Las normas de cumplimiento de datos (como el GDPR, la HIPAA y la CCPA, etc.) están obligando a las empresas a revisar sus estrategias de gestión de datos. Aunque cada norma aplica sus propias regulaciones específicas, en pocas palabras, el objetivo principal es dar a los ciudadanos más control sobre sus datos personales. Estas normas definen un conjunto de reglas para las empresas y corporaciones que operan dentro de una ubicación geográfica específica (GDPR para Europa, CCPA para California) o trabajan en una industria específica (HIPAA para la salud), etc.
Según estas normas de cumplimiento de datos, las empresas están obligadas a proteger los datos personales de sus clientes y a garantizar que los propietarios de los datos (los propios clientes) tengan derecho a acceder a ellos, modificarlos o borrarlos. Además de estos derechos concedidos a los propietarios de los datos, las normas también responsabilizan a las empresas de seguir los principios de transparencia, limitación de la finalidad, minimización de los datos, exactitud, limitación del almacenamiento, seguridad y responsabilidad.
Esto supone una inmensa presión para las organizaciones, que tratan de entender cómo hacer que sus estrategias de gestión de datos cumplan con estas normas y principios. Se ha convertido en un imperativo contar con un marco de gestión de la calidad de los datos que garantice y posibilite las diez dimensiones de la calidad de los datos. Pero para lograrlo, es fundamental limpiar, transformar y normalizar los registros de datos personales de los clientes mediante diversos procesos de cotejo, vinculación, deduplicación y fusión de datos.
Procesos de gestión de la calidad de los datos para su cumplimiento
El artículo 5 del RGPD define los siete principios clave que constituyen el núcleo del cumplimiento del RGPD.
El artículo 5 (1) (d) establece que los datos personales deben ser:
«exactos y, en su caso, actualizados; deberán adoptarse todas las medidas razonables para garantizar que los datos personales que sean inexactos, habida cuenta de los fines para los que se tratan, se supriman o rectifiquen sin demora;»
Del mismo modo, la norma de privacidad de la HIPPA otorga al paciente el derecho a:
«…pedir ver y obtener una copia de su historial médico… y que se añadan correcciones a su información sanitaria…»
Con la gran cantidad de datos que se controlan y recogen cada segundo del día, garantizar la exactitud de los datos es una de las mayores preocupaciones. Los datos personales existen y se utilizan en distintas aplicaciones de datos, y luego son procesados por distintos departamentos con diversos fines. Anteriormente, los registros de datos inexactos afectaban al proceso de inteligencia empresarial de una organización y a sus conocimientos. Pero ahora, las empresas tienen la obligación legal de mantener sus datos limpios y mínimos.
Siga leyendo para ver cómo los diferentes procesos de gestión de la calidad de los datos pueden ayudarle a cumplir con las diversas normas de cumplimiento de datos mencionadas anteriormente:
Perfiles de datos
El primer paso de cualquier proceso de cumplimiento requiere que se identifiquen los posibles problemas de la configuración actual. ¿Cuáles son los problemas que están creando bloqueos en la calidad de sus datos y, por lo tanto, comprometiendo el cumplimiento de los mismos? La elaboración de perfiles de datos le mostrará una imagen completa de su conjunto de datos en términos de valores faltantes, mal escritos, inválidos y duplicados que contienen sus registros. Esto le dará una visión más profunda de los valores de sus datos y pondrá de manifiesto posibles oportunidades de limpieza.
Limpieza y estandarización de datos
Con el perfil de datos generado, el siguiente paso es empezar a limpiar los datos para conseguir una visión estandarizada en todos los conjuntos de datos. La limpieza de datos suele implicar esfuerzos para que los datos sean precisos, completos y válidos. Un conjunto de datos limpio y estandarizado le ayudará a cumplir mejor las directrices sobre datos y a aplicar una estrategia de datos transparente.
Reducción de datos
Este es el paso en el que se examinará todo el conjunto de datos para evaluar si todos los atributos de los datos que se capturan y almacenan son útiles y necesarios. Los que no se utilicen para mejorar los procesos empresariales o las experiencias de los clientes, se someterán a un proceso de revisión. Una vez que decida qué atributos de los datos personales del cliente son absolutamente necesarios para ser capturados, puede eliminar el ruido y hacer que los datos sean más significativos analizando los datos o fusionando varios campos en uno solo.
Comparación y deduplicación de datos
Este es, con mucho, el paso más importante en la preparación de sus datos para el cumplimiento. El cotejo de datos le ayudará a construir una visión única de los datos de sus clientes. En este momento, es probable que tenga múltiples variaciones de registros de clientes existentes en diferentes extremos de su empresa. A veces, los errores se deben a equivocaciones en la introducción de datos; otras veces, los clientes introducen datos incompletos, o los datos se vuelven irrelevantes con el tiempo, ya que los apellidos, las direcciones, los números de teléfono y las direcciones de correo electrónico cambian. Sea cual sea el motivo, su empresa acaba teniendo varios registros de datos para una misma entidad de cliente.
Para superar este reto, se necesitan algoritmos de cotejo de datos sólidos y en tiempo real, que funcionen específicamente con la naturaleza de los datos. Por lo general, los conjuntos de datos incluyen identificadores únicos como el número de la seguridad social, los números de cuenta, etc., que ayudan a identificar a una sola entidad. Pero en situaciones en las que estos datos no existen, o no pueden utilizarse para ocultar la información de identificación personal, se hace necesario utilizar algoritmos de comparación fonética, numérica, de dominio específico y difusa. Además, estos algoritmos deben ajustarse a las variables de nivel y peso para garantizar la máxima precisión y el menor número de falsos positivos. Una vez que tenga los resultados de la coincidencia de datos, puede empezar a decidir qué registros eliminar o fusionar para construir una única fuente de verdad de los datos de sus clientes en su empresa.
Ventajas de la limpieza y el cotejo de datos para el cumplimiento de la normativa
Estos esfuerzos proactivos en la limpieza de datos y su cotejo ayudarán a su organización a:
- Tener una única fuente de verdad que muestre la realidad completa relativa a cada cliente. Y así, si un cliente solicita acceder a su registro, legalmente puede entregar ese único registro sabiendo que no hay ninguna otra variación de sus datos en su base de datos.
- Si un cliente solicita que se borre su información personal identificable, su organización sabrá exactamente lo que tiene que borrar y devolverá al cliente la confirmación de que no queda ninguna otra variante de sus datos en su empresa.
- Si un cliente quiere actualizar su información, puede actualizar el cambio en un solo lugar y estar tranquilo sabiendo que no hay discrepancias en los diferentes conjuntos de datos, ya que toda la información se deriva de un lugar central.
- Con un conjunto de datos estandarizados, puede ocultar la información de identificación personal de sus clientes y restringir su acceso a un pequeño número de representantes de su empresa. Esto garantizará que esa información sensible se mantenga protegida y segura. Anteriormente, todos los conjuntos de datos contenían algún tipo de información de identificación personal que se dejaba en diferentes aplicaciones de datos de la empresa, con el riesgo de que cualquier empleado pudiera acceder a ella.
- Una visión central y completa de los datos de los clientes ayudará a los CISO a sentir confianza en su estrategia de gestión de la información. De lo contrario, la dispersión y la suciedad de los datos les mantendría preocupados, sin saber si en su empresa se está produciendo un posible tratamiento de datos personales del que no son conscientes.
Conclusión:
Las normas de cumplimiento de datos aplican una serie de reglas y principios que no se refieren únicamente a la calidad de los datos, sino que también se centran en el alojamiento, la gestión, la entrega y el almacenamiento de los mismos. Aunque el resto de las preocupaciones del RGPD son tan importantes como la calidad de los datos, no podemos pasar por alto el hecho de que la naturaleza de los datos debe estar en el centro de su estrategia de cumplimiento. No basta con almacenar, gestionar y distribuir los datos de forma segura y eficiente si los datos implicados no siguen las directrices necesarias. Por esta razón, es crucial comenzar su estrategia de cumplimiento de datos centrándose en lograr la calidad de los mismos. Y DataMatch Enterprise es un producto todo en uno que puede ayudarle a ello. Puede descargar una prueba gratuita o reservar una demostración hoy mismo para entender cómo el ISD puede ayudarle con su estrategia de cumplimiento de datos.
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