguridad como las de Auditoría permiten filtrar consultas mediante expresiones regulares a través de Grupos de Consultas. DataSunrise se integra de forma fluida con múltiples bases de datos y plataformas en la nube, convirtiéndolo en una solución versátil para el filtrado de datos en diversos entornos.

La función de Enmascaramiento Dinámico Flexible permite reemplazar la información sensible por líneas vacías. También están disponibles muchos otros métodos de enmascaramiento.

Conclusión

El filtrado de datos es una técnica vital para gestionar y procesar grandes volúmenes de información de forma eficaz. Al comprender los fundamentos del filtrado de datos, sus aplicaciones y consideraciones de seguridad, las organizaciones pueden descubrir insights valiosos, al mismo tiempo que aseguran la protección y el cumplimiento de la normativa en torno a los datos. Implementar el filtrado de datos utilizando herramientas como DataSunrise simplifica el proceso y proporciona capacidades avanzadas para asegurar la información sensible.

Para conocer más sobre cómo DataSunrise puede ayudarle con el filtrado de datos y otras necesidades de gestión de datos, le invitamos a visitar a nuestro equipo para una demostración en línea. Nuestros expertos le mostrarán las mejores características de DataSunrise y le demostrarán cómo puede ayudar a su organización a gestionar y proteger sus datos de manera eficaz.