Los avances tecnológicos y la reducción de los costes de almacenamiento están permitiendo, junto con el desarrollo de las técnicas estadísticas, el análisis de datos masivos. Estos datos en grandes cantidades que vienen de distintas fuentes, son heterogéneos y varían rápidamente, es lo que se conoce como big data. Hoy precisamente se celebra el día europeo de la Protección de Datos y la AEPD lo ha dedicado al Big Data y la Internet de las cosas.

Algunos ejemplos de Big Data son los datos de nuestra actividad en las redes sociales, tráfico web, transacciones en tiendas online, sensores en wearables y móviles, datos con geoposicionamiento, datos científicos, financieros, de salud o los de las smartcities, etc.

La analítica de estos big data descubre tendencias, muestra el comportamiento de los usuarios y permite realizar pronósticos. Los clientes desvelan, con sus datos de uso, sus necesidades, cómo utilizan productos y servicios, los patrones de compra y anticipan los posibles cambios en la demanda. Con la analítica de big data las empresas pueden optimizar la toma de decisiones, sus estrategias de marketing, su eficiencia interna y adaptar sus productos y servicios a los gustos y necesidades de los consumidores.

No cabe duda de que cuanto mejor conozcamos a nuestros clientes y más adaptemos a ellos nuestros productos y servicios, mayores podrán ser nuestros beneficios. En este mercado globalizado si utilizamos analítica de big data no sólo podremos aplicarla para mejorar nuestros procesos si no para optimizar nuestras estrategias comerciales.

Todas las empresas y en particular los sectores tecnológico, financiero, energético, científico y de salud e incluso la administración pueden beneficiarse en gran medida de estos avances. Los pronósticos de enfermedades, cambios en el clima o fraudes bancarios, por poner algunos ejemplos, son muy significativos para el avance en el desarrollo de nuevos fármacos, estrategias energéticas o de seguridad y en el desarrollo de políticas públicas.

Pero la retención masiva de datos de carácter socioeconómico, demográfico, de comportamiento (búsquedas, compras, comentarios,…) y financiero con propósitos analíticos puede afectar a los derechos de los consumidores al suponer pérdidas en su privacidad y libertad individual. Los legisladores, los tecnólogos y las empresas se enfrentan al reto, desde una perspectiva de seguridad y privacidad, de garantizar que los consumidores tengan el suficiente control sobre sus datos para prevenir el uso indiscriminado de estos a la vez que se mantiene su utilidad para extraer conocimiento, patrones y, en resumen, valor.

Retos de privacidad y seguridad en big data

Al margen de los posibles aspectos éticos que se derivan de los usos abusivos, como por ejemplo la vigilancia a la que podemos estar sometidos y la discriminación o control social, existen otros retos de seguridad y privacidad a los que se enfrentan las empresas que usen big data:

• Falta de transparencia al solicitar el consentimiento, por la dificultad de hacer llegar al usuario el alcance del mismo, es decir, los propósitos y por cuanto tiempo van a ser utilizados sus datos, y sus alternativas.
• Pérdida de control del usuario sobre sus datos como en el caso de datos procedentes de sensores y cámaras, post en redes sociales o análisis de búsquedas en el web. Esto puede ser la causa de una pérdida de confianza.
• Reusabilidad de los datos más allá de su propósito original como en el caso de los datos personales que recogen las aplicaciones móviles de salud y ejercicio físico que puedan ser reutilizados por seguros médicos, proveedores de equipamiento deportivo, etc. Si ocurre puede causar indignación de los usuarios.
• Mala calidad de los datos o falta de integridad por proceder de fuentes no fiables o por falta de precisión y pulcritud en los métodos de recogida.
• Inferencias no éticas y re-identificación al cruzar diferentes fuentes de datos que pueden causar violaciones de privacidad por desanonimización de los datos como muestran estos casos.
• Permanencia de datos personales durante largos periodos de tiempo, a la cual se opone el derecho al olvido.
• Pérdida o fuga de datos sensibles a gran escala con la consiguiente pérdida de imagen y daño a nuestros clientes.
• Discriminación en el caso de sistemas automáticos de toma de decisión por ejemplo si excluyen a usuarios por su supuesta capacidad de compra de la oferta de determinados productos y servicios.
• Dificultad para monitorizar y hacer cumplir los controles sobre la privacidad de los datos que hacen difícil por ejemplo la auditoría o la identificación de vulnerabilidades.

La privacidad ya ha enfrentado a usuarios contra empresas. Un ejemplo reciente es el caso de Max Schrems contra Facebook que derivó en la sentencia del Tribunal Superior de Justicia Europeo y dejó sin efecto los acuerdos de Safe Harbour con Estados Unidos como contábamos en el post: Puerto seguro: privacidad vs negocio.

Por otra parte la Agenda Digital Europea tiene entre sus objetivos la creación de un mercado único digital europeo en el que se enmarca el acuerdo para la armonización de la protección de datos que incluye reformas para:

• Integrar los principios de privacidad por diseño y privacidad por defecto, es decir que la protección de los datos personales esté integrada en el diseño de los productos y servicios desde su concepción.
• Que las empresas que monitoricen el comportamiento de los ciudadanos europeos, sin importar su procedencia, tengan que aplicar las normas de protección europeas.
• Un marco legal que fomente la privacidad como incentivo para generar confianza y potenciar el desarrollo de negocios basados en big data.

Por ello si vamos a implantar big data en nuestro negocio para el tratamiento de datos personales tendremos que considerar aspectos de legales como nos recuerda esta noticia Small Data (Big Data para pymes) publicada por Microsoft:

• Transparenciaa la hora de informar de la finalidad del tratamiento sobre todo si utilizamos la recogida de datos para analizar comportamientos y preferencias personales.
• No recoger más datos de los estrictamente necesarios para evitar vulnerar el principio de calidad de los datos.
• Evitar invadir la intimidad de nuestros clientes si no queremos perder su confianza.
• Recordar que para obtener los gustos y preferencias de nuestros usuarios es posible disociarlos de los datos que identifican a las personas, anonimizándolos de forma irreversible lo que permitirá su tratamiento y conservación indefinida.
• Revisar que los proveedores de servicios de almacenamiento cumplen los requisitos para evitar la pérdida o robo de información.
• Comprobar la ubicación de los servicios que contratemos en la nube para evitar la transferencia internacional de datos a países con niveles no adecuados de protección.

La analítica de Big Data abre un gran abanico de oportunidades para la mejora de los negocios, si además hacemos que estos sean privacy-friendly o respetuosos con la privacidad ganaremos en confianza de nuestros clientes.

Source: Si usas Big Data que sea respetando la privacidad de tus clientes