DIA-01 - Inventario de Datos
Control de registro y clasificación del inventario de datos organizacionales
🎯 Objetivo del Control
Mantener un inventario completo, preciso y actualizado de todos los datos que la organización recopila, procesa, almacena y transmite, incluyendo su clasificación, propietario, ubicación y propósito de tratamiento.
📋 Descripción
Este control establece los requisitos para documentar y mantener un catálogo de datos que permita:
- Conocer qué datos posee la organización
- Identificar datos personales, sensibles y críticos
- Cumplir con requisitos de GDPR, LGPD y otras regulaciones
- Facilitar la gestión de privacidad y protección de datos
- Habilitar el ejercicio de derechos de los titulares
🛡️ Controles Requeridos
Catálogo de Datos
- Identificación de Datos:
- Nombre y descripción del dataset
- Categoría de datos (personal, sensible, confidencial, público)
- Formato y estructura (estructurado, no estructurado, semi-estructurado)
- Volumen estimado de registros
- Tasa de crecimiento
Clasificación de Datos
- Datos Personales:
- Identificadores directos (nombre, email, teléfono, DNI/NIF)
- Identificadores indirectos (IP, cookies, device ID)
- Datos de contacto y ubicación
- Datos Sensibles (Categorías Especiales):
- Datos de salud
- Datos biométricos
- Origen étnico o racial
- Opiniones políticas, religiosas o filosóficas
- Orientación sexual
- Datos genéticos
- Datos Financieros:
- Información bancaria
- Tarjetas de crédito/débito
- Historial de transacciones
- Datos de nómina
- Propiedad Intelectual:
- Código fuente
- Secretos comerciales
- Documentación técnica propietaria
- Algoritmos y modelos de ML
Atributos del Inventario
- Datos Maestros:
- ID único del dataset
- Nombre y descripción
- Propietario del dato (Data Owner)
- Custodio del dato (Data Steward)
- Nivel de clasificación (Público, Interno, Confidencial, Restringido)
- Propósito y Base Legal:
- Finalidad del tratamiento
- Base legal (consentimiento, contrato, interés legítimo, obligación legal)
- Categorías de titulares
- Transferencias internacionales
- Ubicación y Almacenamiento:
- Sistema o aplicación donde reside
- Ubicación geográfica (región de cloud, datacenter)
- Tipo de almacenamiento (base de datos, filesystem, object storage)
- Backups y réplicas
Flujo de Datos
- Origen de los datos
- Sistemas que procesan los datos
- Integraciones y transferencias
- Destinatarios o terceros con acceso
- Tiempo de retención
📊 Métricas e Indicadores
- Número total de datasets inventariados
- Porcentaje de datos clasificados (objetivo: 100%)
- Datasets sin propietario asignado (objetivo: 0)
- Porcentaje de datos personales/sensibles identificados
- Tiempo promedio de actualización del inventario (objetivo: mensual)
- Datasets con transferencias internacionales
- Cobertura de data lineage (trazabilidad del flujo)
🔗 Herramientas Recomendadas
- Data Catalog: Azure Purview, AWS Glue Data Catalog, Collibra, Alation
- Data Discovery: BigID, OneTrust, Securiti.ai, Varonis
- DLP (Data Loss Prevention): Microsoft Purview DLP, Forcepoint, Symantec DLP
- DSPM (Data Security Posture Management): Normalyze, Dig Security, Cyera
- Metadata Management: Apache Atlas, Amundsen, DataHub
📚 Referencias
- Política de Clasificación de Información
- Política de Protección de Datos Personales
- Política de Retención y Eliminación Segura
- GDPR Art. 30 - Records of Processing Activities
- ISO 27001:2022 - A.5.9, A.5.12
- NIST Privacy Framework - ID.IM-P1, ID.IM-P2
✅ Checklist de Implementación
- Definir taxonomía de clasificación de datos
- Identificar Data Owners y Data Stewards
- Implementar herramienta de Data Catalog
- Realizar data discovery automático en sistemas clave
- Clasificar datos según sensibilidad y regulación
- Documentar flujos de datos (data lineage)
- Registrar bases legales de tratamiento
- Mapear transferencias internacionales
- Establecer proceso de actualización continua
- Integrar con DLP y herramientas de seguridad
- Capacitar a propietarios de datos
- Generar reportes de cumplimiento regulatorio
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Última modificación: 24 de noviembre de 2025