En la era digital, los datos son un activo estratégico para las organizaciones. Sin embargo, su gestión conlleva múltiples riesgos que pueden comprometer la seguridad, calidad y cumplimiento normativo. Una gestión inadecuada de estos riesgos puede derivar en pérdidas económicas, sanciones legales y daño reputacional. En este artículo exploramos los principales riesgos del dato y las mejores estrategias para mitigarlos.
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¿Qué son los riesgos del dato?
Los riesgos del dato son amenazas que afectan la disponibilidad, integridad, confidencialidad y calidad de los datos en una organización. Estos riesgos pueden originarse por fallos tecnológicos, errores humanos, ataques externos o deficiencias en los procesos de gobierno del dato.
Principales riesgos del dato y cómo gestionarlos
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- Riesgo de calidad del dato
La mala calidad del dato puede provocar errores en la toma de decisiones, pérdida de eficiencia operativa y desconfianza en la información.
Ejemplos de mala calidad del dato:
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- Datos duplicados o inconsistentes.
- Información incompleta o incorrecta.
- Falta de trazabilidad en la procedencia de los datos.
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Cómo mitigarlo:
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- Implementar controles de calidad del dato basados en la norma UNE 0081.
- Definir políticas de calidad del dato con métricas claras (precisión, completitud, consistencia).
- Utilizar herramientas de limpieza y validación automática de datos.
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- Riesgo de seguridad y acceso no autorizado
Los ciberataques, filtraciones o accesos indebidos a los datos pueden comprometer información confidencial y generar consecuencias legales.
Ejemplos de incidentes de seguridad:
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- Fugas de datos personales protegidos por el RGPD.
- Accesos no autorizados a bases de datos empresariales.
- Malware o ransomware que bloquea el acceso a la información.
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Cómo mitigarlo:
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- Aplicar los principios de ciberseguridad definidos en la norma ISO/IEC 27001.
- Implementar controles de acceso basados en roles (RBAC) para restringir el acceso a datos sensibles.
- Realizar auditorías de seguridad periódicas y simulaciones de ataques.
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- Riesgo de cumplimiento normativo
Las organizaciones deben cumplir con normativas de protección de datos como el RGPD, Data Act, AI Act o NIS2. No hacerlo puede derivar en sanciones económicas y restricciones regulatorias.
Ejemplos de incumplimiento normativo:
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- No contar con registros de tratamiento de datos.
- No gestionar adecuadamente los derechos de los titulares de los datos (acceso, rectificación, olvido).
- No reportar incidentes de seguridad dentro del plazo requerido por la ley.
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Cómo mitigarlo:
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- Mantener un mapa de cumplimiento normativo actualizado.
- Definir procedimientos claros para la gestión de datos personales.
- Formar a los empleados sobre el uso adecuado de la información y la privacidad de los datos.
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- Riesgo de obsolescencia y falta de gobernanza
Los datos pierden valor si no están bien gestionados. Un Gobierno del Dato deficiente impide la correcta explotación y monetización de la información.
Ejemplos de datos obsoletos:
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- Información desactualizada en sistemas de gestión.
- Falta de estándares en el almacenamiento y nomenclatura de datos.
- Desconocimiento sobre quién es responsable de cada conjunto de datos.
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Cómo mitigarlo:
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- Definir una estrategia de Gobierno del Dato alineada con la estrategia de negocio.
- Establecer roles y responsabilidades (CDO, custodios del dato, comité de datos).
- Implementar políticas de retención y archivado de datos basadas en su ciclo de vida.
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- Riesgo de mal uso o interpretación errónea del dato
El uso inadecuado de los datos puede llevar a decisiones erróneas con impactos financieros y estratégicos negativos.
Ejemplos de mal uso del dato:
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- Uso de métricas incorrectas para evaluar el rendimiento del negocio.
- Interpretaciones erróneas debido a falta de contexto en los datos.
- Sesgos en los modelos de análisis que afectan la equidad de decisiones automatizadas.
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Cómo mitigarlo:
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- Definir glosarios de negocio y estándares de interpretación de datos.
- Establecer procesos de data lineage para conocer el origen y transformación de los datos.
- Usar técnicas de análisis de datos explicables para reducir sesgos en la IA.
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Conclusión
Los riesgos del dato son una realidad que las empresas deben abordar de manera proactiva. Implementar un Gobierno del Dato robusto, alineado con estándares como UNE 0077, ISO 27001 y RGPD, permite minimizar estos riesgos y maximizar el valor de los datos en la organización.
En DQTeam, ayudamos a empresas a identificar y gestionar los riesgos del dato de manera eficaz. Si necesitas mejorar la seguridad y calidad de tus datos, ¡hablemos!
