5 categorías de datos para aprender para respuestas de ciberseguridad más rápidas


Al conocer los diferentes tipos de datos, puede ayudar a su empresa a protegerse de las infracciones y recuperarse mejor de un ciberataque.

Concepto de protección de ciberseguridad y privacidad de datos, bloqueo, fondo de dígitos binarios

Imagen: Getty Photos / iStockphoto

Puede saber dónde están sus datos, pero ¿también sabe en qué consisten los datos? «Imagina que estás en una fiesta. Le preguntas a alguien que acabas de conocer en qué se gana la vida y te responde: &#39Trabajo en datos&#39», dijo Sky Cassidy, director ejecutivo de MountainTop Facts, en una entrevista por correo electrónico. “Bien podrían haber dicho &#39cosas&#39. Realmente no significa nada por sí solo «.

Cassidy, familiarizado con los caprichos de la recopilación de datos y su uso, está en la búsqueda de dar sentido a lo que él llama datos incomprendidos. Además de reducir la confusión, hay beneficios relacionados con la ciberseguridad al saber más que «sus datos», especialmente cuando los ciberdelincuentes llaman.

VER: Informe: las pymes no están preparadas para abordar la privacidad de los datos (TechRepublic High quality)

El punto de Cassidy es que saber qué hay dentro del contenedor llamado datos es de important importancia para aquellos que usan los datos y aquellos que los administran al considerar la seguridad de los datos. Para que todos estén en sintonía cuando se habla de datos, Cassidy utiliza las siguientes categorías de datos.

Números (datos cuantitativos): Esta es la categoría más común. Porque los números son fáciles de analizar y, si es necesario, crean datos más pertinentes. Un ejemplo podría ser la realización de Indicadores clave de rendimiento (KPI) de Informes de especificación de procedimiento de prueba (este no es el informe «Cosas totalmente inútiles» que se hizo famoso en la película Espacio de oficina). Para hacer esta categoría menos nebulosa, Cassidy sugiere abstenerse de llamarla simplemente datos, cuando se refiere, por ejemplo, a los totales de ventas.

VER: Navegando por la privacidad de los datos (PDF gratuito) (TechRepublic)

Datos no numéricos (datos cualitativos): Cassidy dijo que si no se puede representar con números, es una buena apuesta que los datos sean cualitativos. «El número de visitas al sitio net o clientes potenciales sería cuantitativo, pero las URL visitadas por las personas, la marca de tiempo y otra información que es más que un straightforward recuento son datos cualitativos», dijo.

Una vez más, decir que se necesitan datos no hace el trabajo ni hace amigos. Es mejor ser lo más descriptivo posible por ejemplo, se prefiere abordar los datos específicos de los visitantes del sitio internet a simplemente decir «datos del sitio web».

Massive knowledge: Este tipo de datos consta de conjuntos muy grandes de datos no estructurados. Cassidy se refirió a los hábitos de compra recopilados por las tiendas como ejemplo, que probablemente incluiría:

  • ¿Qué se compra?
  • ¿Cuándo se compró?
  • Cual fue el costo?
  • ¿Qué tipo / categoría de producto?
  • ¿Quién lo compró?

«Los datos recopilados a lo largo del tiempo sobre un solo comprador mediante el uso de una tarjeta de recompensas o algo equivalent no se considerarían big details, pero esos mismos datos de cada comprador en los EE. UU. Serían Significant Data», dijo. «Otros ejemplos serían el tráfico de la bolsa de valores, los patrones de tráfico en las carreteras, los datos meteorológicos y la información recopilada por cada aplicación en cada teléfono todo el tiempo».

VER: Leyes de privacidad de datos: un mini glosario (TechRepublic)

Datos oscuros: Esta categoría es información que se crea, pero rara vez, si es que alguna vez, se mira o se utiliza. Cassidy utiliza los ejemplos de todos los miles de millones de fotos o correos electrónicos almacenados en línea. «Básicamente, los datos equivalen a todo lo que pone en ese cobertizo de almacenamiento porque puede que lo necesite, pero nunca lo necesita».

Foundation de datos: Aunque esta categoría parece demasiado amplia, Cassidy la contrae en los datos utilizados en ventas directas y promoting, también conocidos como listas, listas de marketing and advertising, listas de ventas, datos de marketing directo, listas de campañas o listas de objetivos. «Esta es la foundation de datos de prospectos o clientes que incluye cosas como nombre de la empresa, dirección, número de teléfono, nombre de contacto», dijo Cassidy. «Usar &#39foundation de datos&#39 en lugar de &#39datos&#39 ayudará a evitar confusiones, pero se recomienda ir más allá y decir el tipo de foundation de datos que realmente es, como base de datos de ventas, foundation de datos de advertising o foundation de datos de clientes».

VER: Día de la privacidad de los datos: 10 expertos dan consejos para proteger su negocio (TechRepublic)

Analítica: Cassidy dijo que la analítica no es una categoría de datos es un proceso para analizar datos sin procesar con el fin de sacar conclusiones sobre esa información, que en cierto sentido está pasando del término vago datos a componentes específicos que tienen valor actual. En lugar de la información del tráfico del sitio net, se puede utilizar el análisis para determinar qué productos y servicios le interesan más a la gente y qué anuncios generan más tráfico.

¿Cómo ayuda el conocimiento de las categorías de datos con la ciberseguridad?

El objetivo de Cassidy en todo momento ha sido señalar la necesidad de reemplazar términos generales, como «datos», con terminología específica como «foundation de datos de contacto con el cliente». Si lo hace, disminuye la posibilidad de confusión y siempre es bueno tener menos confusión.

Picture que una empresa con varias ubicaciones remotas se encuentra en medio de una violación de datos. Si cada ubicación estuviera en la misma página sobre qué foundation de datos específica estaba siendo atacada, en lugar de simplemente decir que los datos salían del edificio, reduciría la amenaza de ciberseguridad. Conocer los diferentes tipos de datos ayuda a la empresa a identificar exactamente qué tipo de datos están comprometidos y qué hacer al respecto.

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