Recursos de Software de Descubrimiento de Datos Sensibles
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Las páginas de recursos están diseñadas para brindarle una visión general de la información que tenemos sobre categorías específicas. Encontrará artículos de nuestros expertos, definiciones de funciones, discusiones de usuarios como usted, y informes de datos de la industria.
Artículos de Software de Descubrimiento de Datos Sensibles
Reducción de riesgos al almacenar datos sensibles de clientes con identidad descentralizada
¿Es la información sensible de los clientes un activo o un pasivo? Cuando pensamos en las empresas más exitosas de los últimos años que han aprovechado los datos de los clientes para construir ventajas competitivas, como las empresas FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix y Google), consideramos los datos de los clientes como un activo.
por Merry Marwig, CIPP/US
Invertir en automatización en el mercado de software de privacidad de datos
Uno de los temas más candentes en la gestión de privacidad de datos en 2020 es la automatización, específicamente, el descubrimiento y la clasificación automatizada de datos.
por Merry Marwig, CIPP/US
Una guía completa para la gestión de la privacidad de datos
Para ayudar a los compradores a entender el panorama del software de privacidad de datos, escribiré varios artículos sobre diversas funciones del software de privacidad de datos. Mi objetivo es proporcionar a nuestros lectores resúmenes y consejos prácticos al comprar software de privacidad de datos de todo tipo. Nuestra primera entrega es una visión general del software de gestión de privacidad de datos.
por Merry Marwig, CIPP/US
Procesar Solicitudes de Portabilidad de Datos: Lo que las Empresas Necesitan Saber
¿Alguna vez te has hartado de tu proveedor de telefonía móvil? Tal vez tuviste una buena oferta los primeros meses, y de repente tus tarifas suben o tu servicio se vuelve irregular. Quizás has terminado una llamada con el servicio al cliente diciendo: "Bueno, ya he tenido suficiente. Estoy cambiando de proveedor."
por Merry Marwig, CIPP/US
Términos del Glosario de Software de Descubrimiento de Datos Sensibles

El cumplimiento con el estándar de seguridad de datos de la industria de tarjetas de pago (PCI) desempeña un papel crucial en la seguridad de los datos. Aprende más sobre el cumplimiento PCI, cómo ayuda a las empresas a mantener seguros los datos de las tarjetas de crédito, e información útil sobre los beneficios y las mejores prácticas del cumplimiento PCI.
por Sagar Joshi
Discusiones de Software de Descubrimiento de Datos Sensibles
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Pregunta sobre: DryvIQ
¿Qué hace Skysync?¿Qué hace Skysync?
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DryvIQ es una plataforma de gestión de datos no estructurados que ayuda a las organizaciones a migrar, clasificar y actuar proactivamente sobre sus datos no estructurados en cualquier repositorio, a velocidad y escala.
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Pregunta sobre: SailPoint
What database does SailPoint use?What database does SailPoint use?
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Sailpoint está utilizando MySQL para almacenar los datos.
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Pregunta sobre: Spirion
¿Cuáles son las clasificaciones de los datos?¿Cuáles son las clasificaciones de los datos?
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Los enfoques de clasificación de datos, que incluyen la categorización por tipo, propietario, regulación, sensibilidad y requisito de retención, permiten a las organizaciones centrar sus esfuerzos de seguridad, privacidad y análisis en sus conjuntos de datos más importantes. Existen varios métodos para clasificar datos, que se pueden dividir en dos grupos amplios: automatizados y manuales:
• Automatizados: Los enfoques automatizados se basan en alguna combinación de contenido (palabras clave, frases, búsquedas de expresiones regulares, etc.), contexto (quién es el usuario, cuál es su rol, dónde se encuentra el archivo, dónde se accede, con qué propósito se recopiló el dato, etc.) y entorno (tamaño del archivo, formato, propietario, fecha de creación, etc.) para tomar decisiones de clasificación.
o NOTA: Aunque muchos proveedores ofrecen herramientas de clasificación de datos automatizadas que pueden clasificar más datos con mayor precisión, minimizando el esfuerzo del usuario, no son 100% precisas, especialmente si utilizan algoritmos de aprendizaje automático o inteligencia artificial para los cuales los modelos requieren entrenamiento continuo.
• Manual: La clasificación humana puede ser más precisa, pero generalmente se reserva para datos recién creados y depende completamente de la comprensión del usuario de las políticas de clasificación y su capacidad para aplicarlas de manera adecuada y consistente.
o NOTA: Las iniciativas de clasificación de datos a menudo han fracasado porque dependían de esfuerzos manuales por parte de usuarios con capacitación insuficiente.
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Informes de Software de Descubrimiento de Datos Sensibles
Grid® Report for Sensitive Data Discovery
Spring 2026
Informe de G2: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Sensitive Data Discovery
Spring 2026
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