¿Qué es la gobernanza de datos para la seguridad?

La gobernanza de datos es importante para la seguridad porque ofrece a las organizaciones una forma coherente de identificar datos confidenciales, protegerlos, controlar el acceso a ellos y supervisar cómo se usan. Cuando esa base está en su lugar, los equipos de seguridad pueden reducir el riesgo en entornos complejos que incluyen servicios en la nube, sistemas locales, aplicaciones SaaS, puntos de conexión y herramientas de inteligencia artificial.

Una gobernanza sólida de datos ayuda a los equipos de seguridad a reducir el riesgo de filtraciones de datos, ciberataques y amenazas internas al facilitar la búsqueda, la clasificación, la protección y el seguimiento de los datos confidenciales. También reduce la exposición accidental al aplicar controles de acceso claros y el cumplimiento de las directivas, de modo que es menos probable que los datos se compartan en exceso o se gestionen fuera de los límites aprobados.

A medida que las organizaciones adoptan más servicios en la nube, plataformas SaaS y aplicaciones de inteligencia artificial, la gobernanza proporciona una estructura común para las prácticas de protección y cumplimiento en esos entornos. Esa coherencia ayuda a los equipos a administrar el riesgo de los datos sin depender de reglas diferentes para cada sistema o flujo de trabajo.

Ventajas clave para los equipos de seguridad

Un programa de gobernanza bien definido puede ayudar a las organizaciones:

• Reducir el riesgo de filtraciones y amenazas internas mediante la identificación, la protección y la supervisión de datos confidenciales.
• Evitar la exposición accidental y la compartición excesiva mediante controles de acceso sólidos y el cumplimiento de las directivas.
• Respaldar la adopción de la nube, SaaS e IA aplicando prácticas estandarizadas de protección y cumplimiento en todos los entornos.
• Reforzar el cumplimiento y la preparación para auditorías alineando la gestión de datos con los requisitos legales, normativos y del sector.
• Mejorar la respuesta ante incidenteshaciendo que el acceso y el uso de los datos sean más fáciles de rastrear durante las investigaciones.
• Generar confianza en los datos empresariales y de IA para que los equipos puedan tomar decisiones con más confianza.
• Aumentar la eficiencia operativamediante controles más automatizados y estandarizados.

Sin una gobernanza clara, los equipos de seguridad suelen dedicar más tiempo a intentar localizar datos confidenciales, confirmar quién tiene acceso y combinar cómo se movió la información entre sistemas. Una vez implementada la gobernanza, tienen una base más sólida para la protección, la investigación, las revisiones de cumplimiento y la toma de decisiones diarias.

Un programa de gobernanza de datos moderno y orientado a la seguridad necesita dos cosas:

• Un ciclo de vida claro sobre cómo se lleva a cabo el trabajo de gobernanza.
• Un conjunto de áreas de enfoque principales que guían las decisiones diarias.

Juntos, estos elementos ayudan a las organizaciones a identificar, clasificar, proteger y supervisar datos confidenciales en toda la empresa.

Un marco práctico comienza con un ciclo de vida repetible. Cada fase se basa en la anterior, lo que proporciona a los equipos de operaciones de seguridad (SecOps) una forma estructurada de administrar el riesgo de los datos a lo largo del tiempo.

1. Definir directivas y estándares

Establezca reglas para clasificar, acceder, compartir, conservar y proteger los datos confidenciales, con requisitos de seguridad y cumplimiento integrados desde el principio.

2. Implementar controles de seguridad y gobernanza

Ponga en práctica esas reglas a través de controles técnicos, restricciones de acceso, etiquetado y aplicación de directivas entre sistemas y flujos de trabajo.

3. Supervisión del uso y los riesgos de los datos

Realice un seguimiento de dónde se mueven los datos confidenciales, cómo se usan y dónde pueden desarrollarse actividades de riesgo o desfases de directivas.

4. Investigar y corregir incidentes

Revise los problemas, realice un seguimiento de la actividad, contenga exposición y corrija brechas en el acceso, el control o la supervisión.

5. Iterar y mejorar

Refine las directivas, los controles y los procesos a medida que cambian las amenazas, las necesidades empresariales, las tecnologías y las normativas.

La madurez de la gobernanza de datos ayuda a las organizaciones a evaluar su programa actual a través de una lente de seguridad, desde controles ad hoc y reactivos hasta un marco de seguridad más proactivo. Proporciona a los equipos una manera práctica de comprender dónde están hoy y qué debe mejorar a continuación.

Una revisión de madurez debe examinar detenidamente las áreas que más afectan al riesgo y la supervisión de los datos. Esto incluye el grado en que la organización detecta datos confidenciales, aplica controles de acceso, responde a incidentes y supervisa el cumplimiento a lo largo del tiempo.

Entre las preguntas que se deben formular se incluyen las siguientes:

• ¿Los datos confidenciales se clasifican de forma coherente en todos los entornos?
• ¿Las directivas de acceso se aplican claramente y se aplican teniendo en cuenta los privilegios mínimos?
• ¿Pueden los equipos supervisar comportamientos de datos de riesgo y amenazas emergentes de forma continua?
• ¿Las auditorías y los procesos de respuesta a incidentes son regulares, rastreables y puntuales?

A medida que un programa madura, los objetivos centrados en la seguridad deben ser más coherentes y fáciles de medir. Entre los objetivos comunes se incluyen:

• Clasificación coherente de datos confidenciales en todos los entornos para que los mismos tipos de información se controlen de la misma manera
• Aplicación automatizada de directivas de privilegios y acceso mínimos para reducir el acceso innecesario y limitar el desfase de directivas
• Supervisión continua de comportamientos y amenazas de datos de riesgo para que se puedan encontrar problemas antes

Auditorías periódicas y respuesta rápida y rastreable a incidentes para respaldar las investigaciones, la responsabilidad y las revisiones de cumplimiento.

Un modelo de madurez puede ayudar a realizar pruebas comparativas del progreso, priorizar las inversiones en seguridad y comunicar mejoras a los directivos de una manera clara. También proporciona a los equipos una estructura compartida para decidir qué brechas abordar primero y cómo medir el cambio a lo largo del tiempo.

La madurez de la gobernanza de datos no es un hito único. Los programas se deben revisar y refinar a medida que cambian las amenazas, las tecnologías y las normativas, por lo que los controles de seguridad y las prácticas de gobernanza siguen coincidiendo con los riesgos actuales.

La gobernanza de los datos, la seguridad de los datos y el cumplimiento están estrechamente relacionados, pero no son los mismos. La gobernanza de datos define cómo se organizan, poseen y administran los datos en toda la empresa. La seguridad de los datos aplica controles técnicos y de procesos para proteger esos datos. El cumplimiento garantiza que esas prácticas de gobernanza y seguridad se alineen con los aspectos legales, normativos y del sector.

La gobernanza de datos establece la estructura en torno a los datos. Define quién posee los datos, cómo se deben clasificar, cómo se deben controlar y qué estándares se aplican en toda la organización. Para los equipos de seguridad, la gobernanza proporciona el modelo operativo para administrar la información confidencial de forma coherente.

La seguridad de los datos pone en práctica esas reglas mediante controles que ayudan a proteger la información confidencial frente a la pérdida, el uso incorrecto o el acceso no autorizado. Entre los ejemplos más comunes se incluyen DLP, la administración de derechos sobre la información (IRM), las etiquetas de sensibilidad, la administración de postura de seguridad de los datos (DSPM), y los controles frente al riesgo interno. Estas medidas ayudan a reducir la exposición entre servicios en la nube, sistemas locales, puntos de conexión, aplicaciones y flujos de trabajo de inteligencia artificial.

El cumplimiento se centra en si las prácticas de datos cumplen los requisitos externos e internos. Esto incluye marcos normativos como RGPD e HIPAA, junto con las directivas de la empresa y las expectativas de auditoría. En la práctica, el cumplimiento depende de una gobernanza sólida y de controles de seguridad sólidos.

Estas tres disciplinas funcionan mejor cuando están alineadas:

• La gobernanza define cómo se deben organizar, pertenecer y administrar los datos.
• La seguridad aplica controles para proteger esos datos en uso diario.
• El cumplimiento comprueba que esos controles y procesos cumplen los estándares necesarios.

Microsoft Purview proporciona un enfoque unificado en todas estas materias en una sola plataforma, con funcionalidades que cubren las necesidades de protección, gobernanza y cumplimiento en la era de la inteligencia artificial.

Los equipos de seguridad usan herramientas de gobernanza de datos para buscar datos confidenciales, clasificarlos, controlar el acceso y supervisar el riesgo en servicios en la nube, sistemas locales, aplicaciones SaaS, puntos de conexión y herramientas de inteligencia artificial. Estas tecnologías ayudan a las organizaciones a aplicar protecciones coherentes en un entorno de datos amplio y a menudo fragmentado.

Un conjunto de herramientas de gobernanza de datos sólido debe admitir varias funciones clave:

Clasificación unificada y detección de datos. Busque datos confidenciales en entornos en la nube, locales, SaaS e IA y, a continuación, clasifique los datos en función de la confidencialidad y el impacto empresarial.

Etiquetado de confidencialidad y aplicación de directivas. Aplique reglas claras sobre cómo se puede acceder a los datos, compartirlos, almacenarlos y usarlos.

Prevención de pérdida de datos (DLP). Detecte y bloquee el movimiento de datos de riesgo en el correo electrónico, los puntos de conexión, los exploradores y las aplicaciones en la nube.

Administración de riesgos internos. Identifique el comportamiento del usuario que puede poner en riesgo los datos confidenciales, ya sea por uso indebido, por negligencia o por infracciones de directivas.

Administración de postura de seguridad de datos (DSPM). Evalúe continuamente el riesgo de los datos, revise las brechas de control y realice un seguimiento de los problemas relacionados con el uso de la inteligencia artificial, el uso compartido excesivo y el contenido confidencial expuesto.

Catálogos de datos y glosarios empresariales. Admita la coherencia proporcionando a los equipos una forma compartida de describir, organizar y localizar datos en toda la empresa.

La automatización y la inteligencia artificial pueden reducir el esfuerzo manual al ayudar con:

• Clasificación de datos confidenciales
• Detección de actividad de riesgo
• Sugerencias de directiva y actualizaciones de control
• Revisión continua de los patrones de acceso y exposición de datos

Estas funcionalidades también admiten la seguridad de los datos de inteligencia artificial al ayudar a los equipos a supervisar cómo se usan los datos confidenciales en los flujos de trabajo controlados por inteligencia artificial. De este modo, los equipos de seguridad dedican menos tiempo a la revisión manual y más tiempo a mejorar la protección y responder a los riesgos.

Sin las herramientas adecuadas, es difícil realizar un seguimiento de dónde residen los datos confidenciales, cómo se etiquetan, quién puede acceder a ellos y cómo se mueven entre sistemas. Con un conjunto de herramientas de gobernanza más sólido, los equipos de seguridad pueden aplicar controles más coherentes, responder más rápido a los problemas y mantener una mejor supervisión en los entornos de datos modernos.

Un programa de gobernanza de datos sólido funciona mejor cuando los equipos de seguridad, datos y cumplimiento comparten la responsabilidad de cómo se controla la información confidencial. La propiedad clara, las directivas prácticas y la revisión periódica ayudan a las organizaciones a reducir el riesgo a la vez que mantienen el ritmo de los cambios en la tecnología, las necesidades empresariales y la regulación.

La gobernanza de datos no debe estar solo con un equipo. Los líderes de seguridad, los líderes de datos, los equipos de cumplimiento y los patrocinadores ejecutivos tienen un rol en el establecimiento de prioridades, la aprobación de directivas y la revisión de riesgos. La propiedad compartida ayuda a mantener la gobernanza alineada con los objetivos empresariales y los requisitos de seguridad.

No todos los datos conllevan el mismo nivel de riesgo. Un punto de partida práctico es centrarse en las áreas en las que la exposición tendría el mayor efecto, como:

• Datos de RR. HH.
• Datos del cliente
• Datos financieros
• Propiedad intelectual

Comenzar con estos dominios ayuda a los equipos a abordar la información más confidencial antes de ampliar los esfuerzos de gobernanza de forma más amplia.

Las directivas de gobernanza deben alinearse con los principios de seguridad principales, especialmente Confianza cero y los privilegios mínimos. Esto significa que el acceso a los datos confidenciales debe limitarse, revisarse periódicamente y estar vinculado a una clara necesidad empresarial. Las directivas también deben definir cómo se clasifican, comparten, conservan y supervisan los datos.

El trabajo de gobernanza manual puede ser lento y difícil de mantener a escala. La automatización puede ayudar al admitir:

• Detección de datos
• Clasificación
• Aplicación de directivas
• Revisión continua de los patrones de acceso y uso

Esto proporciona a los equipos una manera más coherente de aplicar controles en entornos complejos.

La gobernanza debe revisarse como una función de seguridad continua, no como una configuración única. La supervisión continua ayuda a los equipos a detectar comportamientos de datos de riesgo, revisar la actividad de auditoría e identificar brechas de control antes. Las señales útiles pueden incluir registros de auditoría, información sobre la posición de seguridad de los datos y resultados de incidentes.

Las directivas de gobernanza deben revisarse y actualizarse a medida que las organizaciones adoptan nuevos servicios en la nube, herramientas de inteligencia artificial y plataformas de colaboración. A menudo, las nuevas tecnologías cambian la forma en que se crean, comparten y acceden a los datos, lo que significa que es posible que también sea necesario cambiar las reglas de gobernanza.

Un programa de gobernanza sólido depende de algo más que de herramientas y directivas. También requiere una cultura de administración de datos y responsabilidad, donde los equipos comprenden su rol en la protección de la información confidencial y las siguientes prácticas aprobadas.

Los modelos de madurez pueden ayudar a las organizaciones a medir el progreso, identificar puntos débiles y establecer prioridades de mejora. También proporcionan a los directivos una visión más clara de cómo se desarrollan los esfuerzos de gobernanza a lo largo del tiempo.

Incluso los programas de gobernanza de datos bien planeados pueden encontrarse con obstáculos. Entre los problemas más comunes se incluyen los datos aislados, la visibilidad limitada, las restricciones de recursos y la resistencia al cambio. Estos problemas pueden ralentizar el progreso, crear brechas en la postura de seguridad, y dificultar que los equipos de seguridad apliquen protecciones coherentes en toda la organización.

Datos aislados

A menudo, la información confidencial reside en sistemas, equipos y plataformas independientes. Cuando los datos están dispersos, resulta más difícil clasificar, proteger y supervisar de forma coherente.

Falta de visibilidad

Muchas organizaciones tienen dificultades para ver dónde residen los datos confidenciales, quién puede acceder a ellos y cómo se mueven entre servicios en la nube, puntos de conexión, aplicaciones SaaS y herramientas de inteligencia artificial. Sin esa vista, el riesgo es más difícil de administrar.

Restricciones de recursos

El trabajo de gobernanza puede detenerse cuando los equipos no tienen suficiente tiempo, personal o soporte técnico para mantener actualizadas las directivas, las clasificaciones y las revisiones.

Resistencia organizativa

Los esfuerzos de gobernanza a menudo requieren cambios en la forma en que las personas almacenan, comparten y administran la información. Esto puede crear fricción si los equipos ven la gobernanza como un proceso adicional en lugar de como parte de la reducción de riesgos.

Algunos pasos centrados pueden ayudar a avanzar un programa:

• Comience con dominios de datos de alto riesgo, como recursos humanos, financieros, clientes o datos de propiedad intelectual, en lugar de intentar controlar todo a la vez.
• Mejore la visibilidad en primer lugar identificando dónde se almacenan los datos confidenciales y cómo se accede a ellos.
• Use la automatización siempre que sea posible para la detección, clasificación y aplicación de directivas para reducir el esfuerzo manual.
• Establezca una propiedad clara en los equipos de seguridad, datos y cumplimiento para que las decisiones de gobernanza no se detengan.
• Revise y actualice las directivas periódicamente a medida que cambian los servicios en la nube, las herramientas de inteligencia artificial y los flujos de trabajo empresariales.
• Use modelos de madurez para realizar un seguimiento del progreso y mostrar el liderazgo donde se necesita más atención o inversión.

El objetivo es no resolver todos los problemas de gobernanza a la vez. Un enfoque estable, centrado en la visibilidad, la propiedad compartida y las mejoras administrables, puede hacer que la gobernanza sea más sostenible y más útil para los equipos de seguridad a lo largo del tiempo.

Un programa de gobernanza de datos centrado en la seguridad necesita herramientas que ayuden a los equipos a comprender sus datos, organizarlos claramente y aplicar una supervisión coherente en toda la empresa. Gobierno de datos de Microsoft Purview ofrece una forma de administrar, entender y gobernar los datos con un enfoque unificado, con funcionalidades centradas en la visibilidad, la selección y la confianza en los datos.

Las organizaciones pueden simplificar la visibilidad en catálogos y orígenes de datos dispersos, ayudar a los responsables de datos con la calidad y el linaje de los datos, y mejorar el descubrimiento y la comprensión de los datos a escala con Gobierno de datos de Microsoft Purview. Su experiencia de gobernanza incluye Mapa de datos para examinar recursos y capturar metadatos, y el catálogo unificado para buscar, mantener y administrar el acceso a los datos.

En el caso de los equipos de seguridad y cumplimiento, un patrimonio de datos mejor regulado puede facilitar lo siguiente:

• Busque datos confidenciales en entornos distribuidos.
• Mejore la confianza en los datos a través de la información de calidad y linaje.
• Admitir el uso responsable de los datos en escenarios de análisis e inteligencia artificial.
• Trabaje desde una vista más unificada de las necesidades de seguridad, gobernanza y cumplimiento de los datos.

Más información sobre cómo establecer la gobernanza de datos empresariales para su organización con Gobierno de datos de Microsoft Purview.