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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.

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 del entendimiento del usuario sobre 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 fallado porque dependían de esfuerzos manuales por parte de usuarios con capacitación insuficiente.

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