Aplicacion de Pruebas PDF

Verificar correcciones tras la aplicación de pruebas y gestionar errores. UNICAH Implementación de Sistemas. 01 02 Verificar las correcciones Gestionar, priorizar y tras la aplicación de...

Verificar correcciones tras la aplicación de pruebas y gestionar errores. UNICAH Implementación de Sistemas. 01 02 Verificar las correcciones Gestionar, priorizar y tras la aplicación de asignar la resolución de pruebas. bugs en el desarrollo. 03 Aplicar pruebas de caja blanca y comparar pruebas unitarias e integración. Objetivos.  ¿Qué es un error de software? Un error de software, también conocido como un bug o defecto, es un problema en el código de un programa de software que hace que no funcione de la manera esperada. Puede ser causado por un error lógico, un error de programación, un problema de rendimiento o un problema de diseño. Los errores de software pueden manifestarse de varias formas, como mensajes de error, comportamiento inesperado del programa, cuelgues o incluso daños en el sistema. Algunas habilidades necesarias para gestionar errores de software. Conocimientos técnicos: Entender el software desarrollado o mantenido es clave para identificar la causa de los errores. Identificación de errores: Ser capaz de detectar y reproducir errores de manera precisa facilita su solución eficiente. Comunicación efectiva: Explicar claramente los problemas a usuarios y desarrolladores es esencial para resolverlos rápidamente. Análisis y priorización: Priorizar los problemas según su impacto mejora la eficiencia en su resolución. Trabajo en equipo: Colaborar bien con desarrolladores, QA y usuarios es crucial para lograr una solución efectiva. Uso de herramientas de gestión: Manejar herramientas como JIRA o Trello permite el seguimiento efectivo de los errores. Documentación clara: Registrar los errores de manera completa y concisa facilita su corrección y seguimiento. Mejora continua: Aprender nuevas técnicas y herramientas mejora la gestión de errores y la calidad del software.  ¿Cómo documentar la corrección de errores encontrados en el proceso de control de calidad? 1. Crear un registro de errores: mantener un registro de todos los errores encontrados, incluyendo información detallada sobre cómo se detectó el error, qué parte del código afectó y cómo se resolvió el problema. 2. Asignar números de seguimiento de errores: asignar un número único a cada error para poder hacer un seguimiento de él y su solución. 3. Proporcionar detalles de la solución: brindar una descripción detallada de cómo se solucionó el problema, incluyendo el código modificado y las pruebas realizadas para verificar que el error se ha corregido. 4. Realizar una revisión de la documentación de la corrección de errores para asegurarte de que está completa y precisa antes de hacer el lanzamiento. 5. Mantener la documentación actualizada, en caso de que se produzcan problemas adicionales o cambios en el software. 6. Utilizar un sistema de gestión de errores para registrar y seguir los errores, permitiendo a los miembros del equipo tener una visión global del progreso en la corrección de errores. Al documentar la corrección de errores, es posible tener un registro de los problemas y soluciones, lo que facilita el seguimiento de los errores y ayuda a prevenir problemas similares en el futuro.  ¿Cómo gestionar los bugs o errores de software? 01 Crear un sistema de seguimiento de errores para tener una visión global del progreso en la corrección de errores. Priorizar los errores en función de su gravedad, impacto y frecuencia, 02 para asegurar que los errores más críticos se aborden primero. 03 Asignar responsabilidades: elegir a un miembro del equipo específico para investigar y solucionar cada error, y responsabilizarlo por la gestión del error. 04 Realizar pruebas exhaustivas del software para detectar y corregir errores antes de lanzar el software al público. Establecer un proceso de retroalimentación para recopilar 05 comentarios de los usuarios y detectar errores no descubiertos con anterioridad. Documentar y mantener un registro de los errores detectados y 06 sus soluciones, para poder hacer un seguimiento y prevenir problemas similares en el futuro. Pruebas de caja blanca: qué son y cómo funcionan.  Pruebas de Caja Blanca. Las pruebas son una etapa importante en el desarrollo de software, ya que garantizan la calidad y confiabilidad de los programas y aplicaciones. Desde el punto de vista del acceso al producto, existen dos niveles de pruebas funcionales: “Caja negra”: prueba sin acceso al código fuente, donde el evaluador verifica que el sistema funciona como se espera. También llamado “Black Box Testing”. “Caja blanca”: prueba con acceso al código fuente, donde el evaluador es capaz de descubrir errores y fallos dentro de la aplicación. También llamado “White Box Testing”. El método de prueba de caja blanca examina a profundidad los componentes internos de un sistema para detectar problemas y errores en él. Exploremos más a fondo qué son las pruebas de caja blanca, qué tipos existen y algunas de las condiciones que cubren.  ¿Qué son las pruebas de caja blanca? Las pruebas de caja blanca permiten examinar el funcionamiento interno de un sistema de software, su código, infraestructura e interacciones con sistemas externos. Se utilizan para verificar el código fuente, y obtener información sobre la presencia de errores y vulnerabilidades. El principal recurso en el que se basan las pruebas de caja blanca son las pruebas unitarias. Las pruebas unitarias permiten examinar el funcionamiento de módulos, funciones o clases individuales.  ¿Cuál es el propósito de las pruebas de caja blanca? Las pruebas de caja blanca pueden tener como objetivo detectar los siguientes problemas en el sistema: Vulnerabilidades de seguridad: se busca comprobar la seguridad del código y si este cumple con los estándares de seguridad. Resultado esperado: prueba si una función siempre devuelve el resultado esperado cuando se le dan todas las entradas posibles. Prueba de flujo de datos (DFT): monitorea las variables y sus valores en el código para buscar errores como inicialización incorrecta o variables no utilizadas. Pruebas de bucle: prueba bucles individuales y anidados para comprobar su eficiencia, lógica condicional y manejo adecuado de variables. Métricas de rendimiento APM En el contexto del Software Testing, existen dos elementos fundamentales que desempeñan un papel crucial para las pruebas de caja blanca. 1. Métricas de rendimiento: Las métricas de rendimiento en las pruebas de caja blanca abarcan una variedad de indicadores, utilizados para cuantificar de manera precisa el estado del sistema en relación con atributos como el nivel de carga, la velocidad, la seguridad, la eficiencia, etc. 2. Application Performance Metrics (APM): Las métricas de rendimiento de la aplicación (APM, por sus siglas en inglés) son un componente de las pruebas de caja blanca diseñado para recolectar datos clave sobre la infraestructura del código. Algunos ejemplos de métricas de Application Performance Metrics incluyen la tasa de errores, la velocidad de ejecución y los tiempos de respuesta.  Tipos de pruebas de caja blanca Los tipos más comunes de pruebas de caja blanca son: Las pruebas unitarias: verifican que cada componente de un sistema funcione como se espera. La prueba de mutación: los evaluadores realizan pequeños cambios aleatorios en el código para probar su fiabilidad. Las pruebas de integración: diseñadas para verificar los componentes externos, y que estos interactúen bien entre sí y con los sistemas externos. Las pruebas de penetración: se realizan cuando un hacker que tiene conocimiento detallado del código y entorno de un sistema intenta atacarlo desde fuera. El análisis de codigo estático: es la detección automática de vulnerabilidades o errores en el código, sin ejecutar el programa. En un caso ideal, un tester debería poder manejar todo tipo de pruebas de software, especialmente de pruebas de caja blanca. curso de tester de software (solo referencia)  Condiciones que cubre el White Box Testing. Cobertura de código: Uno de los principales objetivos de las pruebas de caja blanca es maximizar la cobertura del código fuente. Este tipo de cobertura te permite saber con qué profundidad prueban las pruebas unitarias la funcionalidad y la lógica del sistema. Para ello, se utilizan métricas como cobertura de declaración, de ramas y de ruta. Cobertura de declaración: La cobertura de declaración garantiza que cada comando que compone la estructura interna del software se ejecute y pruebe al menos una vez. Por ejemplo, si un bloque de código tiene múltiples condiciones que se utilizan para diferentes entradas, la prueba debe cubrir todos los casos para garantizar que todas las líneas de código se ejecuten correctamente. Cobertura de ramas: La cobertura de ramas ocurre para verificar todas las rutas posibles en el código donde hay declaraciones condicionales. En ellas, el evaluador identifica todas las ramas condicionales e incondicionales, y escribe código para ejecutar tantas ramas como sea posible. Cobertura de ruta: En la cobertura de ruta los evaluadores intentan recorrer diferentes rutas en el código para verificar su ejecución. Por ejemplo, los evaluadores crean el siguiente flujo: En este ejemplo, hay varias formas de correr el código: 1-2, 1-3-4-5-6-8, 1-3-4-7-8, etc… En el enfoque de cobertura de rutas, el evaluador escribe pruebas unitarias para recorrer tantas rutas en el código como sea posible. El objetivo es identificar vías rotas, redundantes o ineficaces.  ¿Cómo se realizan las pruebas de caja blanca? El proceso que se sigue comúnmente para realizar una prueba de caja blanca es el siguiente: Análisis del código: el evaluador analiza la estructura interna de la aplicación. Definición de casos de prueba: el evaluador desarrolla casos de prueba que prueben varias rutas de acuerdo con el análisis y la lógica interna del sistema. Escritura de pruebas: el evaluador crea scripts basados en casos de prueba definidos. Ejecución de pruebas: se corren las pruebas para verificar el funcionamiento del sistema. Análisis de resultados: una vez finalizada las pruebas, se analizan los resultados para identificar errores e inconsistencias. Informe de pruebas: se elabora un informe para registrar los errores detectados, brindar una descripción detallada de ellos y anotar sugerencias para eliminarlos. Ventajas y desventajas de las pruebas de caja blanca. Pros Contras Requiere profesionales Ayuda a lograr una cobertura experimentados o con habilidades completa del código específicas Fácil de automatizar Sensible a los cambios en el código Reduce la comunicación entre Puede ser bastante complejo y evaluadores y desarrolladores costoso Permite mejorar el código No se puede probar desde la constantemente perspectiva del usuario  ¿Qué es la salida de datos? La salida de datos hace referencia a la información que sale de una red, ya sea por correo electrónico, interacciones con sitios web o transferencias de archivos, a contenedores de almacenamiento en la nube u otras fuentes. Así es como las organizaciones modernas se comunican entre sí y con los clientes. A medida que las empresas migran a infraestructuras en la nube y adoptan aplicaciones de software como servicio (SaaS), también consumen estos servicios a través de la salida y entrada de datos. De hecho, a menos que una organización opere una red con espacio aéreo de grado militar que no tenga absolutamente ninguna conexión más allá de sus propios límites, la información fluye constantemente hacia adentro y hacia afuera. Antes de la llegada de la red pública de internet y la computación en la nube a principios de la década de 1990, las redes corporativas generalmente se cerraban o estaban vinculadas solo a redes que fueron elegidas conscientemente por una organización. Estos enlaces se hicieron a través de líneas de red privadas dedicadas compradas a operadores de telecomunicaciones. En ese momento, los riesgos planteados por la salida de datos estaban totalmente vinculados a la seguridad, es decir, la posibilidad de que se filtre o robe información confidencial. Ahora, con la mayoría de las redes corporativas expuestas a internet, esos riesgos de seguridad han aumentado exponencialmente. Además, ha surgido un nuevo riesgo de costos porque los proveedores de servicios en la nube cobran por la salida de datos, a veces de maneras contraintuitivas y sorprendentes.  Salida de datos vs. entrada de datos. El concepto tradicional de salida de datos está estrictamente relacionado con los datos que salen de una red corporativa, mientras que la entrada de datos se suele entender como datos no solicitados que entran en una red. Cuando se envía información a la red en respuesta a una solicitud interna, los firewalls normalmente la dejan pasar sin obstáculos. Para proteger la organización, los firewalls generalmente detienen los datos no solicitados a menos que se hayan establecido reglas específicas en sentido contrario. La computación en la nube introduce complejidades al modelo tradicional de redes. Los proveedores cobran por la salida de datos, pero permiten la entrada sin costo. En servicios como AWS, mover datos entre zonas de disponibilidad dentro de una misma red puede generar costos, aunque estas zonas mejoran la resiliencia ante fallos y desastres. A nivel de seguridad, aunque el tráfico de entrada es comúnmente monitoreado por firewalls, es crucial también supervisar la salida de datos, ya que esto puede ayudar a mitigar ataques y proteger contra malware, aunque muchas organizaciones no lo hacen con suficiente atención.  Salida de datos. La salida de datos es un aspecto crucial para las empresas, ya que implica costos y riesgos de seguridad. En entornos de computación en la nube, los proveedores cobran por la transferencia de datos salientes, lo que puede generar gastos significativos dependiendo del volumen y del diseño de las aplicaciones. Además, la transferencia de datos hacia clientes, subsidiarias o socios siempre involucra un volumen de salida que debe gestionarse cuidadosamente. Desde el punto de vista de la seguridad, la salida de datos plantea riesgos de exposición de información confidencial a actores no autorizados, tanto externos como internos. Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben implementar firewalls, supervisar el tráfico saliente y utilizar herramientas como sistemas de prevención de filtraciones de datos (DLP) y sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM). Estos permiten detectar anomalías en el tráfico que podrían indicar ataques o malware, ayudando a proteger la integridad y confidencialidad de los datos empresariales.  Amenazas de salida de datos en la nube. Tarifas de salida de datos ilimitadas: Los proveedores de servicios en la nube cobran por la salida de datos según el volumen transferido y la distancia del destino. Estos costos pueden aumentar debido a configuraciones incorrectas, como ubicar recursos en regiones distantes o en sistemas híbridos que transfieren grandes volúmenes de datos entre la nube y sistemas on-premises. Tarifas de salida del servicio de almacenamiento en la nube: Los servicios de almacenamiento en la nube aplican cargos por la salida de datos, tanto por lecturas y escrituras en la cuenta de almacenamiento como por transferencias que cruzan regiones o salen a internet, lo que puede aumentar los costos rápidamente. Rendimiento de aplicación deficiente: Las aplicaciones que envían tráfico entre regiones en la nube experimentan alta latencia, lo que afecta negativamente la experiencia del usuario. Aunque no representa un problema directo de seguridad o costos, puede impactar los ingresos al ofrecer un servicio de menor calidad. Ataques de filtración de datos internos: Es necesario investigar cualquier intento de exportar grandes volúmenes de datos corporativos, como un empleado descontento que extrae una lista de clientes de la base de datos a un archivo personal.  Amenazas de salida de datos en la nube. Ataques de exfiltración de datos de agentes de amenazas externas: una táctica que utilizan con frecuencia los agentes de amenazas externas es minimizar la posibilidad de detección temprana infiltrándose en una red con malware básico. Una vez dentro, el malware puede conectarse a un sitio de comando y control externo para descargar software y expandir su ataque o filtrar datos corporativos. Transferencia de datos no cifrada: cuando la información confidencial se transfiere sin cifrado, puede ser interceptada y explotada por actores maliciosos. Esto puede conducir a impactos financieros o de reputación significativos para una organización. Problemas de residencia y cumplimiento de datos: en función del país o sector de una organización y de la sensibilidad de sus datos, la salida de datos a otras regiones podría plantear riesgos legales y de cumplimiento. Estos pueden incluir problemas de residencia de datos, ya que algunos países requieren legalmente que ciertos tipos de datos permanezcan dentro de límites geográficos específicos.  Mejores prácticas de seguridad para la gestión de la salida de datos en la nube. Las organizaciones pueden mitigar los riesgos de seguridad relacionados con la salida de datos de varias maneras, como la realineación de los servicios en la nube para limitar el tráfico saliente. Muchas organizaciones utilizan las siguientes siete mejores prácticas para controlar y gestionar mejor los riesgos de seguridad de la salida de datos: Utilizar un firewall para controlar el tráfico saliente: La mayoría de las organizaciones limitan el tráfico entrante con firewalls, pero pocas controlan estrictamente el tráfico saliente, incluso en redes con datos sensibles. Los administradores de red deben reforzar el control del tráfico saliente para mejorar la seguridad y supervisión. Crear una política de salida de datos: establecer una política que limite el acceso del usuario a los servicios preaprobados, especialmente para las redes en las que se almacenan datos confidenciales, limita la posibilidad de ataques de filtración de datos. Utilizar SIEM para supervisar el tráfico de red: es imposible que un administrador de red revise todo el tráfico de todos los dispositivos gestionados en una red grande. Gracias a la automatización impulsada por reglas establecidas por el administrador y la tecnología de aprendizaje automático e IA, una herramienta SIEM puede ayudar a identificar ataques antes y proporcionar niveles adicionales de protección.  Mejores prácticas de seguridad para la gestión de la salida de datos en la nube. Utilizar DLP para categorizar, etiquetar y proteger activos de datos confidenciales: al igual que SIEM, DLP también utiliza aprendizaje automático para inspeccionar datos, comprender el contexto, confrontarlos con políticas de salida de datos establecidas y bloquear transferencias de datos que podrían violar esas políticas. Control de acceso a datos confidenciales: una vez que las ubicaciones de los activos de datos más confidenciales se han identificado y catalogado mediante DLP, los administradores de red pueden acotar aún más los controles de acceso para esos juegos de datos. Cifrar datos confidenciales: el cifrado puede proporcionar una última línea de defensa contra ataques de filtración de datos. Si la información se cifra en tránsito y en reposo, los datos permanecerán ilegibles si se filtran sin la clave de cifrado adecuada. Implementar un plan de respuesta a incidentes: en caso de ataque o violación de datos, tener un plan de respuesta claramente definido puede acelerar el tiempo de respuesta de una organización y aumentar su eficacia general. Al igual que un plan de recuperación ante desastres, un plan de respuesta a incidentes debe ser aprobado por un ejecutivo y probado regularmente mediante ejercicios de simulación para que todos comprendan su rol. Ten en cuenta que estas prácticas no son soluciones puntuales separadas, sino que dependen unas de otras. Por ejemplo, el elemento de categorización de datos de DLP y la creación de una política de salida informarían tanto las configuraciones de firewall como la configuración de control de acceso.  Cómo reducir los cargos de salida de datos en la nube. Los cargos por salida de datos en la nube pueden generar costos inesperados durante el proceso de migración. Por eso, es crucial monitorear diariamente estos costos para asegurarse de que se mantengan dentro del presupuesto e investigar cualquier desviación. Los proveedores de nube pública ofrecen alertas relacionadas con el gasto, permitiendo controlar estos costos al igual que se supervisa el uso de CPU de una máquina virtual. No obstante, la supervisión es solo el primer paso para reducir los costos de salida de datos en la nube. Estos son algunos consejos para reducir los costos de salida para las aplicaciones en la nube. Mantener los recursos en la nube en la misma región: aunque puede parecer de sentido común, es posible que algunos servicios estén disponibles en algunas regiones en la nube y no en otras, lo que puede provocar costosos despliegues entre regiones. Reducir el gasto de efectivo con el almacenamiento en caché: el almacenamiento de datos en caché en memoria cerca de la aplicación puede eliminar los recorridos de ida y vuelta a las bases de datos y los servicios de almacenamiento. Adquirir líneas privadas dedicadas: las conexiones de red privadas directas ofrecen precios de transferencia de datos más bajos, a veces incluso una tarifa plana al mes para una salida de datos ilimitada, según el proveedor de la nube. Uso de redes de entrega de contenido (CDN): Las aplicaciones pueden usar CDN para almacenar en caché activos web cerca de los usuarios, lo que reduce costos de salida de datos y mejora la experiencia de navegación.  Cómo reducir los cargos de salida de datos en la nube. Comprimir el tráfico de red cuando sea posible: el uso de la compresión de datos siempre que el tráfico de red viaje entre regiones o zonas de disponibilidad también puede reducir los costos. Por ejemplo, al replicar una base de datos de alta actividad en otra región para soportar la recuperación ante desastres, los costos de CPU de comprimir y descomprimir esos datos pueden ser mucho más bajos que los costos potenciales de salida de datos. Desplegar des duplicación: en particular para los procesos de copia de seguridad, el uso de la des duplicación junto con la compresión puede reducir aún más el volumen de datos que se transfieren, lo que reduce los costos. Re arquitectura de aplicaciones: la revisión de las aplicaciones existentes para convertirlas en nativas de la nube puede reducir los costos de salida al mejorar la eficiencia con la que utilizan los datos. Si bien estos cambios pueden requerir una inversión única significativa para implementar, en última instancia, pueden reducir las facturas recurrentes en la nube, lo que resulta en un fuerte retorno del costo inicial y una mejor gestión de los costos de nube. Si las tarifas de salida de datos suponen una gran parte de los costos de la nube de tu organización, dar prioridad a estos cambios frente a otros proyectos de ingeniería podría ser una ganancia neta.  Seguridad de datos: En qué consiste y qué es importante en tu empresa. ¿Qué es seguridad de datos? La seguridad de datos, también conocida como seguridad de la información o seguridad informática, es un aspecto esencial de TI en organizaciones de cualquier tamaño y tipo. Se trata de un aspecto que tiene que ver con la protección de datos contra accesos no autorizados y para protegerlos de una posible corrupción durante todo su ciclo de vida. Seguridad de datos incluye conceptos como encriptación de datos, tokenización y prácticas de gestión de claves que ayudan a proteger los datos en todas las aplicaciones y plataformas de una organización. Hoy en día, organizaciones de todo el mundo invierten fuertemente en la tecnología de información relacionada con la ciberdefensa con el fin de proteger sus activos críticos: su marca, capital intelectual y la información de sus clientes. En todos los temas de seguridad de datos existen elementos comunes que todas las organizaciones deben tener en cuenta a la hora de aplicar sus medidas: las personas, los procesos y la tecnología.  Algunos conceptos que debes conocer. La seguridad de datos es crucial en la era del Internet de las Cosas (IoT), con dispositivos conectados que crean nuevas oportunidades para ataques cibernéticos. Los hacks relacionados con IoT y el aumento de los ataques de ransomware han impulsado la demanda de expertos en seguridad. Las empresas y usuarios han sido víctimas de estos ataques, y es vital conocer conceptos que ayuden a proteger las redes y prevenir estos riesgos. Ingeniería de la seguridad de datos: La seguridad de datos es fundamental desde el inicio del desarrollo de sistemas. Los ingenieros de seguridad se encargan de proteger las redes frente a amenazas, diseñando y probando sistemas que aseguren la integridad y confianza de los mismos. A diferencia de los ingenieros de software, cuyo objetivo es hacer que las cosas sucedan, los ingenieros de seguridad buscan evitar que ocurran eventos negativos. Este campo incluye diversas medidas, como pruebas de seguridad frecuentes, revisiones de código y la creación de arquitecturas y modelos de amenazas. Todo esto con el fin de mantener una red sólida y segura, abordando la seguridad desde una perspectiva holística que considera cada posible punto de vulnerabilidad. Encriptación: la encriptación protege los datos almacenados y en tránsito, siendo clave para empresas que usan la nube. Esta estrategia dificulta que los hackers utilicen datos interceptados, ya que los datos encriptados son ilegibles sin la clave adecuada. Es crucial integrarla desde el principio en la red y el flujo de trabajo, no dejarla para el final.  Detección de intrusión y respuesta ante una brecha de seguridad. Si en la red ocurren acciones de aspecto sospechoso, como alguien o algo que intenta entrar, la detección de intrusos se activará. Los sistemas de detección de intrusos de red (NIDS) supervisan de forma continua y pasiva el tráfico de la red en busca de un comportamiento que parezca ilícito o anómalo y lo marcan para su revisión. Los NIDS no sólo bloquean ese tráfico, sino que también recopilan información sobre él y alertan a los administradores de red. Pero a pesar de todo esto, las brechas de seguridad siguen ocurriendo. Es por eso que es importante tener un plan de respuesta a una violación de datos. Hay que estar preparado para entrar en acción con un sistema eficaz. Ese sistema se puede actualizar con la frecuencia que se necesite, por ejemplo, si hay cambios en los componentes de la red o surgen nuevas amenazas que deban abordarse. Un sistema sólido contra una violación garantizará que tienes los recursos preparados y que es fácil seguir un conjunto de instrucciones para sellar la violación y todo lo que conlleva , ya sea que necesites recibir asistencia legal, tener pólizas de seguro, planes de recuperación de datos o notificar a cualquier socio de la cuestión.  Firewall. ¿Cómo mantener a visitantes no deseados y software malicioso fuera de la red? Cuando estás conectado a Internet, una buena manera de asegurarse de que sólo las personas y archivos adecuados están recibiendo nuestros datos es mediante firewalls: software o hardware diseñado con un conjunto de reglas para bloquear el acceso a la red de usuarios no autorizados. Son excelentes líneas de defensa para evitar la interceptación de datos y bloquear el malware que intenta entrar en la red, y también evitan que la información importante salga, como contraseñas o datos confidenciales. Análisis de vulnerabilidades. Los hackers suelen analizar las redes de forma activa o pasiva en busca de agujeros y vulnerabilidades. Los analistas de seguridad de datos y los profesionales de la evaluación de vulnerabilidades son elementos clave en la identificación de posibles agujeros y en cerrarlos. El software de análisis de seguridad se utiliza para aprovechar cualquier vulnerabilidad de un ordenador, red o infraestructura de comunicaciones, priorizando y abordando cada uno de ellos con planes de seguridad de datos que protegen, detectan y reaccionan.  Pruebas de intrusión. El análisis de vulnerabilidad (que identifica amenazas potenciales) también puede incluir deliberadamente investigar una red o un sistema para detectar fallos o hacer pruebas de intrusión. Es una excelente manera de identificar las vulnerabilidades antes de tiempo y diseñar un plan para solucionarlas. Si hay fallos en los sistemas operativos, problemas con incumplimientos, el código de ciertas aplicaciones u otros problemas similares, un administrador de red experto en pruebas de intrusión puede ayudarte a localizar estos problemas y aplicar parches para que tengas menos probabilidades de tener un ataque. Las pruebas de intrusión implican la ejecución de procesos manuales o automatizados que interrumpen los servidores, las aplicaciones, las redes e incluso los dispositivos de los usuarios finales para ver si la intrusión es posible y dónde se produjo esa ruptura. A partir de esto, pueden generar un informe para los auditores como prueba de cumplimiento. Una prueba de intrusión completa puede ahorrarte tiempo y dinero al prevenir ataques costosos en áreas débiles que no conoces. El tiempo de inactividad del sistema puede ser otro efecto secundario molesto de ataques maliciosos, por lo que hacer pruebas de intrusión con regularidad es una excelente manera de evitar problemas antes de que surjan.  Pruebas de intrusión. El análisis de vulnerabilidad (que identifica amenazas potenciales) también puede incluir deliberadamente investigar una red o un sistema para detectar fallos o hacer pruebas de intrusión. Es una excelente manera de identificar las vulnerabilidades antes de tiempo y diseñar un plan para solucionarlas. Si hay fallos en los sistemas operativos, problemas con incumplimientos, el código de ciertas aplicaciones u otros problemas similares, un administrador de red experto en pruebas de intrusión puede ayudarte a localizar estos problemas y aplicar parches para que tengas menos probabilidades de tener un ataque. Las pruebas de intrusión implican la ejecución de procesos manuales o automatizados que interrumpen los servidores, las aplicaciones, las redes e incluso los dispositivos de los usuarios finales para ver si la intrusión es posible y dónde se produjo esa ruptura. A partir de esto, pueden generar un informe para los auditores como prueba de cumplimiento. Una prueba de intrusión completa puede ahorrarte tiempo y dinero al prevenir ataques costosos en áreas débiles que no conoces. El tiempo de inactividad del sistema puede ser otro efecto secundario molesto de ataques maliciosos, por lo que hacer pruebas de intrusión con regularidad es una excelente manera de evitar problemas antes de que surjan.  Seguridad de datos in house vs en la nube. A pesar del aumento en la adopción de la nube, muchas compañías siguen dudando en seguir adelante con esa transición debido a preocupaciones acerca de su seguridad. Estas preocupaciones van desde la privacidad de los datos hasta la pérdida de datos y brechas. Por estas razones hay algunas organizaciones que siguen dudando en transferir el control de sus datos a los proveedores de la nube. En realidad, estas preocupaciones son exageradas. Veamos por qué: Mejores capacidades de defensa. Para que los proveedores de la nube tengan éxito, deben administrar grandes volúmenes de datos. Esta capacidad requiere el empleo y la formación de grandes equipos específicamente capacitados para administrar, asegurar y operar una gigantesca infraestructura de nube y los datos alojados en su interior. La cantidad de experiencia necesaria para administrar una nube eclipsa la experiencia que la mayoría de las empresas individuales pueden tener. La experiencia que se encuentra en los proveedores de servicios gestionados por la nube está muy centrada en la seguridad de datos. Como resultado, los contratiempos debido a la falta de experiencia en seguridad en la nube están fuera de toda cuestión y la infraestructura de la nube está adecuadamente protegida contra vulnerabilidades.  Ciclos de vida de desarrollo seguro. La mayoría de soluciones locales se desarrollan a lo largo de años, a veces hasta décadas. Cuando surgen inquietudes y nuevos requisitos, los arquitectos y los gestores de soluciones se ven obligados a mejorar y actualizar sus sistemas. Este ciclo de desarrollo es similar para soluciones en la nube con una diferencia importante: la seguridad se desarrolla en la solución desde el principio. Especialmente en sistemas heredados más antiguos, algunas de las preocupaciones de seguridad de datos de hoy en día no fueron consideradas en sus etapas iniciales de despliegue. Todo en una infraestructura de nube, desde las soluciones de software hasta los sistemas de monitorización y los procesos de administración de la infraestructura, están diseñados pensando en la seguridad de datos. Para muchos sistemas in situ, la seguridad puede haber sido una idea de última hora.  Auditoría continua. Si un proveedor de la nube es serio acerca de la seguridad de datos, esa seriedad se extiende a la auditoría continua, monitorización y pruebas de seguridad de todos los aspectos operacionales de la infraestructura. Además de garantizar una mayor fiabilidad de las soluciones, la auditoría continua garantiza que todo el software se actualiza a la última versión, se identifican y resuelven todas las anomalías en el rendimiento del sistema y se cumplen todos los requisitos de cumplimiento de seguridad. La monitorización constante asegura que cualquier comportamiento irregular sea inmediatamente identificado e investigado. Automatización y Repetibilidad. La infraestructura de la nube se desarrolla pensando en automatización: menos intervención manual en funciones de rutina y menos oportunidades para que se cometan errores. Los servicios en la nube realizan un número limitado de tareas por diseño. La mayoría de las tareas abren una instancia virtual y cierran esa instancia. Estas tareas están estandarizadas, al igual que la mayoría del hardware, equipos de red, aplicaciones y sistemas operativos utilizados para realizar esas tareas. Esta estandarización facilita la seguridad de las infraestructuras cloud. Debido a las mayores economías de escala involucradas, los principios de automatización y repetibilidad son esenciales en la implementación de nuevos sistemas.  Controles de acceso más estrictos. Una preocupación importante es la pérdida de control de datos para las empresas si los datos se encuentran fuera de su firewall. Este control se extiende a la creencia de que algunos empleados del proveedor de la nube tienen acceso general a sus datos confidenciales. Un proveedor de cloud gestionado adecuadamente tendrá varios roles compartiendo responsabilidades para toda la solución cloud sin que ninguna persona tenga acceso total a todos los componentes de la solución. En otras palabras, ninguna persona tiene el nivel de acceso necesario para amenazar la seguridad o confidencialidad de los datos de un cliente. En las instalaciones vs en la nube. La idea de que las infraestructuras locales son más seguras que las infraestructuras en la nube es un mito. El acceso físico no autorizado a los centros de datos en la nube es extremadamente raro. Las peores infracciones ocurren detrás de los firewalls de las empresas y de sus propios empleados. Los datos en una nube pueden residir en cualquier número de servidores en cualquier número de ubicaciones, en lugar de un servidor dedicado dentro de la red local. El acceso físico a los sistemas ya no es una preocupación válida. Las economías de escala requeridas por los proveedores de la nube han mostrado un menor número de interrupciones del servicio y recuperaciones más rápidas, reduciendo el tiempo de inactividad sufrido por los clientes de la nube. Los niveles más altos de automatización, normalización y auditoría garantizan que las firmas de virus y los parches de seguridad se actualizan rápidamente en toda la red: a menudo mucho más rápido que de lo que el personal de TI local puede realizar. La monitorización y la dotación de personal 24/7/365 permite identificar y resolver problemas rápidamente.  Productos y/o habilidades de seguridad de datos importantes. Las mejores soluciones de seguridad ayudan a las organizaciones a reducir el riesgo de seguridad de datos, respaldan las auditorías para el cumplimiento con regulaciones y privacidad, frenan el abuso de información privilegiada y protege los datos confidenciales y confidenciales. A pesar de la inversión de miles de millones de dólares en seguridad de la información y gobierno de datos, muchas organizaciones todavía luchan por comprender y proteger sus activos más valiosos: datos confidenciales y sensibles. La mayoría tienen poca confianza en cuanto a su ubicación, riesgo y crecimiento. Además, no entienden quién está accediendo a los datos, cómo están protegidos y si hay un uso sospechoso de ellos. Comprender el riesgo de los datos sensibles es clave. El análisis de riesgo de datos incluye descubrir, identificar y clasificarlo, por lo que los administradores de datos pueden tomar medidas tácticas y estratégicas para asegurar que los datos sean seguros.  Riesgo de cumplimiento. Las implicaciones y los costes de las brechas de seguridad de datos son noticia de primera plana y abarcan todo, desde la pérdida de puestos de trabajo hasta la pérdida de ingresos e imagen. A medida que el volumen y la proliferación de datos continúan creciendo, los enfoques de seguridad tradicionales ya no ofrecen la seguridad de datos necesaria. Cuando el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea (UE) se convierta en ley el 25 de mayo de 2018, las organizaciones pueden enfrentarse a penalizaciones significativas de hasta el 4% de sus ingresos anuales. GDPR forzará a las organizaciones a entender sus riesgos de privacidad de datos y tomar las medidas apropiadas para reducir el riesgo de divulgación no autorizada de la información privada de los consumidores. Algunas investigaciones citan las condiciones que seguirán desafiando a las organizaciones a salvaguardar sus datos y también aumentarán su responsabilidad para proteger su información: Las infracciones continúan creciendo año tras año (38%, según PWC) Los robos de propiedad intelectual muestran un crecimiento significativo (56%, según PWC) El coste de las brechas de datos está creciendo continuamente. Nuevas regulaciones de privacidad (GDPR) Los consejos de administración están responsabilizando a CEOs y ejecutivos de las brechas de seguridad. Con estas condiciones, las organizaciones deben tener un conocimiento completo de sus datos confidenciales y su riesgo para garantizar el cumplimiento de las políticas y leyes de privacidad, y las organizaciones deben supervisar cualquier actividad sospechosa, el acceso a datos no autorizados y remediar con controles de seguridad, alertas o notificaciones.  Productos de seguridad de datos. Data Masking: Proporciona seguridad de datos y controles de privacidad para prevenir el acceso no autorizado y la divulgación de información sensible, privada y confidencial. Secure @ Source: Proporciona inteligencia de seguridad de datos para que las organizaciones puedan comprender los riesgos y vulnerabilidades de los datos confidenciales. Test Data Management: proporciona el aprovisionamiento seguro y automatizado de datasets que no son de producción para satisfacer necesidades de desarrollo. Data Archive: Podrás eliminar aplicaciones heredadas, administrar el crecimiento de los datos, mejorar el rendimiento de las aplicaciones y mantener el cumplimiento con el archivado estructurado.  Pantalla. Se ha convertido en un método de salida muy popular, porque es silenciosa, ágil, y ofrece la posibilidad de interactuar con el usuario. Es ideal para mostrar información que sólo se consultará una vez y que no requerirá almacenarse, es decir, presenta información efímera, usada para tomar decisiones momentáneas. Los tipos de pantallas más comunes son hechas con tubos de rayos catódicos (CRT), lo que explica su tamaño, aunque también existen pequeñas como las pantallas de cristal líquido (LCD), especiales para cuando la movilidad es un factor importante para el usuario. Diseño de pantallas. La presentación de una pantalla es la forma en que un usuario va a percibir su contenido. Para facilitar la tarea de diseño de la estructura de presentación, se propone una técnica de modelado denominada Diagrama de Presentación de Documentos (DPD). Esta técnica se basa fundamentalmente en las recomendaciones que, al respecto, han publicado autores, como Róssi (1996), para el diseño de interfaces Gráficas de Usuario (GUI), y en la norma ISO 8613 (ODA) de estructuración de documentos de oficina (ISO, 1988) Con un DPD se representa la estructura de una presentación en forma de bloques anidados, en cuyo interior se registrarán, en el futuro, los contenidos que constituyan la pantalla. Esta estructura se modela a través de Elementos de Presentación (EP), que pueden ser de dos tipos: literales, con un valor constante y fijo para todas las pantallas (por ejemplo, un título, un logotipo, un rótulo o la imagen de un "botón" y variables, cuyo contenido corresponderá con el incluido en los medios (imagen, texto, sonido) que forman parte de la pantalla del proyecto educativo en su conjunto. Además de la naturaleza de los elementos de presentación, existe la posibilidad de establecer en el modelo su multiplicidad (cantidad de ejemplares de un tipo de EP que pueden aparecer en una presentación), existiendo así elementos persistentes, opcionales, múltiples, múltiples-opcionales o excluyentes.  Salidas por Pantalla. La salida en pantalla difiere de varias formas de la salida impresa. Es efímera (es decir, la información en un monitor no es permanente del mismo modo que las impresiones],puede estar enfocada más específicamente al usuario, está disponible en un horario más flexible, no es portátil de la misma forma y algunas veces se puede cambiar a través de interacción directa. Además, a los usuarios se les debe enseñar cuáles teclas presionar cuando deseen continuar leyendo pantallas adicionales, cuando deseen saber cómo acabar el informe y cuando deseen saber cómo interactuar con el monitor (si es posible). El acceso a las pantallas se podría controlar mediante el uso de una contraseña, mientras que la distribución de la salida impresa se controla por otros medios. Al diseñar estas salidas es importante tener en cuenta los siguientes lineamientos para el diseño: Mantener una pantalla sencilla. Mantener una presentación consistente en la pantalla. Facilitar el movimiento del usuario entre pantallas. Crear una pantalla atractiva.  Uso de la Salida Gráfica en El Diseño de Pantalla. La salida gráfica puede ser poderosa. Cuando se despliega el gráfico correcto es muy fácil identificar una tendencia o detectar un patrón. La mayoría de las personas observa con mayor facilidad las diferencias que hay en gráficos que las diferencias que hay en tablas. Es importante escoger el estilo correcto de gráfico para comunicar su significado. Usted podría necesitar repasar la sección de graficación del capítulo 10 para familiarizarse con las opciones. Al igual que la presentación de salida tabular, la salida gráfica necesita ser precisa y fácil de entender y usarse para comunicar de manera eficaz la información a los usuarios. Los tomadores de decisiones que usan gráficos necesitan saber las suposiciones bajo las cuales se construyen los gráficos (ya que éstos pudieran introducir un cierto nivel de sesgo) de manera que se puedan ajustar o compensar para ellos. En el diseño de la salida gráfica, el analista de sistemas debe determinar. El propósito del gráfico; El tipo de datos que se necesita desplegar; Su público, y Los efectos en el público de diferentes tipos de salida gráfica. En el caso de un sistema de apoyo a la toma de decisiones, los propósitos de los despliegues gráficos son apoyar cualquiera de las tres fases de la resolución de problemas: inteligencia, diseño y selección.  Análisis de la base de datos. Implica la extracción de información útil mediante un estudio sistemático y minucioso de una base. Esto significa que muestra que hay filtración, consulta y análisis para extraer patrones, tendencias, anomalías y relaciones que luego dan lugar a decisiones que mejoran los procesos comerciales. Esto designa métodos básicos aplicados durante el procesamiento de bases de datos, que permiten realizar alguna extracción de la información de todos estos datos estructurados y no estructurados mediante estadísticas, consultas SQL, minería con uso de algoritmos de aprendizaje automático y modelos de aproximación y visualizaciones. Es la herramienta central para la inteligencia empresarial, la investigación de mercados, el análisis financiero o incluso la informática sanitaria y la investigación científica. Esto se debe a que este tipo de personas son las que ayudan a esta empresa a avanzar en su investigación de operaciones, mercados y bases de clientes a partir de nuevas formas de tomar decisiones y elaborar estrategias, y de optimizar el rendimiento.  Tamaño de la base de datos de análisis. La información de análisis ampliada se almacena en las bases de datos de análisis. La información de análisis ampliada incluye los resultados detallados y de alto volumen de los análisis, como el análisis de columnas, análisis de claves primarias y análisis de dominios. Además, el repositorio de metadatos contiene proyectos de análisis de información que contienen resultados de análisis. Antes de crear las bases de datos de análisis, revise la cantidad de datos que se van a analizar. Esta revisión le ayudará a determinar un tamaño de almacenamiento, la ubicación y la configuración adecuados de las bases de datos de análisis. Cuando determine el tamaño de las bases de datos, tenga en cuenta estos factores que afectan al tamaño de cada base de datos: Número de tablas que se deben analizar. Número de columnas en tablas que se deben analizar. Número de registros únicos en estas tablas. Número de columnas char y varchar. Tipos de análisis que se deben realizar. Si no utiliza un análisis muestreado, una base de datos de análisis puede llegar a ser mayor que el tamaño combinado de todos los orígenes de datos analizados.  Análisis de la base de datos. El análisis de datos convierte datos sin procesar en información práctica. Incluye una serie de herramientas, tecnologías y procesos para encontrar tendencias y resolver problemas mediante datos. Los análisis de datos pueden dar forma a procesos empresariales, mejorar la toma de decisiones e impulsar el crecimiento empresarial. ¿Por qué es importante el análisis de datos? El análisis de datos ayuda a las empresas a obtener una mayor visibilidad y un conocimiento más profundo de sus procesos y servicios. Les proporciona información detallada sobre la experiencia del cliente y sus problemas. Al cambiar el paradigma más allá de los datos para conectar los conocimientos con la acción, las empresas pueden crear experiencias personalizadas para los clientes y productos digitales relacionados, optimizar las operaciones y aumentar la productividad de los empleados. ¿Qué es el análisis de macrodatos? Los macrodatos describen grandes conjuntos de datos diversos -estructurados, no estructurados y semiestructurados- que se generan continuamente a gran velocidad y en grandes volúmenes. Los macrodatos suelen medirse en terabytes o petabytes. Un petabyte equivale a 1 000 000 de gigabytes. Para poner esto en perspectiva, considere que una sola película en alta definición contiene alrededor de 4 gigabytes de datos. Un petabyte equivale a 250 000 películas. Los grandes conjuntos de datos miden entre cientos, miles y millones de petabytes. El análisis de macrodatos es el proceso de encontrar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos masivos. Estos análisis complejos requieren herramientas y tecnologías específicas, potencia de cálculo y almacenamiento de datos que soporten la escala.  Beneficios del análisis de base de datos. En la actualidad tan digitalizada que estamos viviendo, la cantidad de datos que van y vienen es sorprendente. Por lo mismo, contar con una buena base de datos se ha vuelto esencial para cualquier empresa o negocio. Y es que esta se considera uno de los mayores aportes que la informática nos puede entregar debido a varios beneficios distintos; mientras más datos posea, mayor competitividad habrá en la empresa. Una cosa es contar con una base de datos, pero lo más importante es poder complementarla con un buen análisis que permita tomar mejores decisiones en las organizaciones.  Beneficios del análisis de base de datos. Puedes mejorar la organización de la empresa: Aquí todo es datos, por lo que podemos guiarnos por ellos a la hora de definir por dónde comenzar. Por ejemplo, priorizar lo que parezca más importante en el momento y acorde a lo que arrojen los datos. Asimismo, los procesos son más optimizados, ágiles, eficientes e incluso puedes ahorrar costes. Cabe mencionar que existen diferentes modelos de gestión de bases de datos, entre las que encontramos orientada a objetos, de forma, en la nube, jerárquico, por nombrar algunos. Cual escojas dependerá del sistema de bases de datos que utilices. Colabora en la toma de decisiones: Si no se hiciera un análisis de la situación actual e, igual de importante, un seguimiento de este, ¿cómo sabrías qué acciones tomar? Por lo mismo, analizar los datos que obtienes te ayudarán a tener un mejor panorama de lo que está ocurriendo (y en muchos ámbitos distintos). Así que debes trabajar en base a ellos. Para eso es importante que confíes en aquellas acciones que produzcan un mayor impacto en los resultados. Esto te puede garantizar el éxito gradualmente, así como también ayudar a detectar nuevas oportunidades. Te permite entender los patrones de comportamiento de nuestros clientes: Así como mencionamos en el punto anterior, debes trabajar de acuerdo con los datos que obtienes y, si los analizas acorde a cómo se comporta tu audiencia, puedes trabajar en mejorar su experiencia. Es más, no se queda solo ahí, puedes ofrecer mejores productos, adoptar medidas para adaptarte a los cambios del mercado, descubrir las preferencias de tus clientes, personalizar tus servicios y muchísimas otras métricas con las que puedes generar impacto. Como consecuencia, podrás fidelizar clientes, generar engagement, branding y posicionarte mejor en el mercado.  Beneficios del análisis de base de datos. Facilita la creación de estrategias comerciales eficaces: Al hacer un análisis de tu base de datos puedes asegurar tus ventas y centralizar esta información para crear un plan estratégico. Así, puedes establecer objetivos a través del tiempo, planificar distintas acciones operativas, mejorar la gestión de tareas según importancia, trabajar en mejorar continuamente tus áreas críticas, enriquecer el servicio al cliente y un sinfín de facultades más. Recuerda que debes hacer este análisis acorde a las necesidades y tiempos de tu empresa para garantizar el éxito. Disminuye la probabilidad de error: Como pudiste ver en los puntos anteriores, con este análisis puedes tener una idea más clara de lo que funciona y lo que no, y en base a ello llevar a cabo tus decisiones. Por esta misma razón es que disminuye tu probabilidad de errar: no hay que adivinar nada y trabajas con datos precisos. Por lo que trabajas informado y sin incertidumbres. Cabe señalar que, al estar la información concentrada en un mismo lugar, este proceso se vuelve mucho más ágil y eficaz. Además de reducir los fallos de comunicación.  El proceso de análisis de datos. El proceso de análisis de datos se basa en varios pasos y fases. Es posible que las conclusiones de fases posteriores requieran volver a trabajar en una fase anterior, lo que implica un proceso más cíclico que lineal. Lo más importante es que el éxito de los procesos de análisis de datos depende de la capacidad de repetición y automatización de cada uno de estos pasos. El proceso de análisis se divide de mejor manera en los siguientes pasos y fases: Entrada de datos: determina los requisitos y recopila los datos. Esto implica un poco de trabajo de investigación, como hablar con los stakeholders, averiguar quiénes son los responsables de los datos y obtener acceso a estos últimos. Preparación de datos: se trata de la estrategia y la táctica de preparación de los datos para su objetivo principal de producir insights de análisis. Esto incluye limpiar y consolidar los datos sin procesar para transformarlos en datos estructurados y listos para el análisis. También incluye probar los resultados en cada parte del proceso de preparación para garantizar que el análisis esté generando los resultados deseados. Exploración de datos: la exploración de datos, o análisis exploratorio de datos, es el proceso de estudio e investigación de un gran conjunto de datos mediante el muestreo, el análisis estadístico, la identificación de patrones y la elaboración de perfiles visuales, entre otros. Los métodos no son necesariamente científicos ni concluyentes, sino que sirven para comprender mejor la transformación de los datos.  Enriquecimiento de datos: se enriquecen y aumentan los datos con entradas y conjuntos de datos adicionales para mejorar el análisis. Este paso en el proceso de análisis de datos es fundamental para revelar nuevos insights mediante la observación de datos desde una nueva perspectiva. Ciencia de datos: se trata de aplicar métodos más avanzados de extracción de datos para obtener significados e insights más profundos y difíciles de extraer, que son en gran medida imposibles de obtener mediante modalidades más rudimentarias de procesamiento de datos. Esto incluye algoritmos, entrenamiento de modelos, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), por mencionar algunos. Business intelligence: se pueden obtener resultados de negocios a través de la combinación de datos, software, infraestructura, procesos comerciales e intuición humana de una organización. Los resultados ofrecen insights accionables a través de informes, paneles de control y visualizaciones para ayudar a tomar decisiones comerciales. Generación de informes: los resultados del análisis de datos deben compartirse de una manera eficaz que preserve los conocimientos adquiridos. La generación de informes se trata de organizar ese conocimiento y sus resultados en un formato fácil de comprender. Optimización: dado que las variables cambian con el tiempo, es necesario optimizar y mejorar los modelos para que sigan cumpliendo su propósito inicial o para que evolucionen a partir de este propósito basándose en nuevas entradas o características cambiantes.  Tipos de análisis de datos. Análisis descriptivo: responde la pregunta “¿Qué sucedió?” (¿Cuáles fueron nuestras ventas de la semana pasada?) Análisis de diagnóstico: responde la pregunta “¿Por qué sucedió esto?” (¿Por qué aumentaron nuestras ventas con respecto a la semana anterior?) Análisis predictivo: responde la pregunta “¿Qué sucederá?” (¿Cómo creemos que serán nuestras ventas en esas mismas tiendas durante la temporada de fiestas?) Análisis prescriptivo: responde la pregunta “¿Qué debo hacer?” (Según nuestras predicciones, recomendamos enviar más cantidad de un producto determinado a fin de evitar que se agote). Los análisis descriptivos y de diagnóstico les permiten a los analistas de datos y a los líderes nivelar el conjunto. Estos procesos son bloques de creación que preparan el camino para obtener insights más sofisticados a partir de análisis predictivos y prescriptivos.  Salidas del sistema por pantalla. Tipo de Salida Ventajas Desventajas Impresas Costeable para la mayoría de las Problemas de compatibilidad con organizaciones. software de computadora. Flexible en tipos de salida, Podría requerir suministros ubicación y capacidad. especiales y costosos. Maneja grandes volúmenes de Aun requiere intervención del salida. operador. Puede llegar a muchos usuarios a Dependiendo del modelo, podría bajo costo. ser un poco lenta. Altamente confiable con poco tiempo inactivo. Por pantalla Interactiva. Requiere de área para el cableado Trabaja en línea, transmisión en y configuración. tiempo real a través de redes Aun podría requerir distribuidas ampliamente. documentación impresa. Silenciosa. Puede ser costosa si se requiere Toma ventaja de la capacidad de para muchos usuarios. la computadora para navegar en las bases de datos y archivos. Adecuada para acceder a mensajes que cambian muy seguido.  Mecanismos de protección en sistemas. ¿Qué es la seguridad del software? La seguridad del software es el concepto de implementar mecanismos en la construcción de la seguridad para ayudarla a permanecer funcional (o resistente) a los ataques. Esto significa que una pieza de software se somete a pruebas de seguridad antes de salir al mercado para comprobar su capacidad para resistir ataques maliciosos. La idea detrás de la seguridad del software es crear software que sea seguro desde el principio sin tener que agregar elementos de seguridad adicionales para agregar capas adicionales de seguridad (aunque en muchos casos, esto todavía sucede). El siguiente paso es enseñar a los usuarios a usar el software de la manera correcta para evitar ser propensos o estar expuestos a ataques. La seguridad del software es fundamental porque un ataque de malware puede causar un daño extremo a cualquier pieza de software al tiempo que compromete la integridad, la autenticación y la disponibilidad. Si los programadores tienen esto en cuenta en la etapa de programación y no después, el daño puede detenerse antes de que comience.  ¿Cuáles son los cuatro tipos de seguridad informática? La seguridad de la TI es el proceso de proteger todos los datos de una entidad en particular, tanto electrónicos como físicos. A menudo, la seguridad informática y la ciberseguridad se consideran cercanas entre sí. Si bien esto es cierto, la seguridad informática tiende a ser más amplia y no solo se centra en la actividad delictiva en línea destinada a causar daños. Hay cuatro tipos principales de seguridad de TI que es importante comprender cuando se trata de seguridad del software. Seguridad de red: la seguridad entre diferentes dispositivos ubicados en la misma red. En este caso, tanto la seguridad del software como la del hardware son importantes. Al proteger una red, las empresas buscan asegurarse de que su red no se utilice de forma malintencionada. Seguridad de punto final: en esta situación, la seguridad se centra en los dispositivos utilizados. Esto significa que las computadoras portátiles, teléfonos, computadoras, tabletas y otros dispositivos son seguros (nuevamente, tanto el software como el hardware) para evitar la entrada de usuarios no deseados. Esto a menudo implica varios métodos de cifrado, controles de usuario y, por supuesto, seguridad del software. Seguridad en Internet: esto es lo que comúnmente se conoce como ciberseguridad y se ocupa del tránsito y uso de la información. Los ataques de ciberseguridad ocurren cuando se intercepta información y, por lo tanto, se suelen utilizar varias capas de cifrado y autenticación para detener estos ataques. Seguridad en la nube: la seguridad en la nube gira en torno a reducir los riesgos de seguridad del software dentro de la nube. Algunos de los conceptos de seguridad en la nube se superponen con las otras formas de seguridad enumeradas aquí, al tener que proteger las transferencias de datos y los dispositivos en la misma red.  ¿Qué es una Auditoría de Bases de Datos? Una auditoría de bases de datos es un examen sistemático y exhaustivo de una base de datos para evaluar su conformidad con las políticas, los estándares y las regulaciones relevantes. El objetivo principal es identificar cualquier vulnerabilidad, riesgo o ineficiencia que pueda comprometer la seguridad, la integridad o el rendimiento de la base de datos. Una auditoría de bases de datos abarca una amplia gama de aspectos, incluyendo: Seguridad de la base de datos: Evaluar la protección contra accesos no autorizados, ataques de malware y otros riesgos de seguridad. Integridad de los datos: Verificar la precisión, la consistencia y la confiabilidad de la información almacenada. Rendimiento de la base de datos: Analizar el tiempo de respuesta, el uso de recursos y la capacidad de la base de datos para manejar las cargas de trabajo. Cumplimiento de las regulaciones: Asegurar que la base de datos cumpla con las leyes y los requisitos de seguridad relevantes, como GDPR o HIPAA. Optimización de la base de datos: Identificar áreas de mejora para optimizar el rendimiento, la eficiencia y el uso de recursos.  Etapas de una auditoría de bases de datos. Una auditoría de bases de datos se lleva a cabo en etapas bien definidas para garantizar una evaluación exhaustiva y sistemática: Planificación. La primera etapa consiste en definir los objetivos y el alcance de la auditoría. Esto implica: Establecer los objetivos: ¿Qué se busca evaluar? ¿Seguridad, rendimiento, cumplimiento o una combinación de estos? Definir el alcance: ¿Qué bases de datos se auditarán? ¿Qué sistemas y aplicaciones se incluyen? Identificar las políticas y estándares: ¿Qué normas y regulaciones se aplican a la base de datos? Seleccionar las herramientas y métodos: ¿Qué herramientas de auditoría se utilizarán? ¿Qué métodos de evaluación se emplearán? Definir el cronograma: ¿Cuánto tiempo se dedicará a la auditoría? ¿Cuáles son las fechas límite para la finalización?  Recopilación de Información.. La siguiente etapa consiste en recopilar información relevante sobre la base de datos. Esto puede incluir: Documentación: Recopilar la documentación de la base de datos, como manuales, políticas de seguridad y registros de configuración. Entrevistas: Entrevistar a los administradores de la base de datos y a los usuarios para comprender las prácticas y los procesos actuales. Análisis de registros: Revisar los registros de auditoría, los registros de errores y otros registros relevantes para identificar patrones y tendencias. Análisis de datos: Examinar los datos almacenados en la base de datos para evaluar su integridad y calidad. Evaluación. La etapa de evaluación implica analizar la información recopilada y evaluar la base de datos en función de los objetivos y los criterios establecidos. Esto puede incluir: Análisis de riesgos: Identificar los riesgos potenciales que podrían afectar la seguridad, la integridad o el rendimiento de la base de datos. Evaluación de la seguridad: Revisar las medidas de seguridad implementadas, como el control de acceso, la encriptación y la autenticación. Evaluación del rendimiento: Analizar el tiempo de respuesta, el uso de recursos y la capacidad de la base de datos para manejar las cargas de trabajo. Evaluación del cumplimiento: Verificar si la base de datos cumple con las leyes y los requisitos de seguridad relevantes.  Informe y Recomendaciones. La etapa final consiste en elaborar un informe que documente los hallazgos de la auditoría. El informe debe incluir: Descripción de la metodología utilizada: Explicar los métodos y las herramientas empleadas en la auditoría. Resumen de los hallazgos: Describir las vulnerabilidades, los riesgos y las ineficiencias identificadas. Recomendaciones: Proponer medidas correctivas para abordar los problemas encontrados. Plan de acción: Describir las acciones que se tomarán para implementar las recomendaciones.  Herramientas de Auditoría de Bases de Datos. Existen una variedad de herramientas que pueden ayudar a automatizar y optimizar el proceso de auditoría de bases de datos. Estas herramientas pueden proporcionar: Análisis de vulnerabilidades: Identificar las vulnerabilidades de seguridad en la base de datos. Escaneo de malware: Detectar malware y otros programas maliciosos que podrían afectar la base de datos. Análisis de rendimiento: Monitorear el rendimiento de la base de datos y identificar cuellos de botella. Cumplimiento de regulaciones: Evaluar el cumplimiento de la base de datos con las leyes y los requisitos de seguridad relevantes. Automatización de tareas: Automatizar las tareas de auditoría repetitivas, como la recopilación de información y la generación de informes. Algunas de las herramientas de auditoría de bases de datos más populares incluyen: SQL Server Audit: Una herramienta integrada en Microsoft SQL Server que permite auditar las actividades de la base de datos. Oracle Database Audit Vault: Una herramienta de Oracle que proporciona funciones de auditoría y cumplimiento. IBM Data Server Manager: Una herramienta de IBM que ofrece funciones de administración y auditoría de bases de datos. Dbeaver: Una herramienta de código abierto que proporciona una interfaz gráfica para la administración y la auditoría de bases de datos. Aqua Data Studio: Una herramienta comercial que ofrece funciones avanzadas de auditoría y administración de bases de datos.  Mejores Prácticas para la Auditoría de Bases de Datos. Para garantizar una auditoría efectiva y completa, es esencial seguir las mejores prácticas: Establecer políticas y procedimientos claros: Definir las políticas y los procedimientos de seguridad para la base de datos. Implementar controles de acceso: Restrict the access to the database based on roles and permissions. Utilizar la encriptación: Encriptar los datos almacenados en la base de datos para protegerlos de accesos no autorizados. Realizar copias de seguridad regulares: Realizar copias de seguridad periódicas de la base de datos para restaurar los datos en caso de pérdida o daños. Monitorear el rendimiento de la base de datos: Monitorear el rendimiento de la base de datos para identificar problemas potenciales. Implementar actualizaciones de seguridad: Aplicar las actualizaciones de seguridad de forma oportuna para proteger la base de datos de vulnerabilidades conocidas. Capacitar a los usuarios: Capacitar a los usuarios sobre las mejores prácticas de seguridad y las políticas de la base de datos. Auditar periódicamente: Realizar auditorías periódicas de la base de datos para evaluar su seguridad, integridad y rendimiento.  Beneficios de la Auditoría de Bases de Datos. Las auditorías de bases de datos ofrecen numerosos beneficios para las organizaciones: Mejora de la seguridad: Identificar y mitigar las vulnerabilidades de seguridad para proteger la base de datos de ataques. Protección de la integridad de los datos: Garantizar la precisión, la consistencia y la confiabilidad de la información almacenada. Optimización del rendimiento: Identificar y resolver los problemas de rendimiento para mejorar la eficiencia de la base de datos. Cumplimiento de las regulaciones: Asegurar el cumplimiento de las leyes y los requisitos de seguridad relevantes. Reducción de riesgos: Minimizar los riesgos de pérdida de datos, violaciones de seguridad y otros problemas relacionados con la base de datos. Mejora de la toma de decisiones: Proporcionar información valiosa para la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.  ¿Cómo se pueden mitigar los riesgos identificados durante una auditoría de bases de datos? Los riesgos identificados durante una auditoría de bases de datos se pueden mitigar mediante la implementación de medidas correctivas, como la aplicación de actualizaciones de seguridad, la mejora de los controles de acceso, la encriptación de los datos y la realización de copias de seguridad regulares. También es importante capacitar a los usuarios sobre las mejores prácticas de seguridad y las políticas de la base de datos. La auditoría de bases de datos es un proceso esencial para garantizar la seguridad, la integridad y el rendimiento de los sistemas de información críticos. Al seguir las mejores prácticas y utilizar las herramientas adecuadas, las organizaciones pueden identificar y mitigar los riesgos potenciales, proteger los datos valiosos y mejorar la eficiencia de sus operaciones. Una auditoría regular de bases de datos es una inversión inteligente que puede ayudar a las empresas a evitar costosas interrupciones, proteger su reputación y mejorar su competitividad en el mercado.  ¿Cómo hacer una auditoría de base de datos? 1. Plantea objetivos y verifica el tipo de gestión de los datos. 2. Recopila información. 3. Detecta incidencias o actividades irregulares. 4. Consulta auditorías de base de datos anteriores. 5. Realiza un informe detallado.  Consultas Habituales. ¿Con qué frecuencia se deben auditar las bases de datos? La frecuencia de las auditorías de bases de datos depende de varios factores, como el tamaño y la complejidad de la base de datos, el nivel de riesgo y los requisitos de cumplimiento. En general, se recomienda auditar las bases de datos al menos una vez al año, pero las empresas con requisitos de cumplimiento más estrictos o con bases de datos más críticas pueden necesitar auditar con mayor frecuencia. ¿Quién debe realizar una auditoría de bases de datos? Las auditorías de bases de datos pueden ser realizadas por equipos internos de seguridad o por empresas de auditoría externas. Los equipos internos suelen tener un conocimiento profundo de la base de datos, mientras que las empresas externas pueden ofrecer una perspectiva imparcial y un conjunto de habilidades más amplio. ¿Qué tipo de información se debe incluir en un informe de auditoría de bases de datos? Un informe de auditoría de bases de datos debe incluir una descripción de la metodología utilizada, un resumen de los hallazgos, las recomendaciones para abordar los problemas encontrados y un plan de acción para implementar las recomendaciones. El informe también debe incluir información sobre el alcance de la auditoría, las fechas de la auditoría y los nombres de los auditores.  Verificación de Correcciones y Respaldo en la Nube. ¿Con qué frecuencia se deben auditar las bases de datos? La frecuencia de las auditorías de bases de datos depende de varios factores, como el tamaño y la complejidad de la base de datos, el nivel de riesgo y los requisitos de cumplimiento. En general, se recomienda auditar las bases de datos al menos una vez al año, pero las empresas con requisitos de cumplimiento más estrictos o con bases de datos más críticas pueden necesitar auditar con mayor frecuencia. ¿Quién debe realizar una auditoría de bases de datos? Las auditorías de bases de datos pueden ser realizadas por equipos internos de seguridad o por empresas de auditoría externas. Los equipos internos suelen tener un conocimiento profundo de la base de datos, mientras que las empresas externas pueden ofrecer una perspectiva imparcial y un conjunto de habilidades más amplio. ¿Qué tipo de información se debe incluir en un informe de auditoría de bases de datos? Un informe de auditoría de bases de datos debe incluir una descripción de la metodología utilizada, un resumen de los hallazgos, las recomendaciones para abordar los problemas encontrados y un plan de acción para implementar las recomendaciones. El informe también debe incluir información sobre el alcance de la auditoría, las fechas de la auditoría y los nombres de los auditores.  Verificación de correcciones después de la aplicación de pruebas. La verificación, prueba y mantenimiento de los programas es esencial para minimizar los riesgos por el uso de tecnología. Es conveniente realizar la verificación y prueba antes de utilizar el sistema para un evento electoral "en vivo" (tanto en si mismo como de manera conjunta con el equipo y las comunicaciones). Después de una prueba exitosa, se requiere darles a los programas el debido mantenimiento para garantizar su buen funcionamiento cuando se les requiera. El nivel de importancia de la tecnología impactará el grado de rigor aplicado a los programas de verificación, prueba y mantenimiento de los programas. Para los sistemas que se usen para desempeñar funciones electorales cruciales, como una votación electrónica, el grado de rigor requerido será mayor. Si bien ésta y las dos secciones que la acompañan separan el equipo, los programas y las comunicaciones en tres apartados, su operación es con frecuencia interdependiente, y los procedimientos de verificación, prueba y mantenimiento que se indican pueden llevarse a cabo con los tres componentes en su conjunto.  Verificación de los programas. Generalmente estas auditorías son más efectivas cuando las llevan a cabo expertos independientes de los autores del código. Una auditoría de programas puede incluir medidas como las siguientes: Verificar que el código es lógicamente correcto. Asegurar que el código tiene un diseño modular (es decir, está conformado por módulos que pueden ser probados y evaluados por separado). Revisar que no existan códigos "ocultos " que puedan ejecutar funciones no autorizadas. Verificar que todos los códigos sean directos y relativamente fáciles de entender. Asegurar que el código está diseñado para ser probado fácilmente -es decir, que permite probar los flujos de información dentro y entre los módulos. Verificar que el código incluya mecanismos correctores de errores que permitan su detección inmediata y prevenir pérdidas de información. Asegurar que el código cuenta con mecanismos de seguridad para impedir accesos no autorizados. Constatar que el sistema es utilizable sin necesidad de procedimientos complejos u obscuros. Asegurar que los programas pueden ser instalados fácilmente. Verificar que se les puede dar fácil mantenimiento a los programas y que, una vez instalados, pueden identificarse y corregirse errores o defectos con facilidad. Revisar si los programas pueden ser modificados fácilmente para agregarles nuevas características.  Prueba de los programas. Una vez que los programas han sido verificados, requieren ser rigurosamente probados para asegurar que cada componente opere como es debido y que el sistema funcione exactamente de acuerdo con los requerimientos locales específicos. Entre las medidas de prueba se pueden considerar las siguientes: Desarrollar un conjunto de criterios para la prueba. Aplicar pruebas funcionales para determinar si se han satisfecho los criterios de prueba. Aplicar evaluaciones de calidad para determinar si se han satisfecho los criterios de prueba. Conducir pruebas en condiciones de "laboratorio" y en una variedad de condiciones "reales" Conducir pruebas durante un periodo prolongado, para cerciorarse que los sistemas pueden funcionar de manera consistente. Conducir "pruebas de carga", simulando tanto como sea posible una variedad de condiciones reales utilizando o excediendo los volúmenes de información que se pueden esperar en una situación concreta. Verificar que lo que entra es lo que sale, introduciendo información conocida y verificando que el resultado sea consecuente con ella.  Mantenimiento de los programas. Después de que los programas han sido verificados, probados e implantados, se les debe seguir dando mantenimiento. Las rutinas de mantenimiento variarán de acuerdo con el tipo y complejidad de la tecnología. Los fabricantes o proveedores suelen indicar en muchos productos el programa o calendario de mantenimiento requerido. El mantenimiento también puede ser realizado por el fabricante o el proveedor como parte del acuerdo de compra. A los sistemas se les debe dar mantenimiento para asegurar que continúen operando en el nivel mostrado durante la etapa de prueba. Si los sistemas se deterioran, existe el riesgo de que no se desempeñen conforme a los estándares requeridos. Puede ser necesario instalar sistemas de monitoreo o prueba para asegurar que las necesidades de mantenimiento sean identificadas y satisfechas cuando resulte necesario. Cuando los sistemas son de uso prolongado, se puede establecer un mecanismo para recibir retroalimentación de los usuarios como otra forma de determinar las necesidades de mantenimiento y modificación. Cuando se realicen modificaciones a los programas como resultado de ejercicios de mantenimiento o actualización, puede ser necesario promover rondas adicionales de verificación y prueba del sistema para asegurarse que siguen cumpliendo las normas exigidas.  Respaldo en la Nube. El respaldo en la nube es un servicio mediante el cual los datos y las aplicaciones en los servidores de una empresa se respaldan y almacenan en un servidor remoto. Las empresas deciden cargar sus respaldos en la nube para mantener los archivos y datos disponibles al momento en caso de que el sistema falle o que ocurra un corte de energía o un desastre natural. El respaldo en la nube para empresas funciona mediante la copia y el almacenamiento de los archivos de su servidor en otro servidor que se encuentra en una ubicación física diferente. Las empresas pueden respaldar algunos o todos los archivos del servidor, dependiendo de su preferencia. Por lo general, los clientes respaldan y recuperan sus datos y aplicaciones usando un navegador web o el panel de control del proveedor del servicio. Respaldar los servidores en la nube es fundamental para muchas organizaciones actualmente, ya que almacenan la mayor parte de los datos y aplicaciones indispensables en servidores en la nube. El respaldo de archivos y la recuperación en caso de desastre es el segundo uso principal del cómputo en la nube entre las empresas medianas y grandes, según una encuesta reciente de Clutch. El 62 por ciento de las empresas que participaron en la encuesta usan la nube con este fin, solamente superado por el almacenamiento de archivos (70 por ciento).  ¿Por qué usar el respaldo en la nube? Protección de datos y aplicaciones: Al almacenar datos y aplicaciones críticas fuera de las instalaciones, están protegidos en caso de inclemencias del tiempo y cortes de energía. Recuperación rápida de datos: Los datos respaldados por los servidores en la nube pueden restaurarse rápidamente, permitiendo a las empresas obtener acceso inmediato a los archivos o sistemas deseados. Recuperación confiable en caso de desastres: Los servicios de respaldo en la nube ofrecen a los usuarios acceso al instante a los datos y aplicaciones más indispensables en caso de que ocurran desastres, ya sean naturales o causados por el hombre. Almacenamiento flexible: A diferencia de las técnicas tradicionales de respaldo, en las que los datos se almacenan localmente en un disco duro o cinta con capacidad limitada, el respaldo basado en la nube puede aumentarse o reducirse rápidamente.  ¿Qué es un plan de recuperación ante desastres? La recuperación ante desastres (DR) es la capacidad de una organización de restablecer el acceso y la funcionalidad a la infraestructura de TI después de un evento de desastre, ya sea natural o causado por una acción humana (o un error). La DR se considera un subconjunto de continuidad del negocio y se enfoca de forma explícita en garantizar que los sistemas de TI que admitan funciones empresariales fundamentales estén en funcionamiento lo antes posible después de que ocurra un evento disruptivo. En la actualidad, la planificación de la recuperación ante desastres es fundamental para cualquier empresa, en particular, aquellos que operan de forma parcial o total en la nube. Los desastres que interrumpen el servicio y causan la pérdida de datos pueden ocurrir en cualquier momento sin advertencias: tu red podría sufrir una interrupción, un error crítico podría liberarse o tu negocio podría tener que enfrentar un desastre natural. Las organizaciones con estrategias de recuperación ante desastres sólidas y comprobadas pueden minimizar el impacto de las interrupciones, acelerar los tiempos de recuperación y reanudar las operaciones principales con rapidez cuando algo sale mal.  Definición de la recuperación ante desastres de TI. La recuperación ante desastres de TI es una cartera de políticas, herramientas y procesos que se usan para recuperar o continuar las operaciones de infraestructura de TI, software y sistemas fundamentales después de un desastre natural o causado por humanos. El primer y principal aspecto de un plan de recuperación ante desastres es la nube. La nube se considera la mejor solución para la continuidad del negocio y la recuperación ante desastres. También elimina la necesidad de ejecutar un centro de datos de recuperación ante desastres (o sitio de recuperación) diferente. ¿Qué es un sitio de recuperación ante desastres? Es un segundo centro de datos físico, con un costo de construcción y mantenimiento elevado, pero innecesario gracias a la nube.  ¿Qué se considera un desastre? La planificación y las estrategias de DR se enfocan en responder a los desastres y recuperarse de estos, es decir, eventos que interrumpen o impiden por completo un negocio. Si bien estos eventos pueden ser desastres naturales, como un huracán, también pueden ser ocasionados por fallas graves del sistema, ataques intencionales o incluso errores humanos. Entre los tipos de desastres, se pueden incluir los siguientes: Desastres naturales (por ejemplo, terremotos, inundaciones, tornados, huracanes o incendios forestales) Pandemias y epidemias Ataques cibernéticos (por ejemplo, software malicioso, ataques de DDoS y ransomware). Otras amenazas intencionales causadas por humanos, como ataques terroristas o bioquímicos. Riesgos tecnológicos (por ejemplo, cortes de energía, explosiones de tuberías y accidentes de transporte). Falla en la máquina y el hardware.  Importancia de la recuperación ante desastres. La tecnología y los servicios en la nube son cada vez más esenciales para la flexibilidad y conectividad empresarial, impulsando el crecimiento y mejorando la experiencia del cliente. Esto ha llevado a muchas organizaciones a adoptar la computación en la nube en diversos entornos (público, privado, híbrido o multinube). Sin embargo, la migración a estos entornos, junto con el incremento del trabajo remoto, ha añadido complejidad a la infraestructura de TI y presenta nuevos riesgos. En este contexto, contar con un plan de recuperación ante desastres (DR) se ha vuelto fundamental para la continuidad del negocio, dado que cualquier interrupción o tiempo de inactividad imprevisto en sistemas en la nube puede impactar seriamente las operaciones. Las regulaciones de privacidad y los estándares de cumplimiento también obligan a las empresas a implementar estrategias de DR; de lo contrario, pueden enfrentar multas significativas y problemas de conformidad. Independientemente de su tamaño o sector, todas las empresas deben ser capaces de recuperarse rápidamente de cualquier evento disruptivo que afecte sus operaciones diarias. Sin una estrategia de DR, las empresas se exponen a pérdida de datos críticos, baja en la productividad, costos adicionales y daños a su reputación, que pueden traducirse en una pérdida importante de ingresos y clientes.  Cómo funciona la recuperación ante desastres. La recuperación ante desastres se basa en tener un plan sólido para poner en funcionamiento aplicaciones esenciales e infraestructura después de una interrupción, idealmente en cuestión de minutos. Un plan de DR eficaz aborda tres elementos diferentes para la recuperación: Preventivo: Garantizar que tus sistemas sean lo más seguros y confiables posible mediante el uso de herramientas y técnicas para evitar desastres en primer lugar. Esto puede incluir la copia de seguridad de los datos críticos o la supervisión continua de los entornos para detectar errores de configuración y, además, infracciones de cumplimiento. Detectivo: Para una recuperación rápida, deberás saber cuándo se necesita una respuesta. Estas medidas se enfocan en detectar o descubrir eventos no deseados a medida que ocurren en tiempo real. Corrección: Estas medidas están diseñadas para planificar posibles situaciones de DR, garantizar las operaciones de copia de seguridad a fin de reducir el impacto y poner en marcha los procedimientos de recuperación para restablecer los datos y los sistemas con rapidez cuando se generen datos. llega el tiempo. La recuperación ante desastres consiste en replicar y respaldar de forma segura datos y cargas de trabajo críticos en sitios secundarios. Estos sitios permiten recuperar la información desde la copia de seguridad más reciente o un momento anterior, y ofrecen la posibilidad de operar temporalmente desde allí si el sitio principal falla.  Tipos de recuperación ante desastres. Recuperación ante desastres como servicio (DRaaS): Permite crear copias de seguridad de infraestructura y datos en la nube de un proveedor externo, quien gestionará el plan de DR en caso de crisis, minimizando la interrupción de las operaciones. DR virtual: Permite replicar la infraestructura y datos en máquinas virtuales fuera de las instalaciones, permitiendo reanudar operaciones rápidamente en caso de desastre, con transferencias frecuentes de datos. Sitios de recuperación ante desastres: Son ubicaciones secundarias con copias de seguridad de datos e infraestructura, que las organizaciones pueden usar temporalmente para mantener la operación tras un evento.  Beneficios de la recuperación ante desastres. Continuidad empresarial más sólida: Cada segunda cuenta cuando tu empresa se queda sin conexión, lo que afecta la productividad, la experiencia del cliente y la reputación de tu empresa. La recuperación ante desastres ayuda a proteger las operaciones comerciales fundamentales, ya que garantiza que se puedan recuperar con interrupciones mínimas o sin interrupciones. Seguridad mejorada: Los planes de DR usan copias de seguridad de datos y otros procedimientos que fortalecen tu posición de seguridad y limitan el impacto de los ataques y otros riesgos de seguridad. Por ejemplo, las soluciones de recuperación ante desastres basadas en la nube ofrecen funciones de seguridad integradas, como la encriptación avanzada, la administración de identidades y accesos, y la política de la organización. Recuperación más rápida: Las soluciones de recuperación ante desastres facilitan el restablecimiento de tus datos y cargas de trabajo, de manera que puedas volver a poner en línea las operaciones empresariales con rapidez después de un evento catastrófico. Los planes de DR aprovechan la replicación de datos y, a menudo, dependen de la recuperación automatizada para minimizar el tiempo de inactividad y la pérdida de datos.  Conclusiones. La verificación de correcciones y la gestión de errores durante el desarrollo aseguran una resolución ágil y priorizada de bugs, mejorando la calidad del software. Las pruebas de caja blanca, unitarias e integradas permiten validar la funcionalidad interna del sistema, asegurando que cada componente funcione tanto individualmente como en conjunto. La implementación de salidas del sistema seguras y auditorías de seguridad fortalece la protección de datos, mientras que el respaldo en la nube y estrategias de recuperación ante desastres garantizan la continuidad operativa.  Bibliografía. https://www.mytaskpanel.com/correccion-de-errores-de-software/ https://tripleten.mx/blog/que-son-las-pruebas-de-caja-blanca/ https://www.zaptest.com/es/pruebas-incrementales-en-pruebas-de-software-una-profunda-inmersion-en-que-es-tipos-proceso-enfoques-herr amientas-y-mas https://www.oracle.com/ar/cloud/data-egress/ https://www.powerdata.es/seguridad-de-datos https://kandiolatam.com/blog/5-beneficios-del-analisis-de-base-de-datos https://www.alteryx.com/es/glossary/data-analytics https://auditoriagroup.com.ar/como-auditar-bases-de-datos/#que_es_una_auditoria_de_bases_de_datos_ https://aceproject.org/main/espanol/et/ete05c.htm https://cloud.google.com/learn/what-is-disaster-recovery?hl=es-419