--- title: La relación entre la calidad y la seguridad de los datos description: La calidad y la seguridad de los datos son dos cualidades esenciales en la estrategia de gestión de datos de cualquier compañía... image: https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/file-229893335-jpg/images/intro-resized-600.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # La relación entre la calidad y la seguridad de los datos Publicado el 27/04/14 20:00 ![calidad seguridad datos](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/file-229893335-jpg/images/intro-resized-600.jpg?width=350&name=intro-resized-600.jpg "calidad seguridad datos") La **calidad** y la **seguridad** de los datos son dos cualidades esenciales en la estrategia de gestión de datos de cualquier compañía. Por lo que es fundamental dotar los datos de estas dos propiedades desde incluso la fase preliminar de implantación de un sistema de gestión de datos. Las **técnicas de gestión de calidad** de datos miden y evalúan, mediante la fijación de unos indicadores determinados, que la calidad de la información necesaria para tomar decisiones, además de suficiente, sea válida, íntegra, fiable, consistente y completa para que las determinaciones adoptadas estén lo más exentas posible de riesgo. [![Descarga la Guía "10 Claves para tu Estrategia de Gestión de Datos"](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/8d6b9142-aef3-4865-87f2-536ab0bde2df.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/8d6b9142-aef3-4865-87f2-536ab0bde2df) La falta de integridad de los datos puede inducir al error a los responsables de tomar las resoluciones importantes en las compañías. Una buena **estrategia para controlar la calidad de los datos** permite evitar duplicidades, errores o campos vacíos, y al mismo tiempo detectar obstáculos. Por lo tanto, el procedimiento para garantizar la calidad de los datos debe ser permanente e incuestionable. Una vez validado tras varios ciclos de pruebas, tiene que hacer posible respecto a la calidad de los datos su análisis, medición, certificación, identificación y resolución de conflictos, controlar procedimientos operacionales para gestionarla y la capacidad de auditarla. Con un buen control de la calidad de la información, se fundamentan de forma integral todos los procesos que forman parte de la gestión de datos. Una de las grandes necesidades, una vez validada la fórmula para obtener datos de calidad, es la seguridad i la confidencialidad de esta información. **La privacidad, igual que la calidad, es una característica que se debe procurar desde la fase germinal** de la planificación de la gestión de datos para minimizar el riesgo de futuras apariciones de brechas de seguridad. ![11-resized-600](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/file-229546607-jpg/images/11-resized-600.jpg) Una buena práctica en materia de Data Security proporciona una protección de los datos para **garantizar la privacidad** desde la planificación de la estragegia, mediante los procedimientos necesarias para vetar: - El **acceso** a los datos corporativos - La **creación** de nuevos datos corporativos - La **manipulación** no autorizada o inapropiada de los datos corporativos. Para definir los **estándares de privacidad y confidencialidad** de datos y establecer los procedimientos de acceso y seguridad, es necesario conocer las propias necesidades para no asumir ningún riesgo en cuanto a: - La **significación** y la trascendencia de la información con la que se trabaja - Quienes serán los **usuarios** encargados de cada deber - Determinar los **distintos niveles de acceso** a que se autorizará a quienes interactúen con los datos La **sistematización del proceso** garantiza un buen resultado. En materia de control, es necesario clasificar la confidencialidad de la información; administrar usuarios, claves de acceso y grupos; gestionar las vistas de acceso a datos; tutelar los permisos de acceso a datos; monitorear la autenticación de usuarios y conducta de acceso; y auditar la seguridad de los datos. Si se implementan estos procedimientos y se automatizan los procesos mediante una estrategia común se puede garantizar la seguridad y la protección y la calidad de los datos en la estrategia global de la gestión de la información.   [![10 Claves para la tu estrategia corporativa de gestión de datos](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/848e1b15-7b8d-4eee-9ade-20459c89b780.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/848e1b15-7b8d-4eee-9ade-20459c89b780) Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [Éxito probado en proyectos emblemáticos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/exito-probado-en-proyectos-emblematicos) [Visión y experiencia de IBM en operativas de Cloud híbrido e inteligencia artificial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/vision-y-experiencia-de-ibm-en-operativas-de-cloud-hibrido-e-inteligencia-artificial) [La inteligencia artificial se sumerge en la operativa IT](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/la-inteligencia-artificial-se-sumerge-en-la-operativa-it) ### Categorías - 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