Hace tan solo diez años, internet dependía de los datos originados por las personas. Pero, desde 2016, los objetos conectados superan a la interconexión de los individuos.

Además, el 80% de los datos se almacenan en CPD'S y un 20% en dispositivos inteligentes, a lo que sumamos el incremento continuo del uso de tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial, el cloud computing o IoT.

Así que el actual contexto implica un cambio de paradigma que obliga a redefinir los riesgos, la problemática y los desafíos específicos en las soluciones IoT desde el punto de vista del tratamiento de datos personales.

Porque cada vez son menos los datos personales obtenidos directamente del interesado y podemos hablar de una economía de los datos que hace visibles aquellos que antes no lo eran y dónde las analíticas han multiplicado la cantidad y los tipos a recoger.

Todo este ecosistema requiere mecanismos de control. El llamado Gobierno del Dato considera aspectos de negocio y legales, organizativos y técnicos, y ayuda a que trabajen de forma conjunta y armonizada.

La UE, por su parte, lidera una estrategia de la gobernanza con la vista puesta en un mercado único digital europeo con normativa específica.

Esta incipiente regulación cuenta con un claro enfoque antropocéntrico que sitúa a la persona en primer lugar y que camina hacia una sociedad empoderada por los datos, pero siempre contando con un marco jurídico sólido.

Un nuevo escenario para los datos

Lo que está claro es que el volumen de datos actual no se puede analizar con métodos tradicionales, ni por su cantidad ni por su variedad ni por eficiencia.

Ahí entran en juego las soluciones Big Data, las que os ayudarán a las organizaciones a comprender mejor esos datos y tomar decisiones fundamentadas al revelar patrones invisibles, correlaciones ocultas, tendencias del mercado o preferencias de los clientes.

Solo estas tecnologías son capaces de atender las llamadas 'V's' prioritarias: volumen, variedad, velocidad, veracidad, variabilidad y valor.

En cuanto a su dinámica en la práctica, es importante entender que asistimos a una interrelación de tres tecnologías: IoT es la que recopila; las técnicas de 'minería de datos' se encargan de la analítica; y la IA realiza la explotación de esas grandes cantidades de datos resultantes.

Arquitectura de un sistema Big Data

Un sistema Big Data completo se puede estructurar en cinco capas principales:

  • Fuentes de datos
  • Almacenamiento (en data lake o almacenes distribuidos)
  • Procesamiento por lotes o en flujos en tiempo real
  • Análisis: con capacidad de analítica en tiempo real, a nivel de memoria o masiva
  • Presentación y aplicación

Pero, como es lógico en una tecnología disruptiva, el Big Data lleva aparejados una serie de riesgos: los derivados de la despersonalización y perfilado; de la correcta identificación y aplicación de una base de legitimación conforme a la normativa vigente; de la asimetría de poder y origen de los datos; del uso de metadatos; de la animización incorrecta; de la no limitación de la finalidad; de la falta de transparencia; de la limitación del plazo de conservación; de la necesidad de hacer evaluación de impacto; del ejercicio de derechos; de la falta de seguridad; o sesgos, por ejemplo, estadísticos o culturales.

Es por ello que se necesita conocer y aplicar normativa clara que pueda demostrar 'accountability'; es decir, que vela por la ética, la equidad, la privacidad y la seguridad en el tratamiento masivo de datos, además de diseñar, desarrollar y utilizar desde una óptica de gestión de riesgos.

Con todo ello, podréis aprovechar las múltiples ventajas y potencialidades de las soluciones Big Data en vuestras organizaciones sin descuidar el aspecto normativo.

El dato, el activo más importante para una empresa Data Driven

Todo deja hoy rastro digital y es posible obtener toda la información necesaria de la organización. Los datos se han convertido en el activo más importante; todos pueden ser convertidos en información y conocimiento y su explotación es clave para la optimización operativa y la generación de nuevos ingresos.

En las compañías Data Driven, el ecosistema Big Data ayuda a mejorar, optimizar y automatizar los procesos, mejorar la toma de decisiones y permitir a las empresas mantenerse competitivas y ser actores relevantes en la economía emergente.

¿Qué aspectos son claves para extraer valor y negocio de los datos?

  • Data Strategy o definición de para qué
  • Gestión y gobernanza o cómo
  • Analítica aprovechamiento o proyectos para la explotación del dato aplicando analítica e Inteligencia Artificial
  • Digitalización y automatización

En concreto, la plataforma Big Data Mileva es una estrategia moderna en torno al dato que permite integrar toda la información disponible en tiempo real. Los resultados son la obtención de nuevas palancas impulsoras del negocio y mejoras tanto en la toma de decisiones como en la calidad del servicio.

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