--- title: Cómo un banco restableció la gobernanza en data analytics y recuperó la capacidad de operar los datos con seguridad description: Descubre cómo un gran banco mejoró su puntaje global de cumplimiento, gestionó más de 60 mil incidentes irregulares y recuperó la capacidad de manejar datos de navegación con mayor seguridad y gobernanza. image: https://math.group/hubfs/Gemini_Generated_Image_i6cxuyi6cxuyi6cx-1.png --- # Cómo un banco restableció la gobernanza en data analytics y recuperó la capacidad de operar los datos con seguridad ![Gemini_Generated_Image_i6cxuyi6cxuyi6cx](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_i6cxuyi6cxuyi6cx.png?width=2752&height=1536&name=Gemini_Generated_Image_i6cxuyi6cxuyi6cx.png) Sector Servicios financieros Desafío Después de sufrir una penalización regulatoria por la exposición de datos sensibles en su ecosistema de data analytics, el banco operaba bajo el riesgo de una nueva sanción y con severas limitaciones en el uso de sus datos de navegación. La infraestructura de tecnología de marketing acumulaba eventos legados, inconsistencias de autorización y la posible exposición de identificadores únicos a terceras partes. Resultados El proyecto elevó la calificación global de cumplimiento en 10 puntos, alcanzó un 83% de aprobación en materia de privacidad, atendió más de 60 mil incidentes en cinco meses e identificó más de 40 etapas críticas en las que se neutralizaron las no conformidades. Producto clave LGPD Analytics Auditor +10puntos Evolución en la puntuación global de compliance 83% Aprobación de privacidad frente al área de Compliance +60mil Eventos irregulares ajustados en 5 meses +40 Customer journeys críticos identificados y neutralizados ## "Sin una base auditada y técnicamente protegida, cada nuevo uso de datos amplía el riesgo en lugar de generar valor. El proyecto devolvió previsibilidad a la operación de data analytics." Directora de Gobernanza de Datos y Privacidad Servicios financieros ![Gemini_Generated_Image_lnld72lnld72lnld](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_lnld72lnld72lnld.png?width=2752&height=1536&name=Gemini_Generated_Image_lnld72lnld72lnld.png) ## Contexto El punto de partida era crítico. Tras sufrir una penalización regulatoria debido a la exposición de datos sensibles a terceros, el banco corría el riesgo de una nueva sanción. El impacto incluyó seis meses de paralización operativa. La infraestructura de tecnología de marketing acumulaba problemas como eventos legados de Universal Analytics, datos duplicados, configuraciones desalineadas entre GTM, GA4 y Consent Mode, además de una baja estandarización técnica. ## El desafío Antes de pensar en nuevos usos, era necesario restablecer el derecho básico de operar los datos con seguridad. La amenaza regulatoria ejercía un peso real. En un sector muy sensible a la confianza y al cumplimiento, la exposición de identificadores únicos le planteaba a la operación la posibilidad de multas y la suspensión de actividades. Sin una base saneada y auditada, cualquier avance en automatización analítica o IA ampliaría el problema. ## La solución MATH sometió todo el ecosistema de *data analytics* a una metodología propietaria de auditoría con 61 puntos de verificación, cubriendo GA4, GTM y Consent Mode. La protección se aplicó dentro del propio Google Tag Manager (*privacy by design*). Cuando se detectaban identificadores únicos en la capa de datos, el sistema aplicaba *hash* o bloqueo antes del envío a Google Analytics. Se readaptó la infraestructura para garantizar que la señal de consentimiento se respetara técnicamente en toda la cadena. Los eventos irregulares, los datos duplicados y las estructuras legadas fueron eliminados, ajustados o rediseñados. ## Los resultados La auditoría redujo significativamente la exposición a nuevas sanciones. La operación avanzó 10 puntos en la puntuación global de *compliance* del grupo, con una aprobación del 83% frente al área de *Compliance*. Se eliminaron o se ajustaron más de 60 mil eventos irregulares en cinco meses. Más de 40 *customer journeys* críticos se identificaron y se neutralizaron respecto a incumplimientos de la ley LGPD. El proyecto le devolvió a la organización la capacidad de operar sus datos de navegación de forma más segura. ## ¿Está preparada su operación de analytics para crecer de manera segura? [![ Converse con nuestros especialistas ](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/21993063/interactive-216443236458.png) ](https://math.group/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLL4dhfYfgQQjo90ihVW9lMhYwf0ESRPOlGesfEJZVYX2lOlkPEW4Hmu9DieOq88p27SyCs1N55BYK3dAC9wSDK479YK36Co4QsHo%2By5ImJvQZlFFPfYVRaztL34jhchdd95G6IH%2FZEBCwdbI%2FFO2bsWU6HNp8JHPv0q7LOSVik%2BtHFrbA%3D%3D&webInteractiveContentId=216443236458&portalId=21993063&hsLang=es) ## Casos de éxito relacionados [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_jg9dmpjg9dmpjg9d.png?width=2752&height=2752&name=Gemini_Generated_Image_jg9dmpjg9dmpjg9d.png) Servicios financieros ### Cómo una institución financiera corporativa automatizó informes y aceleró la toma de decisiones con datos conectados ](https://math.group/es/cases-de-sucesso/automatizacion-datos-optimizacion-resultados-banco-corporativo?hsLang=es) [ Servicios financieros ### Cómo un banco unificó la observabilidad digital y recuperó la disponibilidad de la aplicación ](https://math.group/es/cases-de-sucesso/observabilidad-digital-crashlytics-disponibilidad-app-banco?hsLang=es) [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_h58alzh58alzh58a.png?width=2752&height=2752&name=Gemini_Generated_Image_h58alzh58alzh58a.png) Servicios financieros ### DoubleChecker - la ganancia de escala en la base de la recopilación ](https://math.group/es/cases-de-sucesso/doublechecker-automatizacion-etiquetado-gobernanza-martech?hsLang=es)