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Análisis y práctica sobre la seguridad del dato

Artículos para equipos de datos, QA y seguridad que necesitan trabajar con datos realistas sin exponer información personal.

Ley 2171917 min de lectura

Ley 21.719 de Chile: qué es, a quién aplica y qué exige desde diciembre de 2026

Ámbito de aplicación, derechos del titular, régimen de multas y obligaciones de seguridad de la nueva ley chilena de protección de datos, con el texto legal como referencia.

Juan Rodríguez · Desarrollo de Negocio @Gigantics

Descubrimiento de datos7 min de lectura

Descubrimiento automatizado de datos: cómo localizar la información sensible

Qué es el descubrimiento automatizado de datos, cómo localiza la información sensible y por qué es la base del cumplimiento del RGPD.

Sara Codarlupo · Especialista en Marketing @Gigantics

SQL Server8 min de lectura

Cómo enmascarar datos en SQL Server paso a paso

Enmascara datos en SQL Server paso a paso: qué hace Dynamic Data Masking, qué no protege y cómo aplicar enmascaramiento estático para entornos seguros.

Rodrigo de Oliveira · CEO @Gigantics

Regulación IA8 min de lectura

Reglamento IA y Artículo 10: arquitectura de evidencia para datasets de entrenamiento

La aplicación del Reglamento IA para sistemas de alto riesgo se aplaza a diciembre de 2027. Qué exige el Artículo 10 sobre los datasets de entrenamiento.

Sara Codarlupo · Especialista en Marketing @Gigantics

CyberSummit267 min de lectura

Si el dato es real, el riesgo es real: nuestra postura en el Cybersecurity Summit 2026

¿Por qué el dato real fuera de producción es una vulnerabilidad? Claves sobre anonimización, NIS2 y DORA tras nuestra ponencia en el #CyberSummit2026.

Sara Codarlupo · Especialista en Marketing @Gigantics

Claude Code6 min de lectura

Claude Code en tu pipeline: ¿qué ocurre con tus datos sensibles?

¿Tu agente de IA expone datos reales? Descubre los 6 vectores de riesgo de Claude Code en pipelines CI/CD y cómo cumplir con GDPR y NIS2.

Rodrigo de Oliveira · CEO @Gigantics

Seguridad de datos5 min de lectura

5 razones para elegir Gigantics como plataforma de seguridad del dato

Descubrimiento automatizado, anonimización y entrega gobernada en una sola plataforma. Descubre por qué equipos en sectores regulados eligen Gigantics.

Sara Codarlupo · Especialista en Marketing @Gigantics

PII11 min de lectura

PII: Qué son los datos personales identificables y cómo protegerlos en entornos empresariales

Descubre qué es PII (Personally Identifiable Information), qué tipos existen, dónde queda expuesto en entornos empresariales y qué técnicas aplicar para proteger los datos personales identificables según el RGPD.

Sara Codarlupo · Especialista en Marketing @Gigantics

Herramientas de clasificación de datos10 min de lectura

Mejores herramientas de clasificación de datos en 2026: comparativa técnica

Compara Gigantics, Varonis, BigID, Forcepoint y Microsoft Purview. Guía técnica para elegir la herramienta de clasificación de datos adecuada.

Juan Rodríguez · Desarrollo de Negocio @Gigantics

Integridad referencial6 min de lectura

Integridad referencial al enmascarar datos: cómo preservarla y validarla

Errores comunes y controles para evitar relaciones rotas al enmascarar datos. Incluye validaciones, minimización con dependencias y prevención de colisiones.

Rodrigo de Oliveira · CEO @Gigantics
Siguiente paso

Lleva estas prácticas a tus propios datos

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