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DivisionCero

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

✅ 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