Dispersión de datos y derecho al olvido: una arquitectura realista para superar el Obstáculo 1

 

Dispersión de datos y derecho al olvido: una arquitectura realista para superar el Obstáculo 1

El reciente análisis de Xavier Ribas sobre el Obstáculo 1 —la localización de todas las copias de un dato personal para cumplir con el bloqueo del artículo 32 de la LOPDGDD— vuelve a poner de manifiesto una dificultad estructural: en la mayoría de organizaciones, la información personal no reside en un único sistema, sino que se dispersa en entornos de producción, pruebas, analítica, logs, correos y copias de seguridad. Pretender localizar manualmente cada réplica cuando llega una solicitud de supresión es, sencillamente, inviable.

Análisis de la información y alcance del documento

Antes de entrar en materia, conviene aclarar el alcance de este trabajo. No surge de experiencia técnica propia, sino de la recopilación, contraste y ordenación de información procedente de fuentes especializadas y del debate abierto por Xavier Ribas. Mi aportación consiste en sintetizar lo que hoy proponen los expertos en protección de datos, ingeniería de sistemas y gobernanza del dato.

Todas las fuentes coinciden en que no existe una solución única ni definitiva. Lo que sí existe es un conjunto de prácticas complementarias que, combinadas, permiten abordar el problema con mayor rigor y con una arquitectura sostenible.

Este documento no pretende ofrecer una respuesta cerrada, sino facilitar el análisis y el debate sobre las opciones disponibles.

1. Arquitectura preventiva: diseñar para la trazabilidad

La clave no es buscar el dato cuando llega la solicitud, sino haber diseñado los sistemas para que el dato sea rastreable por definición.

Las herramientas de Data Discovery y Data Security Posture Management (DSPM) —como BigID, OneTrust, Securiti o Varonis— escanean de forma continua repositorios estructurados y no estructurados, identificando información personal y manteniendo un mapa dinámico de su ubicación.

A ello se suman los mapas de Data Lineage, que documentan y automatizan el flujo del dato desde su origen hasta sus réplicas. Si el sistema conoce el recorrido del dato, el bloqueo en el origen puede propagarse automáticamente a todos los destinos.

2. Arquitectura de minimización: tokenización y vaults centralizados

Cuando un dato personal aparece en múltiples sistemas, el problema no es la búsqueda, sino el diseño.

La práctica más eficaz consiste en almacenar la información identificable (DNI, correo, nombre) en un único repositorio seguro —un PII Vault— y sustituirla en los sistemas secundarios por un token o identificador pseudonimizado.

Así, cuando el usuario ejerce su derecho, basta con bloquear o destruir la clave del vault: todas las copias dispersas quedan automáticamente anonimizadas. Este enfoque reduce drásticamente la dispersión y simplifica el cumplimiento.

3. Arquitectura resiliente: el tratamiento de los backups

Las copias de seguridad son el punto más crítico, ya que modificar un dato individual en una cinta o snapshot puede comprometer la integridad técnica.

La solución aceptada por la AEPD y el EDPB se basa en tres pasos:

1.    Registrar la solicitud en una lista de supresión inalterable.

2.    Aplicar el bloqueo en los sistemas activos.

3.    Si algún día se restaura un backup antiguo, consultar esa lista antes de reactivar los servicios para purgar o re-bloquear el dato.

No se toca el backup; se controla la restauración.

4. Gobernanza operativa: ciclo de vida y registro técnico

La tecnología solo funciona si se acompaña de gobernanza.

Los logs y entornos temporales deben autodestruirse tras un plazo estricto —30 o 90 días— para reducir la dispersión.

El Registro de Actividades de Tratamiento (RAT) debe descender al nivel técnico, relacionando procesos, sistemas, tablas y encargados del tratamiento. Sin inventario, no hay trazabilidad.

5. Enfoque integrado

En conjunto, el problema se aborda desde cuatro dimensiones complementarias:

• Preventiva, mediante trazabilidad y descubrimiento automatizado.
• De minimización, con vaults y tokenización.
• Resiliente, aplicando filtrado en restauraciones de backup.
• Legal y proporcional, demostrando diligencia técnica y esfuerzo razonable.

Conclusión

Localizar todas las copias de un dato no se resuelve con búsquedas manuales ni con consultas aisladas. Se resuelve diseñando la infraestructura para que el dato sea rastreable, minimizado, pseudonimizado y gobernado.

Este análisis no pretende sustituir el trabajo técnico, sino ordenar la información disponible para facilitar la reflexión y el debate entre profesionales jurídicos y técnicos. Si contribuye a clarificar el problema y a abrir nuevas líneas de discusión, habrá cumplido su propósito.