La clasificación de datos es un mecanismo de gobernanza fundamental que determina qué valor tiene un conjunto de datos y qué debe suceder con él en términos de protección, acceso, retención y evidencia de auditoría. Se posiciona como el pilar de la seguridad de datos, ya que convierte la política de seguridad en controles aplicables y uniformes a lo largo de las aplicaciones, el análisis y el ciclo de desarrollo (CI/CD). Sin una clasificación precisa, es imposible aplicar el nivel de protección adecuado contra el riesgo.

¿Qué es la clasificación de datos?

La clasificación de datos consiste en asignar etiquetas de sensibilidad en función del impacto para el negocio y la exposición regulatoria, de modo que los controles se apliquen de forma coherente en sistemas y entornos. Al convertir la política en etiquetas (p. ej., Pública, Interna, Confidencial, Restringida), habilita decisiones de acceso uniformes, protección adecuada (cifrado, enmascaramiento/tokenización), reglas de ciclo de vida y evidencias auditables en todos los entornos.

La Importancia Estratégica de la Clasificación de Datos

La clasificación de datos es el motor fundamental de cualquier programa de seguridad de datos y gobierno de datos eficaz.

Su relevancia reside en que permite la asignación precisa de controles basada en el riesgo. Al etiquetar los activos según su impacto comercial y exposición regulatoria (ej. PII, datos financieros), la organización puede implementar el principio de mínimo privilegio (IAM) y dirigir los recursos de seguridad escasos (como el cifrado o las soluciones DLP) hacia la información más sensible.

Es el prerrequisito para lograr la responsabilidad demostrable exigida por marcos de cumplimiento normativo (GDPR, HIPAA, NIS2), ya que proporciona la evidencia auditable de que los controles de protección son proporcionales a la criticidad del dato.

Clasificación de Datos: Niveles de Sensibilidad y Taxonomía Estándar

Nivel de Sensibilidad (Clasificación por Impacto)

La mayoría de las políticas empresariales adoptan un modelo de tres niveles de sensibilidad para categorizar el impacto en caso de compromiso y una taxonomía de tipos para su aplicación:

Tipos de Taxonomía (Etiquetas de Política y Uso)

Las políticas convergen generalmente en estas cuatro etiquetas de uso que se asignan a los datos y se correlacionan directamente con los niveles anteriores:

• Restringido: Datos de máxima sensibilidad que violarían regulaciones o contratos (mapeado a Nivel Alto).


• Confidencial: Información crítica compartida solo con grupos internos con una "necesidad de saber" estratégica. (mapeado a Nivel Medio o Alto).


• Uso Interno: Información no pública para ser compartida solo entre empleados autorizados. (mapeado a Nivel Medio).


• Público: Información destinada a la divulgación amplia, sin riesgo si se expone. (mapeado a Nivel Bajo).

Proceso de Clasificación de datos y Aplicación de Controles

La clasificación eficaz requiere un proceso continuo y automatizado en tres etapas:

A. Descubrimiento y Etiquetado

1. Descubrimiento: Ejecutar la detección automatizada para identificar patrones de datos sensibles (PII, PHI, PCI) utilizando diccionarios, patrones y algoritmos de alta calidad.
2. Etiquetado: Aplicar reglas para mapear las detecciones a las etiquetas de sensibilidad (Alto/Medio/Bajo) y propagarlas a través del linaje de datos para mantener la consistencia en todas las copias del activo.

B. Aplicación (Enforcement)

La etiqueta asignada debe activar automáticamente los controles de seguridad de datos:

• Control de Acceso: La etiqueta impulsa el control de acceso basado en roles o atributos (RBAC/ABAC) bajo el principio de "necesidad de saber".


• Protección en Entornos Inferiores: Para datos clasificados como Alto/Medio en entornos de no producción (Dev, QA, Staging), se exige la aplicación de enmascaramiento determinista o tokenización para preservar la integridad referencial para pruebas sin exponer datos reales.

C. Evidencia y Cumplimiento Continuo

Se deben registrar los cambios de etiquetas, las evaluaciones de políticas y las ejecuciones de controles en logs inalterables. Esta evidencia auditable es esencial para demostrar el cumplimiento normativo (GDPR, HIPAA, NIS2) y permitir un modelo de seguridad continua.

Cómo Gigantics Operacionaliza la Clasificación en Todos los Entornos

Gigantics transforma la clasificación de datos en acciones concretas y repetibles, garantizando que las políticas se cumplan de manera uniforme en todos los entornos: producción, staging, desarrollo, análisis y copias de seguridad.

Gigantics logra esto utilizando la clasificación como un motor para la acción:

1. Protección Dirigida por Etiquetas: Aplica de forma automática el enmascaramiento/tokenización determinista a los datos con etiquetas sensibles en entornos de desarrollo y prueba, asegurando que la protección se alinee perfectamente con la política definida.
2. Puertas de Datos en CI/CD: Utiliza "data gates" basadas en API para verificar de forma automatizada que los activos han sido clasificados y que las protecciones requeridas (como el enmascaramiento) se ejecutaron correctamente antes de que el código o la aplicación se promueva a un entorno superior.
3. Generación de Evidencia de Auditoría: Genera artefactos de auditoría que vinculan los resultados de la clasificación con las protecciones aplicadas en cada ejecución o release. Esto simplifica enormemente las auditorías y demuestra el cumplimiento normativo de forma continua.

De esta manera, Gigantics asegura que la clasificación de datos sea una práctica de seguridad de datos real, aplicada consistentemente en todo el ciclo de vida de la información, sin comprometer la velocidad de entrega del software.

FAQs acerca de Clasificación de Datos

¿Qué es la clasificación de datos?

La clasificación de datos asigna etiquetas de sensibilidad en función del impacto para el negocio y la exposición regulatoria, para que los controles de acceso, protección, retención y evidencias se apliquen de forma coherente en sistemas y entornos.

¿Cuál es la diferencia entre niveles y tipos de clasificación?

Los niveles (Alto/Medio/Bajo) expresan sensibilidad relativa. Los tipos (Pública, Interna, Confidencial, Restringida) son una taxonomía de política. Muchas organizaciones usan ambos con un mapeo simple (p. ej., Restringida → Alto).

¿Qué debe incluir una política de clasificación de datos?

Alcance en todos los entornos, definiciones de niveles/tipos con ejemplos, controles por nivel (acceso, cifrado, enmascaramiento/tokenización, retención, registros), responsables/RACI, gestión de excepciones y un modelo de auditoría alineado con GDPR/HIPAA/NIS2.

¿Cómo se aplica la clasificación en CI/CD y entornos inferiores?

Los pipelines ejecutan verificaciones de política (data gates) que confirman que los activos están clasificados y que las protecciones requeridas se aplicaron antes de promover. Para etiquetas sensibles, se impone enmascaramiento/tokenización determinista en no productivo; cifrado y monitorización se verifican en todos los entornos.

¿Con qué frecuencia se re-clasifica y quién es el responsable?

Revisa la clasificación ante cambios de esquema, deriva del dato o, como mínimo, trimestralmente. Los owners de negocio y data stewards son responsables de las etiquetas; seguridad/compliance definen la política y validan evidencias, y ingeniería automatiza verificaciones y propagación.