“En una sociedad cada vez más digitalizada y con un volumen creciente de datos, la seguridad de Big Data es un componente crítico para cualquier organización que maneje grandes volúmenes de datos. Una estrategia de seguridad sólida ayuda a proteger la información, prevenir ataques y cumplir con las regulaciones de privacidad, minimizando el riesgo de pérdidas financieras, daños a la reputación y problemas legales”.
La seguridad en Big Data a vista de pájaro
La seguridad de Big Data es el término colectivo que engloba todas las medidas y herramientas utilizadas para proteger tanto los datos como los procesos analíticos de ataques, robos u otras actividades maliciosas que podrían dañarlos o afectarlos negativamente. Al igual que otras formas de ciberseguridad, la variante de Big Data se ocupa de los ataques que se originan tanto en el ámbito online como en el offline.
Para las empresas que operan en la nube, los retos de seguridad del Big Data son múltiples.
Estas amenazas incluyen el robo de información almacenada en línea, ransomware o ataques distribuidos de denegación de servicio (DDoS) que podrían colapsar un servidor. El problema puede tener un mayor nivel de gravedad cuando las empresas almacenan información sensible o confidencial, como datos de clientes, números de tarjetas de crédito o incluso simplemente datos de contacto. Además, los ataques al almacenamiento de Big Data de una organización podrían causar graves repercusiones financieras, como pérdidas, costes de litigios y multas o sanciones.
Protege el dato, vigila el sistema, controla el acceso
Hay tres orientaciones o prácticas recomendadas de seguridad de Big Data, o más bien retos, que deberían definir la forma en que una organización establece su seguridad de BI.
El primer reto está relacionado con los datos entrantes, que podrían ser interceptados o corrompidos en tránsito. El segundo son los datos almacenados, que pueden ser robados o retenidos como rehenes mientras descansan en la nube o en servidores locales. Por último, los datos que se envían, que parecen carecer de importancia, pero que podrían constituir un punto de acceso para piratas informáticos u otros agentes malintencionados.
Estas tres preocupaciones deben desempeñar un papel central en la creación de una filosofía flexible de seguridad integral de Big Data para cualquier organización.
¿Cómo implementar la seguridad en Big Data?
Las organizaciones pueden adoptar varias medidas de seguridad para proteger sus herramientas de análisis de Big Data. Una de las herramientas de seguridad más comunes es el cifrado, una herramienta relativamente sencilla que puede llegar muy lejos. Los datos cifrados son inútiles para agentes externos, como los piratas informáticos, si no tienen la clave para desbloquearlos. Además, cifrar los datos significa que, tanto a la entrada como a la salida, la información está completamente protegida.
La creación de un cortafuegos sólido es otra herramienta útil para la seguridad de los Big Data. Los cortafuegos son eficaces para filtrar el tráfico que entra y sale de los servidores. Las organizaciones pueden prevenir los ataques antes de que se produzcan creando filtros fuertes que eviten a terceros o fuentes de datos desconocidas.
Por último, controlar quién tiene acceso de raíz a las herramientas de BI y a las plataformas de análisis es otra clave para proteger los datos. Mediante el desarrollo de un sistema de acceso por niveles, puede reducir las oportunidades de un ataque.
En resumen:
Seguridad desde la arquitectura (Security by Design)
El objetivo fundamental es construir una plataforma segura desde la base (by Design).
- Diseñar controles de seguridad en cada capa: ingestión, almacenamiento, procesamiento y acceso.
- Aplicar el principio de mínimo privilegio: los usuarios solo acceden a lo estrictamente necesario.
- Segmentar entornos (por ejemplo: producción, desarrollo, pruebas) para reducir superficie de ataque.
Como resultado, habrá una menor exposición y una mayor gobernabilidad desde el primer día.
Cifrado en todo el ciclo de vida del dato
El objetivo es garantizar la confidencialidad y la integridad de los datos.
- Cifrado en reposo (discos, bases de datos, lagos de datos).
- Cifrado en tránsito (TLS entre servicios, APIs, pipelines).
- Tokenización y enmascaramiento de datos sensibles para entornos no productivos o análisis exploratorios.
Como resultado, obtendremos una protección fuerte ante fugas, accesos indebidos o brechas regulatorias.
Monitorización continua con analítica e inteligencia artificial
El objetivo es detectar amenazas en tiempo real y responder con agilidad.
- Implementar herramientas de monitorización centralizada (como SIEMs).
- Utilizar machine learning o reglas heurísticas para identificar comportamientos anómalos en grandes volúmenes de logs.
- Automatizar alertas y flujos de respuesta ante incidentes (playbooks).
Como resultado, dispondremos de una mayor capacidad de detección temprana y respuesta frente a amenazas internas o externas con medidas de mitigación rápidas y eficientes.
Sisense, comprometidos con la seguridad
Para Sisense, la seguridad y la privacidad son elementos fundamentales para que sus clientes tengan plena confianza en su plataforma de análisis. Y estos dos pilares marcan la estrategia: Seguridad en la que puede confiar, Transparencia en la que puede confiar.
Nos comprometemos a proteger tus datos mediante marcos de seguridad sólidos, un cumplimiento continuo y políticas transparentes. Nuestro enfoque basado en la seguridad (by Design) garantiza que las organizaciones puedan confiar en Sisense para gestionar su información más sensible con los más altos estándares de protección.
Sisense mantiene de forma pública su Centro de Confianza dedicado, que proporciona acceso en tiempo real a nuestras certificaciones de seguridad, políticas de privacidad y medidas de cumplimiento.
Podrás explorar nuestras prácticas de seguridad, auditorías de terceros e informes de cumplimiento, así como registrarte al Centro de Conocimiento para recibir nuestras novedades y consultar las FAQs, accediendo a Sisense Trust Center.
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Parapentex Studios, July 2025