Durante años, muchas organizaciones en Latinoamérica han operado con la certeza, o más bien la ilusión, de que sabían dónde estaban sus datos personales y sensibles. Pero la llegada de nuevas leyes en la región, como la Ley 21.569 en Chile, la actualización normativa en Argentina, la LGPD en Brasil y los modelos de México, Colombia y Perú, obligó a enfrentar una verdad incómoda:
- No se puede proteger lo que no se conoce.
- Y sin evidencia, no hay cumplimiento posible.
Hoy las autoridades no piden declaraciones ni compromisos; exigen demostrar dónde están los datos sensibles, cómo se clasifican, quién los usa, y con qué controles se protegen. Las sanciones, además, no son simbólicas: en Chile están establecidas multas desde las 5.000 UTM hasta las 20.000 UTM (como multas base), dependiendo de la gravedad y reincidencia.
En este nuevo escenario regulatorio, el mayor riesgo no es la multa. La multa se paga una vez; una filtración se paga todos los días: reputación, clientes y operación.
El momento crítico: cuando las empresas descubren que no saben lo que creían saber
La mayoría de las organizaciones logra identificar sus “sistemas críticos”: ERP, CRM, RRHH, Finanzas. Pero cuando se les pide un inventario verificable de datos sensibles (no una lista estimada, sino un mapa real) empiezan a aparecer las brechas:
- Tablas con información personal nunca clasificadas.
- Aplicaciones que contienen datos sensibles sin que nadie lo sepa.
- Duplicidades que distorsionan procesos y elevan riesgos.
- Flujos de datos sin documentación.
- Información sensible mezclada con datos operativos.
- Sistemas heredados que aún contienen datos históricos.
Es aquí donde aparece la pregunta más importante del cumplimiento moderno: ¿Podemos demostrar dónde están nuestros datos sensibles?
En la mayoría de los casos, la organización descubre que no.
No porque no quiera, sino porque su ecosistema tecnológico creció más rápido que su capacidad de gobernarlo.
El descubrimiento de datos sensibles: un proceso técnico, no declarativo
Cumplir las nuevas leyes de protección de datos requiere un cambio profundo: la privacidad de datos y su gestión deja de ser un check legal y pasa a ser un estándar de negocio.
El descubrimiento de datos sensibles, como los que realizamos con Icaria Data Governance, utiliza análisis automatizado para identificar patrones de información personal en bases de datos corporativas. Este proceso revisa datos como:
- Nombres y apellidos
- RUT/DNI / documentos de identificación
- Correos electrónicos
- Teléfonos
- Direcciones
- Datos financieros
- Patentes vehiculares
- Direcciones IP
- URL
- Razones sociales
- Información contractual
- Cuentas bancarias y tarjetas
Con esta tecnología inspeccionamos estructuras, metadatos, nomenclaturas, llaves, formatos no estandarizados y tablas no documentadas.
Lo que hace no es “escanear bases de datos”: es revelar la estructura real del dato en la organización.
Cómo se construye el mapa del dato sensible: metodología basada en evidencia
La metodología de descubrimiento se orienta a identificar y mapear la ubicación de datos personales y sensibles dentro de las bases de datos y aplicaciones de gestión del negocio, generando un mapa verificable que sirve como punto de partida para iniciativas de cumplimiento y gobierno del dato.
El servicio se estructura en etapas que permiten avanzar desde la definición del perímetro hasta la consolidación de resultados: primero se define el alcance del descubrimiento (fuentes, criterios, tecnologías y metadatos relevantes), lo que habilita una estimación realista del esfuerzo.
Luego se habilita la ejecución en la plataforma (instalación, configuración de accesos e inventario de datos de interés) y se realiza el levantamiento mediante ciclos iterativos, incluyendo una iteración inicial interna para ajustar la detección y iteraciones posteriores con validación del cliente hasta lograr un resultado aprobado.
- Iteración 0 | El primer hallazgo interno
Se despliegan agentes y se genera un mapa preliminar que sirve para ajustar inspectores, clasificaciones y comprender la estructura del dato.
- Iteraciones 1-N | Validación junto al cliente
Se realizan al menos 2 iteraciones, pues cada organización tiene nomenclaturas distintas, modelos de datos heterogéneos, aplicaciones estándar y a medida, y particularidades en la forma en que almacenan información.
Finalmente, se entrega la versión final del mapa y se formaliza el cierre del proyecto, junto con la presentación de resultados como insumo para decisiones y siguientes iniciativas.
- Entregable final, un mapa verificable del dato
- Inventario completo de datos personales y sensibles
- Correlación entre tablas, aplicaciones y flujos
- Riesgos identificados y priorizados
- Información para auditorías y autoridades
- Insumo directo para gobierno del dato, BI y ciberseguridad
No es un “informe”, es un modelo vivo de cómo funciona realmente la organización.
Lo que una organización gana cuando ve sus datos
El documento técnico presenta beneficios medibles:
- Reducción del riesgo regulatorio
Evita sanciones por incumplimiento y permite demostrar accountability, exigido por las leyes modernas.
- Optimización operativa y de costos
El descubrimiento actúa como mapa de calor que muestra dónde concentrar esfuerzos.
Las áreas dejan de revisar sistemas irrelevantes.
- Eficiencia en toma de decisiones
Con visibilidad real, migraciones, automatizaciones, integraciones y análisis avanzados se ejecutan con menor riesgo.
- Base para gobierno del dato y analítica avanzada
El mapa alimenta iniciativas de:
- calidad de datos
- analítica
- automatización de reportes regulatorios
- arquitectura empresarial
- proyectos de modernización
Es un activo que trasciende el cumplimiento.
¿Quién lidera realmente la protección de datos?
Aunque el cumplimiento suele partir desde legal, la responsabilidad se distribuye entre:
- Ciberseguridad
- TI (Tecnologías de la Información)
- Gobierno del dato
- El negocio
- Auditoría interna
- Y especialmente el DPO (Data Protection Officer), que comienza a consolidarse en LATAM
Pero ninguno de ellos puede gobernar el dato si antes no sabe qué dato existe.
Por eso el descubrimiento no es una recomendación: es el primer requisito técnico del cumplimiento.
Ver los datos es transformar la organización Cuando una empresa obtiene por primera vez un mapa real de sus datos sensibles, ocurre algo fundamental: la conversación cambia, el riesgo se analiza con mayor claridad, el cumplimiento deja de ser reactivo, la inversión se prioriza con evidencia, y el dato se trata como debe ser: un activo valioso para la organización. En un continente que avanza hacia regulaciones más estrictas, el descubrimiento de datos sensibles no es un lujo ni una tendencia: es la base estructural para cumplir, gobernar y proteger.
Preguntas Frecuentes
¿Qué significa descubrir datos sensibles en una organización?
Es el proceso técnico de identificar, clasificar y mapear datos personales y sensibles dentro de bases de datos y aplicaciones, generando evidencia verificable sobre su ubicación y uso.
¿Por qué el descubrimiento de datos es clave para el cumplimiento normativo?
Porque las leyes modernas de protección de datos exigen demostrar control y conocimiento real del dato. Sin un inventario verificable, no es posible acreditar cumplimiento ante autoridades.
¿Qué tipo de datos sensibles se identifican en este proceso?
Incluye datos personales, financieros, identificadores, información contractual, direcciones, credenciales y otros patrones sensibles presentes en sistemas corporativos.
¿El descubrimiento de datos reemplaza al cumplimiento legal?
No. Lo habilita. El descubrimiento entrega la base técnica necesaria para que las áreas legales, de ciberseguridad y gobierno del dato puedan operar con evidencia real.
¿Quién debería liderar el proceso de protección de datos?
Es una responsabilidad compartida entre TI, ciberseguridad, gobierno del dato, auditoría y negocio, con un rol clave del DPO. Ninguno puede actuar sin visibilidad previa del dato.
¿Qué valor adicional aporta más allá del cumplimiento?
Permite optimizar costos, reducir riesgos operativos, mejorar la toma de decisiones y habilitar iniciativas de analítica, automatización y modernización tecnológica.
