La utilización de técnicas Big Data se ha convertido en un fenómeno muy común en la actualidad. Las sociedades contemporáneas generan una cantidad ingente de datos que, si se analizan de forma correcta, pueden generar multitud de beneficios las organizaciónes.
No obstante, entre estos grandes volúmenes de datos, se pueden incluir datos de carácter personal. Estos deben ser debidamente tratados para salvaguardar, en todo momento, los derechos de los interesados.
¿Qué es Big Data?
Big Data es la búsqueda y análisis de información entre grandes volúmenes de datos, tratándolos de manera que se obtenga una nueva información que genere valor para cualquier organización.
De esta forma, se extrae información de los datos que ya se posee, dando lugar a nuevos datos que permiten aportar conocimiento acerca de nuevos extremos o ámbitos que hasta el momento no se sabía. El objetivo radica en convertir el dato en información de forma que se facilite la toma de decisiones y la búsqueda de oportunidades de negocio.
Las V de Big Data.
El fenómeno Big Data se encuentra compuesto de elementos:
- (i) volumen de datos,
- (ii) variedad de datos,
- (iii) velocidad en el tratamiento,
- (iv) veracidad en el tratamiento,
- (iv) valor de los datos.
Se produce el tratamiento de una gran cantidad de distintos tipos de datos que han sido generados y guardados por una organización, procesándolos rápidamente para extraer información de calidad y generar valor a través de esta.
Beneficios de Big Data.
La utilización de Big Data produce grandes beneficios para el desarrollo de la actividad económica empresarial permite:
- obtener un mayor conocimiento del negocio.
- conseguir una mejor planificación del negocio.
- obtener una mayor rentabilidad sobre los recursos propios, de forma que se optimicen y se permita estimar los beneficios que se puedan lograr a consecuencia de la actividad económica.
Tipología de Datos.
Los datos incluidos en Big Data se reciben de todo tipo de fuentes, dando lugar que dan lugar a tres categorías en función de su estructura:
- Datos estructurados: aquellos que se encuentran debidamente ordenados y clasificados. Por ejemplo: números ordenados en tablas.
- Datos no estructurados: aquellos que se encuentra en el formato original en el que fueron recogidos, sin la posibilidad de desglosar su información. Por ejemplo: archivos PDF o presentaciones PPT.
- Datos semiestructurados: son aquellos que no tienen una estructura común, pero poseen ciertos patrones que permiten diferenciarlos. Por ejemplo: HTML.
Implicaciones en la Privacidad.
Las organizaciones deben tener en cuenta la capacidad para tratar los datos que manejan, y concretamente, aquellos de carácter personal. De este modo, se ha de garantizar la normativa mediante la aplicación de las técnicas bajo un algoritmo que permita disociar los datos de carácter personal.
El objetivo es la anonimización de los datos para su extracción en formato no personal. La clave radica en la base legal legitimadora para el tratamiento, el consentimiento limita para la finalidad que se recabó pero la anonimización permite escaparse de ese uso primario y poder utilizar los datos para usos secundarios.
Es de vital importancia tener en cuenta el grado de agregación de la información, dado que, una base de datos reducida puede generar un enorme riesgo de que la información deje ser anónima.
En definitiva, Big Data comporta una disminución de la aplicabilidad de la normativa en materia de protección de datos y privacidad. Si bien, se han de considerar los riesgos y aplicar las técnicas óptimas, tal como la anonimización, para un cumplimiento adecuado.
Desde UBT L&C, garantizamos a nuestros clientes la asistencia de un equipo experto en la materia, asesorando y supervisando periódicamente los distintos aspectos del cumplimiento normativo en materia de privacidad.
Pablo Salas, Departamento de Privacidad
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