{"id":62386,"date":"2021-02-02T00:00:00","date_gmt":"2021-02-02T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/la-importancia-de-la-limpieza-y-el-cotejo-de-datos-para-el-cumplimiento-de-la-normativa\/"},"modified":"2026-01-01T11:42:33","modified_gmt":"2026-01-01T16:42:33","slug":"la-importancia-de-la-limpieza-y-el-cotejo-de-datos-para-el-cumplimiento-de-la-normativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/la-importancia-de-la-limpieza-y-el-cotejo-de-datos-para-el-cumplimiento-de-la-normativa\/","title":{"rendered":"La importancia de la limpieza y el cotejo de datos para el cumplimiento de la normativa"},"content":{"rendered":"

Las normas de cumplimiento de datos (como el GDPR, la HIPAA y la CCPA, etc.) est\u00e1n obligando a las empresas a revisar sus estrategias de gesti\u00f3n de datos. Aunque cada norma aplica sus propias regulaciones espec\u00edficas, en pocas palabras, el objetivo principal es dar a los ciudadanos m\u00e1s control sobre sus datos personales. Estas normas definen un conjunto de reglas para las empresas y corporaciones que operan dentro de una ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica espec\u00edfica (GDPR para Europa, CCPA para California) o trabajan en una industria espec\u00edfica (HIPAA para la salud), etc.<\/p>\n

Seg\u00fan estas normas de cumplimiento de datos, las empresas est\u00e1n 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. Adem\u00e1s de estos derechos concedidos a los propietarios de los datos, las normas tambi\u00e9n responsabilizan a las empresas de seguir los principios de transparencia, limitaci\u00f3n de la finalidad, minimizaci\u00f3n de los datos, exactitud, limitaci\u00f3n del almacenamiento, seguridad y responsabilidad.<\/p>\n

Esto supone una inmensa presi\u00f3n para las organizaciones, que tratan de entender c\u00f3mo hacer que sus estrategias de gesti\u00f3n de datos cumplan con estas normas y principios. Se ha convertido en un imperativo contar con un marco de gesti\u00f3n de la calidad<\/a> de los datos que garantice y posibilite las diez dimensiones de la calidad de los datos<\/a>. Pero para lograrlo, es fundamental limpiar, transformar y normalizar los registros de datos personales de los clientes mediante diversos procesos de cotejo<\/a>, vinculaci\u00f3n, deduplicaci\u00f3n<\/a> y fusi\u00f3n de<\/a> datos.<\/p>\n

Procesos de gesti\u00f3n de la calidad de los datos para su cumplimiento <\/b><\/p>\n

El art\u00edculo 5 del RGPD<\/a> define los siete principios clave que constituyen el n\u00facleo del cumplimiento del RGPD.<\/p>\n

El art\u00edculo 5 (1) (d) establece que los datos personales deben ser:<\/p>\n

\u00abexactos y, en su caso, actualizados; deber\u00e1n 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;\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

Del mismo modo, la norma de privacidad de la HIPPA<\/a> otorga al paciente el derecho a:<\/p>\n

\u00ab…pedir ver y obtener una copia de su historial m\u00e9dico… y que se a\u00f1adan correcciones a su informaci\u00f3n sanitaria…\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

Con la gran cantidad de datos que se controlan y recogen cada segundo del d\u00eda, garantizar la exactitud de los datos<\/a> 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 organizaci\u00f3n y a sus conocimientos. Pero ahora, las empresas tienen la obligaci\u00f3n legal de mantener sus datos limpios<\/a> y m\u00ednimos.<\/p>\n

Siga leyendo para ver c\u00f3mo los diferentes procesos de gesti\u00f3n de la calidad de los datos pueden ayudarle a cumplir con las diversas normas de cumplimiento de datos<\/a> mencionadas anteriormente:<\/p>\n

Perfiles de datos <\/b><\/p>\n

El primer paso de cualquier proceso de cumplimiento requiere que se identifiquen los posibles problemas de la configuraci\u00f3n actual. \u00bfCu\u00e1les son los problemas que est\u00e1n creando bloqueos en la calidad de sus datos y, por lo tanto, comprometiendo el cumplimiento de los mismos? La elaboraci\u00f3n de perfiles de datos<\/a> le mostrar\u00e1 una imagen completa de su conjunto de datos en t\u00e9rminos de valores faltantes, mal escritos, inv\u00e1lidos y duplicados que contienen sus registros. Esto le dar\u00e1 una visi\u00f3n m\u00e1s profunda de los valores de sus datos y pondr\u00e1 de manifiesto posibles oportunidades de limpieza.<\/p>\n

Limpieza y estandarizaci\u00f3n de datos <\/b><\/h4>\n

Con el perfil de datos generado, el siguiente paso es empezar a limpiar los datos<\/a> para conseguir una visi\u00f3n estandarizada en todos los conjuntos de datos. La limpieza de datos suele implicar esfuerzos para que los datos sean precisos, completos y v\u00e1lidos. Un conjunto de datos<\/a> limpio y estandarizado<\/a> le ayudar\u00e1 a cumplir mejor las directrices sobre datos y a aplicar una estrategia de datos transparente.<\/p>\n

Reducci\u00f3n de datos <\/b><\/h4>\n

Este es el paso en el que se examinar\u00e1 todo el conjunto de datos para evaluar si todos los atributos de los datos que se capturan y almacenan son \u00fatiles y necesarios. Los que no se utilicen para mejorar los procesos empresariales o las experiencias de los clientes, se someter\u00e1n a un proceso de revisi\u00f3n. Una vez que decida qu\u00e9 atributos de los datos personales del cliente son absolutamente necesarios para ser capturados, puede eliminar el ruido y hacer que los datos sean m\u00e1s significativos analizando los datos o fusionando varios campos en uno solo.<\/p>\n

Comparaci\u00f3n y deduplicaci\u00f3n de datos <\/b><\/h4>\n

Este es, con mucho, el paso m\u00e1s importante en la preparaci\u00f3n de sus datos<\/a> para el cumplimiento. El cotejo de datos le ayudar\u00e1 a construir una visi\u00f3n \u00fanica de los datos de sus clientes. En este momento, es probable que tenga m\u00faltiples variaciones de registros de clientes existentes en diferentes extremos de su empresa. A veces, los errores se deben a equivocaciones en la introducci\u00f3n 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 n\u00fameros de tel\u00e9fono y las direcciones de correo electr\u00f3nico cambian. Sea cual sea el motivo, su empresa acaba teniendo varios registros de datos para una misma entidad de cliente.<\/p>\n

Para superar este reto, se necesitan algoritmos de cotejo de datos s\u00f3lidos y en tiempo real, que funcionen espec\u00edficamente con la naturaleza de los datos. Por lo general, los conjuntos de datos incluyen identificadores \u00fanicos como el n\u00famero de la seguridad social, los n\u00fameros 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 informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n personal, se hace necesario utilizar algoritmos de comparaci\u00f3n<\/a> fon\u00e9tica, num\u00e9rica, de dominio espec\u00edfico y difusa<\/a>. Adem\u00e1s, estos algoritmos deben ajustarse a las variables de nivel y peso para garantizar la m\u00e1xima precisi\u00f3n y el menor n\u00famero de falsos positivos. Una vez que tenga los resultados de la coincidencia de datos<\/a>, puede empezar a decidir qu\u00e9 registros eliminar o fusionar para construir una \u00fanica fuente de verdad de los datos de sus clientes en su empresa.<\/p>\n

Ventajas de la limpieza y el cotejo de datos para el cumplimiento de la normativa <\/b><\/p>\n

Estos esfuerzos proactivos en la limpieza de datos y su cotejo<\/a> ayudar\u00e1n a su organizaci\u00f3n a:<\/p>\n

    \n
  1. Tener una \u00fanica fuente de verdad que muestre la realidad completa relativa a cada cliente. Y as\u00ed, si un cliente solicita acceder a su registro, legalmente puede entregar ese \u00fanico registro sabiendo que no hay ninguna otra variaci\u00f3n de sus datos en su base de datos.<\/li>\n
  2. Si un cliente solicita que se borre su informaci\u00f3n personal identificable, su organizaci\u00f3n sabr\u00e1 exactamente lo que tiene que borrar y devolver\u00e1 al cliente la confirmaci\u00f3n de que no queda ninguna otra variante de sus datos en su empresa.<\/li>\n
  3. Si un cliente quiere actualizar su informaci\u00f3n, 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 informaci\u00f3n se deriva de un lugar central.<\/li>\n
  4. Con un conjunto de datos estandarizados, puede ocultar la informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n personal de sus clientes y restringir su acceso a un peque\u00f1o n\u00famero de representantes de su empresa. Esto garantizar\u00e1 que esa informaci\u00f3n sensible se mantenga protegida y segura. Anteriormente, todos los conjuntos de datos conten\u00edan alg\u00fan tipo de informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n personal que se dejaba en diferentes aplicaciones de datos de la empresa, con el riesgo de que cualquier empleado pudiera acceder a ella.<\/li>\n
  5. Una visi\u00f3n central y completa de los datos de los clientes ayudar\u00e1 a los CISO a sentir confianza en su estrategia de gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n. De lo contrario, la dispersi\u00f3n y la suciedad de los datos les mantendr\u00eda preocupados, sin saber si en su empresa se est\u00e1 produciendo un posible tratamiento de datos personales del que no son conscientes.<\/li>\n<\/ol>\n

    Conclusi\u00f3n: <\/b><\/p>\n

    Las normas de cumplimiento de datos aplican una serie de reglas y principios que no se refieren \u00fanicamente a la calidad de los datos, sino que tambi\u00e9n se centran en el alojamiento, la gesti\u00f3n, 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 raz\u00f3n, es crucial comenzar su estrategia de cumplimiento de datos centr\u00e1ndose en lograr la calidad de los mismos. Y DataMatch Enterprise<\/a> es un producto todo en uno que puede ayudarle a ello. Puede descargar una prueba gratuita o reservar una demostraci\u00f3n hoy mismo para entender c\u00f3mo el ISD puede ayudarle con su estrategia de cumplimiento de datos.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    C\u00f3mo funcionan las mejores soluciones de concordancia difusa de su clase: Combinando algoritmos establecidos y propios<\/b><\/p>\n


    \nDescargar
    \n<\/a><\/p>\n

    Inicie su prueba gratuita hoy mismo<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Las normas de cumplimiento de datos (como el GDPR, la HIPAA y la CCPA, etc.) est\u00e1n obligando a las empresas a revisar sus estrategias de gesti\u00f3n de datos. Aunque cada norma aplica sus propias regulaciones espec\u00edficas, en pocas palabras, el objetivo principal es dar a los ciudadanos m\u00e1s control sobre sus datos personales. 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