Big Data, problemática de transparencia y protección de datos

Podemos asociar al término Big Data con la tecnología que tiene la finalidad de la gestión y el análisis, de enormes volúmenes de datos que no podrían ser tratados de una manera convencional, ya que el volumen de los datos supera con creces los límites y las capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos.

Big Data, problemática de transparencia y protección de datos

El concepto Big Data, encierra infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para dar solución al procesamiento de enormes conjuntos de datos de tipo estructurados, no estructurados o semi-estructurados.

El objetivo que tiene el Big Data, es el mismo que poseen los sistemas de análisis convencionales, que no es otro, que convertir un dato determinado en información que facilite la toma de decisiones, incluso en tiempo real. El Big Data es una oportunidad de nuevos negocios, las empresas lo utilizan para entender el perfil, las necesidades, las expectativas y los sentimientos de los clientes respecto a determinados productos y/o servicios determinados, esto adquiere gran relevancia al permitir poder adecuar la forma en que la empresa interactúa con sus clientes y en cómo les prestan servicio.

Big Data, problemática de transparencia y protección de datos

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Particularidades del Big Data

El análisis de los datos permite encontrar relaciones entre datos que en un principio, parecen no tener nada en común y puede beneficiar a las empresas, las organizaciones y al público en general, porque nos permite detectar patrones, tendencias y correlaciones para poder realizar la tomar decisiones de una forma informada. Es una herramienta muy útil para detectar correlaciones sutiles que pueden perderse al analizar conjuntos de datos más pequeños para realizar diagnósticos y pronósticos fiables en áreas muy diversas.

Los tipos de datos que podemos analizar son:

  • Datos estructurados: son los datos que tienen bien definidos su longitud y su formato, como las fechas, los números o las cadenas de caracteres. Generalmente están  almacenados en tablas. Como ejemplo son las hojas de cálculo o las bases de datos.
  • Datos no estructurados: son los datos que se encuentran en el formato tal y como fueron recolectados, carecen de un formato específico. No se pueden almacenar dentro de una tabla ya que no se puede desgranar su información a tipos básicos de datos. Como ejemplo son los documentos de texto, los correos electrónicos o los archivos PDF.
  • Datos semiestructurados: son los datos que no se limitan a campos determinados, pero que contienen marcadores para separar los diferentes elementos. Es una información poco regular como para ser gestionada de una forma estándar. Estos datos poseen sus propios metadatos semiestructurados que describen los objetos y las relaciones entre ellos, y pueden acabar siendo aceptados por convención. Como ejemplo es el caso del HTML.

Big Data, problemática de transparencia y protección de datos

Los datos se originan de formas diversas, alguna de ellas son:

  • Generados por las personas: son los datos generados por la interacción de las personas al enviar y responder mensajes y correos, realizar publicaciones y reacciones en las redes sociales, por la utilización de motores de búsquedas o en la generación de todo tipo de documentos.
  • Transacciones de datos: mediante las diferentes transacciones entre cuentas, las llamadas o los procesos automáticos de particulares y empresas. Las transacciones bancarias son un ejemplo claro al respecto.
  • E-marketing y web: al navegar por Internet, generamos una gran cantidad de datos, no solo a nivel de las páginas que visitamos y consultamos sino a nivel de tiempo de permanencia en cada una, cuales fueron los contenidos que mas nos han interesado y cuando y cuantas veces hemos visitado dichas páginas.
  • Máquina a máquina (M2M): hace referencia a aquellas tecnologías que comparten datos con todo tipo de dispositivos como pueden ser los medidores y los sensores, como ejemplo encontramos los GPS.
  • Biométrica: Se hace mención al conjunto de datos que proviene y están relacionados con la seguridad, defensa y servicios de inteligencia. Son generados por dispositivos como los lectores biométricos, lectores de huella de retina y demás.Big Data, problemática de transparencia y protección de datos

Problemática del Big Data

La utilización de los datos, plantea cuestiones éticas como la privacidad, la transparencia, la pérdida de identidad, la discriminación o la exclusión anticipada según características personales.

Respecto a la privacidad, resulta muy importante determinar la cuestión de quién en definitiva es el dueño de los datos que se analizan. Podemos preguntarnos por ejemplo, ¿Quién es el dueño de los datos que se recogen sobre nuestras interacciones con nuestros dispositivos móviles? ¿Pertenecen a la persona que interactúa, a la compañía que presta el servicio de acceso a Internet, a la empresa propietaria de los contenidos que visitamos o a cualquier agencia de inteligencia gubernamental que pueda acceder a ellos?

Gran parte del valor de los datos suele estar en los distintos usos indirectos que son diferentes de aquellos para los que fueron recolectados en su momento. De ello podemos concluir que puede llegar a existir un cierto riesgo de que los datos se analicen con fines distintos que los sujetos de los datos ni conocen, ni aprueban. Además de proteger la privacidad también es necesario que exista transparencia para que las personas tengamos total acceso a todos los datos que han sido recogidos sobre nosotros, de esta forma podremos ejercer nuestros derechos sobre nuestros datos.

También debemos tener en cuenta otros aspectos como la distribución o la venta de datos entre grupo de empresas, el robo masivo de datos producidos a distintas empresas de todo tipo como entidades bancarias o redes profesionales y acciones directas de empresas y agencias de inteligencia para obtener todo tipo de datos mediante  acciones de escucha o activación de cámaras en dispositivos móviles o la captura de archivos personales y empresariales. Todo esto no disminuye el grado de responsabilidad de los usuarios de distribuir sus datos personales y la utilización y actualización periódica de aplicaciones de protección tendientes a minimizar los riesgos de robo de datos personales.

Big Data, problemática de transparencia y protección de datos

En el nuevo reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, que ha entrado en vigor el 25 de mayo de 2016 pero que no se comenzará a aplicar hasta dos años después, el 25 de mayo de 2018, se unifica y moderniza la normativa europea sobre la protección de los datos, permitiendo a los ciudadanos mejorar su capacidad de decisión y control sobre sus datos personales y a las empresas aprovechar al máximo las oportunidades de un mercado único digital, reduciendo la burocracia y beneficiándose de una mayor confianza de los consumidores.

El nuevo reglamento Europeo también amplia notablemente el ámbito de aplicación territorial, este no queda restringido únicamente al espacio europeo, sino que es igualmente obligatorio para todas aquellas empresas responsables o encargadas del tratamiento de datos que no estuvieran establecidas en ámbito de la Unión Europea, siempre que estas ofrezcan bienes o servicios a ciudadanos que sí sean residentes o controlen el comportamiento de los datos en dicho territorio.

Fuente: Diario Oficial de la Unión Europea.

 

¿Qué opinas del Big Data? ¿Tienes alguna experiencia en el análisis de grandes volúmenes de datos? ¿Consideras que se vulneran la protección de los datos personales?
Espero tus comentarios del artículo o también puedes contactar directamente por otros temas y estaré encantado de ponerme en contacto contigo. Si te ha parecido interesante el presente contenido, sería genial que lo compartieras en tus redes sociales. Muchas gracias. :) :)

 

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