Gobernanza de Datos Teradata

La gobernanza de datos efectiva en Teradata es vital para las organizaciones que manejan información sensible a gran escala en sectores como finanzas, salud y gobierno. La gobernanza garantiza que los datos se mantengan precisos, accesibles y protegidos, y se alinee con estándares de cumplimiento como GDPR, HIPAA, PCI DSS y SOX.

Las empresas modernas enfrentan desafíos crecientes: complejidad regulatoria, entornos multi-nube y volúmenes en aumento de datos. La gobernanza de datos es la base para un uso responsable de la información, asegurando la rendición de cuentas y la coherencia en toda la organización. Paralelamente, el Data Governance Institute la define como el ejercicio de la autoridad y el control sobre los activos de datos. Estas perspectivas destacan la gobernanza no solo como un proceso técnico, sino como una necesidad estratégica.

Teradata ofrece herramientas robustas para gestionar los activos de datos empresariales, pero las funcionalidades nativas por sí solas pueden no satisfacer las complejas demandas actuales de cumplimiento y seguridad. Al integrar DataSunrise, las empresas pueden establecer una gobernanza que combine la aplicación de políticas, la monitorización de la seguridad y la automatización del cumplimiento.

¿Qué es la Gobernanza de Datos?

La gobernanza de datos es la práctica de gestionar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos en una organización. Establece un marco de políticas, roles, estándares y métricas que garantiza el uso eficaz de los datos en toda la empresa. A diferencia de la simple gestión de datos, la gobernanza se centra en la rendición de cuentas, la responsabilidad y la alineación regulatoria.

Los aspectos clave de la gobernanza de datos incluyen:

• Políticas y Estándares: Definir cómo deben recogerse, almacenarse, compartirse y protegerse los datos.
• Roles y Responsabilidades: Asignar la propiedad a los administradores de datos, gestores y oficiales de cumplimiento.
• Aseguramiento de la Calidad de los Datos: Garantizar que los datos se mantengan precisos, coherentes y completos a lo largo de los sistemas.
• Alineación Regulatoria: Cumplir con los requisitos de cumplimiento para GDPR, HIPAA, PCI DSS, SOX y otros marcos.
• Seguridad y Privacidad: Proteger la información sensible mediante cifrado, enmascaramiento y control de acceso.

En el contexto de Teradata, la gobernanza de datos garantiza que los grandes conjuntos de datos empresariales no solo estén protegidos, sino que también se clasifiquen, monitoreen y cumplan adecuadamente con los estándares de la industria en constante evolución.

Funciones Nativas de Gobernanza de Datos en Teradata

1. Controles de Acceso Basados en Roles

-- Otorgar acceso de solo lectura al rol FinanceAnalyst
GRANT SELECT ON FinanceDB.Transactions TO FinanceAnalyst;

-- Revocar privilegios de actualización del mismo rol
REVOKE UPDATE ON FinanceDB.Transactions FROM FinanceAnalyst;

-- Crear un nuevo rol para auditores con acceso de solo lectura a través de múltiples tablas
CREATE ROLE FinanceAuditor;
GRANT SELECT ON FinanceDB.Customers TO FinanceAuditor;
GRANT SELECT ON FinanceDB.Transactions TO FinanceAuditor;

-- Asignar el rol FinanceAuditor a un usuario
GRANT FinanceAuditor TO User_Audit01;

Esto garantiza que los usuarios solo accedan a los datos para los que están autorizados.

2. Registro a Nivel de Usuario

-- Habilitar DBQL para un usuario específico
BEGIN LOGGING WITH SQL, OBJECTS
ON FinanceDB.Transactions
USER = FinanceAnalyst;

-- Ejecutar consultas aquí
SELECT * FROM FinanceDB.Transactions WHERE Amount > 10000;

UPDATE FinanceDB.Transactions
SET Status = 'Closed'
WHERE TransactionID = 1005;

-- Finalizar la sesión de registro
END LOGGING ON FinanceDB.Transactions USER = FinanceAnalyst;

DBQL registra las sesiones de usuario, el texto de las consultas y las referencias a objetos, que los administradores pueden analizar posteriormente.

3. Gestión de Metadatos

-- Visualizar metadatos de todas las tablas en FinanceDB
SELECT DatabaseName, TableName, CreateTimeStamp, LastAlterTimeStamp, OwnerName
FROM DBC.TablesV
WHERE DatabaseName = 'FinanceDB';

-- Visualizar detalles a nivel de columna para la clasificación de datos sensibles
SELECT DatabaseName, TableName, ColumnName, ColumnType, Nullable
FROM DBC.ColumnsV
WHERE DatabaseName = 'FinanceDB'
AND TableName = 'Transactions';

Esto permite el seguimiento de la propiedad y el mapeo de la procedencia para mantener el cumplimiento.

4. Integración de Seguridad

<!-- Fragmento de ejemplo del archivo tdgssuserconfig.xml -->
<Mechanism Name="ldap" LibraryName="gssldap">
  <Property Name="LDAPServerName" Value="ldap.company.com"/>
  <Property Name="LDAPPort" Value="389"/>
  <Property Name="BaseDN" Value="dc=company,dc=com"/>
  <Property Name="SearchScope" Value="subtree"/>
</Mechanism>

Esto permite a las empresas centralizar la autenticación mediante LDAP, Kerberos o Active Directory.

Limitaciones:

• Sin enmascaramiento dinámico de datos incorporado.
• Automatización limitada para la alineación con el cumplimiento.
• Los registros deben ser analizados manualmente para detectar anomalías.
• Las políticas de gobernanza varían en entornos híbridos.

Gobernanza de Datos en Teradata con DataSunrise

Si bien Teradata ofrece una base sólida de gobernanza, DataSunrise amplía sus capacidades con automatización, seguridad avanzada y orquestación del cumplimiento.

Enmascaramiento Dinámico de Datos

A diferencia de los controles estáticos, el enmascaramiento dinámico de datos en DataSunrise se adapta a los roles de usuario y al contexto de las consultas. Campos sensibles, como números de tarjetas de crédito o identificaciones médicas, se enmascaran en tiempo real, garantizando que solo los usuarios autorizados puedan ver los valores completos. Esto protege la privacidad sin interrumpir los procesos de negocio, ya que las aplicaciones continúan funcionando normalmente mientras las consultas no autorizadas devuelven resultados ofuscados.

Reglas de Auditoría con Machine Learning

Las reglas de auditoría tradicionales requieren ajustes frecuentes, pero DataSunrise introduce políticas impulsadas por machine learning. Al analizar el comportamiento de los usuarios y los patrones de consulta, el sistema detecta anomalías como el uso inadecuado de privilegios, una frecuencia inusual de consultas o intentos de exfiltrar datos. Estas reglas basadas en ML se adaptan dinámicamente, reforzando la gobernanza frente a amenazas en evolución.

Informe de Cumplimiento Automatizado

Generar evidencia de cumplimiento puede requerir muchos recursos. DataSunrise lo simplifica con informes listos para auditorías con un solo clic para marcos como GDPR, HIPAA, PCI DSS y SOX. Los informes incluyen la clasificación de datos sensibles, el historial de aplicación de reglas y las violaciones detectadas. Esta automatización reduce la carga de los informes manuales y acelera los ciclos de auditoría.

Descubrimiento de Datos Sensibles

DataSunrise escanea automáticamente las bases de datos de Teradata para identificar información de identificación personal (PII), información de salud protegida (PHI) y registros financieros. Utiliza el reconocimiento de patrones, diccionarios y análisis contextual para detectar datos regulados. Además, el escaneo basado en OCR cubre fuentes no estructuradas, como contratos o facturas escaneadas. Este descubrimiento proactivo garantiza que ningún conjunto de datos sensible pase desapercibido, permitiendo a los administradores aplicar políticas de enmascaramiento y auditoría antes de que surjan brechas de cumplimiento.

• Detecta información sensible en conjuntos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
• Se integra con flujos de trabajo de clasificación para etiquetar automáticamente campos regulados
• Reduce el riesgo de que repositorios de datos ocultos pasen desapercibidos
• Proporciona informes visuales de descubrimiento para los equipos de cumplimiento y auditoría

Marco de Seguridad Unificado

DataSunrise ofrece una plataforma de gobernanza centralizada en entornos híbridos y multi-nube de Teradata. Ya sea que los datos residan en servidores locales o en plataformas en la nube, las políticas se aplican de manera coherente. Los administradores obtienen una vista unificada para la monitorización, la aplicación y la generación de informes, evitando estrategias fragmentadas de gobernanza. Esta unificación garantiza la consistencia en toda la empresa.

• Centraliza la creación de reglas y la monitorización a través de múltiples clústeres de Teradata
• Soporta implementaciones tanto locales como nativas en la nube sin necesidad de reconfiguración
• Reduce la complejidad al consolidar prácticas de gobernanza fragmentadas
• Garantiza la aplicación consistente de políticas en todas las unidades de negocio y geografías

Piloto Automático de Cumplimiento

Con el Piloto Automático de Cumplimiento, las políticas de gobernanza se mantienen alineadas con marcos como GDPR, HIPAA, PCI DSS y SOX en tiempo real. Las reglas se calibran continuamente a medida que evolucionan los estándares, eliminando desviaciones en el cumplimiento. El sistema rastrea automáticamente nuevos objetos y usuarios en Teradata, aplicando las políticas de gobernanza sin intervención manual. Esto reduce el tiempo de preparación para auditorías y mantiene a las organizaciones listas para la auditoría.

• Monitorea actualizaciones regulatorias y adapta las reglas en consecuencia
• Elimina la necesidad de revisiones manuales repetitivas de las políticas
• Aplica de forma continua la gobernanza a nuevos usuarios, roles y objetos de base de datos
• Proporciona alertas automáticas cuando cambia la postura de cumplimiento

Impacto Empresarial de la Gobernanza de Datos para Teradata

Conclusión

Teradata ofrece un marco sólido de gobernanza mediante controles de acceso y gestión de metadatos. Sin embargo, las empresas modernas demandan herramientas más integrales para cumplir con los estándares de cumplimiento en evolución y mitigar riesgos.

DataSunrise amplía la gobernanza de Teradata con descubrimiento de datos sensibles, piloto automático de cumplimiento, enmascaramiento dinámico, reglas de auditoría impulsadas por ML e informes listos para auditorías. Esto asegura que las organizaciones mantengan la alineación regulatoria mientras se reduce la supervisión manual.