Nada es gratuito: pagamos con nuestros datos.

La gratuidad en los entornos virtuales es uno de los aspectos más controvertidos que se debate en la arena digital.

Muchas veces, nos encontramos con aplicaciones, suscripciones y plataformas que rezan gratuidad. Sin embargo, debemos saber que en la economía digital, todo tiene un precio, y ese precio son nuestros datos.

A partir de la huella digital que vamos dejando impresa en el  mundo virtual, tanto los Estados como las corporaciones, se van nutriendo de la información y los datos que vamos volcando en la red.

De esta manera, a través del uso de algoritmos y valiéndose de la asistencia de la inteligencia artificial, son capaces de detectar e identificar nuestras preferencias de consumo e intereses personales, a los efectos de establecer patrones de conducta, predecir comportamientos y ofrecer nuevos servicios y productos fabricados a medida del consumidor.

A continuación, compartimos un vídeo en el que se ilustra brevemente esta situación:

¿Qué es la minería de datos o data mining?

Hoy vamos a hablar del concepto de "minería de datos" —data mining— , que seguramente habrán escuchado nombrar cuando se habla de big data. Intentaremos contestar algunos interrogantes que surgen en torno a esta noción.

¿A qué llamamos minería de datos?

Cuando hacemos referencia a la minería de datos, nos estamos refiriendo a un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objeto de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de esos datos en un contexto específico. 

¿Para qué sirve el data mining?

Este tipo de tratamiento resulta muy útil, ya que ayuda a determinar comportamientos, tendencias y otros factores estadísticos que sirven para la toma de decisiones en diferentes ámbitos. El Data Mining nos permite transformar datos en información relevante, y para ello, se aplican técnicas de estadística, computación e Inteligencia Artificial.

Como ya lo ha señalado la Dra. Johanna Faliero, "El big data o tratamiento de datos a gran escala y data mining son dos caras del mismo proceso ya que uno se encarga de procesar grandes masas de datos mientras que el otro se ocupa de extraer datos útiles de dichos procesamientos. (...)Respecto de la utilización de las técnicas de big data y data mining, tanto la inteligencia artificial, el machine learning o aprendizaje automático y el deep learning o aprendizaje profundo hacen uso de ellas."

La minería de datos hace posible:

• Filtrar la información que resulta redundante y no reviste carácter relevante
• Hacer un buen uso de  la información relevante para  analizar y evaluar resultados probables.
• Mejorar la calidad de las decisiones que se toman en virtud de la información disponible.

Para ofrecer un panorama simplificado de la temática abordada, compartimos con ustedes un breve video:

Big Data y Marketing

Las empresas siempre buscan el posicionamiento de sus marcas. Nos hacemos estas preguntas:
¿Cómo pueden hacerlo?
¿Se beneficiarían si utilizaran Big Data en Marketing ?

¿Y si te contamos que empresas como Netflix y British Airways se han beneficiado de esta forma? Mencionamos algunos puntos positivos detectados por el uso de Big Data en Marketing:

• Mejora en el tráfico
• Mejora la posición competitiva
• Mejora la calidad
• Mejora la eficiencia en campañas de ventas

Pero para que te puedas orientar en este tema y que formes tu propia opinión, te invitamos a ver el siguiente video. Esperamos que lo disfrutes y que también aprendas un poco de Marketing....

¿Cómo las empresas logran mejores resultados gracias al Big Data?

“generamos más información en dos días que en toda nuestra historia hasta antes del 2003”. Eric Schmidt, director ejecutivo de Google

Semejante volumen de información puede transformar por completo el mundo del marketing y posibilitar que las empresas logren mejores resultados gracias al uso del Big Data. Cuando navegamos por internet dejamos un rastro claro sobre quienes somos, qué es lo que nos interesa, con quienes nos relacionamos y dónde y de qué manera compramos. Los siguientes son solo algunos casos de empresas que obtuvieron mayores beneficios:

Starbucks:

Antes de tomar la decisión de apertura de un local, es necesario disponer de información que permita conocer la proyección económica de la zona. Para ello utilizan información sobre la ubicación, tráfico, área demográfica y comportamientos del consumidor. Esto le permite definir si abrir una cafetería en una determinada zona le significará un incremento en sus ingresos o no. También le permite advertir el rendimiento de un local y tomar decisiones sobre su continuidad. Además, gracias a su aplicación móvil, conoce muy bien a sus clientes y de esta forma consiguen generar cupones de descuento y promociones personalizadas.

Amazon:

Gracias a su amplia variedad de productos, es quien más conoce de sus clientes. Sabe cuál libro estamos leyendo, cuál serie nos interesa, qué queremos comprar, en qué lugar del mundo nos encontramos.
Amazon no solo estudia el comportamiento del usuario, sino que se basa en tendencias basadas en el comportamiento de usuarios de similares características.

Cuando una persona contacta a servicio al cliente con una solicitud o consulta, el empleado que responde ya tiene en su pantalla toda la información sobre el consumidor: qué productos busca, cuáles ha comprado, en qué momento del día, etc.  

Todo esto se reflejó en el crecimiento de ventas en un 20%.

Les dejamos un video sobre como funciona el Big Data en los servicios web de Amazon.

Nike:

Con la adquisición de Celect y la creación de productos wereable, que permiten aplicar inteligencia artificial a objetos como relojes o zapatillas, recopilan información sobre sus clientes y sus hábitos deportivos. 

Gracias a ello, desarrolla nuevos productos de acuerdo a las necesidades y preferencias del mercado, tiene un mejor control de inventario y no tener productos que no se vendan.

Las ventas del negocio directo de Nike aumentaron 12% y aumentó su cotización en bolsa aproximadamente un 8%.

Netflix:

Los analistas de datos de Netflix recolectan y analizan enormes cantidades de datos relacionados al comportamiento del usuario: los géneros que busca, el número de capítulos que ve seguidos, el tiempo que se demora escogiendo algo que ver, etc

Todo esto se tradujo en la creación de su propia serie teniendo en cuenta los hábitos y comportamientos de millones de personas. Es así que en 2013 desembarcó en la plataforma House of Cards, un drama político (que ya sabían tendría gran acogida) cuyo director tampoco fue elegido al azar, sino que la gente sabe que es talentoso y que sus productos suelen ser buenos.

Es por ello que hoy, Netflix vale más que Disney.

Grandes ciudades y Big Data

Quienes viven en grandes ciudades o deben trasladarse a ellas para trabajar, experimentan una gran dificultad en la movilidad diaria frente a los conglomerados de personas y transporte en las calles. 

¿Cómo agilizar la movilidad en las grandes ciudades usando big data? A través de este video, podremos encontrar algunas medidas que se han llevado a cabo en la ciudad de Nueva York que intentan dar una solución a esta pregunta, una de ellas, a través del uso de las bicisendas.

La premisa fundamental: "Se pueden diseñar calles para las personas y no sólo para coches"

Los invitamos a verlo!  

¿Querés formarte en Big Data y convertirte en un experto?

Los profesionales de Big Data actualmente se encuentran entre los perfiles más buscados por las empresas ya que se ha producido un aumento en la recopilación de datos y el análisis de información de sus clientes, así como en la interpretación de grandes volúmenes de datos. 

Motiva la búsqueda de estos perfiles situaciones tales como la necesidad de iniciar el proceso de transformación digital, planificar el plan de marketing, la estrategia de comunicación o incluso en la selección de personal.

Nos preguntamos entonces cuáles son las competencias que requiere el perfil del profesional en Big Data, qué formación académica requiere y dónde cursar sus estudios. 

En cuanto a sus competencias profesionales, el experto en Big Data debe poder recopilar y analizar los datos para luego convertirlos en información útil para la empresa en la que colabora, según las necesidades que éstas requieran. Un dato de color es que no requiere ser hábiles en matemática ni saber programar. 

En la actualidad, existen diversos perfiles vinculados al análisis de datos, a los que se puede acceder mediante diferentes opciones formativas.

De acuerdo a información provista por el portal Universia, lo más dificultoso radica en la formación de estos expertos para cubrir esta gran demanda debido a dos cuestiones:

1) El tipo de formación

Esta habitualmente se limita a estudios de posgrado o máster, que exigen a los interesados en el área contar con un nivel formativo anterior y por lo tanto disminuyen los posibles candidatos a capacitarse en áreas de Big Data.

2) La orientación de la formación

Lo más habitual es encontrar formación destinada a quienes desean ser científicos de datos o administradores de los mismos. Esta orientación olvida una de las funciones más importantes para una empresa que decide usar datos: la del ejecutivo que define el camino a seguir.

Siendo que la necesidad de estos profesionales es cada vez mayor y la oferta de profesionales capacitados menor, algunas universidades nacionales e internacionales han puesto el foco en la formación de estos profesionales y han encontrado opciones formativas bajo la modalidad de cursos cortos de capacitación o la inclusión de la materia Big Data en la formación de grado.

En Argentina, mencionaremos solo algunas opciones que brindan las instituciones universitarias públicas y privadas:

• Cursos de Actualización de Posgrado sobre Datos (Universidad Tecnológica Nacional)
• Especialización en Ciencia de Datos (Instituto Tecnológico de Buenos Aires)
• Diplomatura en Ciencia de Datos Aplicada (Universidad Austral) 
• Programa Ejecutivo de Big Data y Analytics (Universidad de Palermo)
• Diplomatura en Ciencias de Datos (Universidad Argentina de la Empresa)
• Maestría en Ciencia de Datos (Universidad de San Andrés)
• Curso de Data Mining y Big Data (Universidad de Buenos Aires)

Si estás pensando en estudiar alguna carrera y te gustan los datos, definitivamente convertirte en un profesional de Big Data pareciera ser una excelente opción con muchas chances de salida laboral inmediata.

Fuentes: Universia, Mastermania

Big Data como herramienta de monitoreo en la educación a distancia

Desde los inicios del siglo XXI, la sociedad se encuentra en un proceso de transición en el cual la información cumple un rol fundamental. Así lo plantean para el ámbito educativo autores como Dolence y Norris (1995), Reigeluth (1994) o Huba y Freed (2000) u organismos nacionales e internacionales como la OCDE (1996), el Banco Mundial (2002), UNESCO (1998b) o ANUIES (2000), entre muchos otros.

La característica más relevante de este nuevo paradigma radica en la aplicación extensiva de las Tecnologías de Información y Comunicación (TICs) que, dentro del marco de las instituciones educativas, se visualiza a través de la modalidad del aprendizaje e-learning o educación a distancia. 

Los antecedentes de esta modalidad educativa son recientes: se empieza a gestar, aproximadamente en la década del ’70, con el desarrollo del correo electrónico, los boletines electrónicos y los grupos de discusión electrónica o News Groups. Pero fue con el desarrollo de Internet y los navegadores gráficos a partir de la década del ´90 se fue conformando con las posibilidades actuales.

Hablar de e-learning o educación a distancia ha sido un tópico polémico a lo largo de estos años. Si bien esta modalidad se caracteriza por su versatilidad y su flexibilidad, entre otras ventajas, frecuentemente ha generado (¿y por qué no? -continúa generando-) puntos de vista encontrados de aceptación-rechazo, optimismo-pesimismo, confianza-recelo, entusiasmo-miedo. Tal es así que muchos educadores se han resistido a la implementación de las nuevas herramientas tecnológicas y a las tantas estrategias de enseñanza y aprendizaje novedosas, motivantes y desafiantes que existen hoy en día. 

Ello ha sido así hasta que el aislamiento social preventivo obligatorio como consecuencia de la pandemia del coronavirus obligó, a partir del mes de marzo de este año, a las instituciones de todos los niveles educativos a sumergirse en plataformas virtuales para poder continuar con el dictado de las clases. Y aquí resurge con plenitud el formato de las “clases virtuales” o el tan resistido concepto de e-learning o educación a distancia.     

Hoy podemos decir que se convirtió en una realidad que nadie dentro del mundo educativo puede eludir y al que todos deben acceder para la transmisión de conocimiento y el aprendizaje. En la actualidad, podemos encontrar algunas escuelas dentro del Gran Buenos Aires que ya vienen aplicando big data con la finalidad de monitorear la educación a distancia.  

El caso de las escuelas de nivel inicial y primaria en el municipio de Vicente López

La Municipalidad de Vicente López, en la zona norte de la Provincia de Buenos Aires, actualmente se encuentra aplicando la plataforma MATIFIC con sus alumnos de nivel inicial y primaria para la enseñanza de la asignatura Matemática. 

¿Qué es MATIFIC?

MATIFIC es una plataforma de e-learning con un abordaje didáctico destinado a alumnos de jardín hasta sexto grado. Es un método israelí cuya finalidad es aprender matemáticas jugando. La enseñanza se imparte a través de juegos interactivos y actividades prácticas que se denominan “episodios”. Cada episodio dura entre 5 y 15 minutos e introduce un concepto matemático específico. De esta manera, permite que cada estudiante autogestione su aprendizaje a su ritmo, de acuerdo a los episodios de enseñanza que establece previamente su docente.

Esta plataforma se aleja del método de enseñanza tradicional ya que los mencionados episodios se desarrollan con un entorno gráfico y sonoro que invitan al aprendizaje y buscan convertir al alumno en protagonista.  Uno de sus diferenciales es su concepción lúdica. Inicialmente, se gestó como un juego para mantener el interés de los niños en edad escolar, muchas veces disperso en las clases tradicionales.

Si bien la aplicación fue confeccionada por un equipo multidisciplinario de Israel -compuesto por matemáticos, ingenieros en software y especialistas en juego- éste ha sido adaptado para que pueda ser utilizado en las escuelas argentinas. 

¿Cómo funciona MATIFIC? 

MATIFIC se basa en la tríada educativa docente-alumno-dispositivo y su finalidad no es reemplazar el docente sino complementar su rol. Para poder llevar a cabo su tarea, el docente recibe previamente una capacitación presencial o virtual brindada por expertos en la herramienta y dentro de la plataforma, al docente también se le ofrece contenido pedagógico.

Cada docente planifica las clases y asigna las actividades (episodios) que ingresa luego a la plataforma. Este "plan de lecciones" elaborado por el docente ayuda a guiar la enseñanza y a sacarle el máximo provecho a la tecnología. Cada vez que un alumno resuelve una actividad en casa, se emite un informe en tiempo real que el docente puede visualizar en cualquier momento.

Estos informes siguen la evolución del alumno a lo largo de la cursada. De la comparación con sus compañeros de clase se abren los caminos a seguir. Cuando un alumno presenta dificultades o no logra resolver los ejercicios, la misma plataforma propone actividades adicionales que el docente puede aceptar o no. En cambio, cuando un alumno supera sin ningún inconveniente los juegos, se recomiendan desafíos más apremiantes. La idea es personalizar la clase y atender las necesidades de cada uno de los alumnos.

Características de la pedagogía de MATIFIC: 

Se pueden mencionar las siguientes:

*Aprendizaje con sentido: Presenta objetos comunes en entornos comunes con los que los niños pueden relacionarse para comprender la matemática en profundidad.

*Aprendizaje reforzado: Los episodios se diseñan para afianzarse mutuamente, lo que ayuda a los niños a dominar conceptos matemáticos centrales. No castiga a los niños por los errores sino que los anima a experimentar y jugar para fomentar la comprensión.

*Aprendizaje en espiral: ofrece prácticas distribuidas en los diferentes grados. Con el uso a largo plazo, los niños pueden volver a relacionarse con conceptos centrales de dificultad creciente y reforzar habilidades aprendidas previamente.

Algunas opiniones sobre el uso de MATIFIC:

Un estudio de Western Sydney University del año 2016, que siguió la evolución de chicos israelíes durante un año, arrojó que el 91% elevó su compromiso hacia al aprendizaje y que mejoraron sus notas en los exámenes de matemática en un 34%.

Por su parte, la subdirectora de Educación del municipio de Vicente López Cristina Rodrigues, sostiene que "es valioso el Big Data a través de los informes de los alumnos en tiempo real, ya que le permite a la institución ir conociendo los distintos procesos en el recorrido de los aprendizajes de los alumnos, trabajando con múltiples niveles en el mismo aula". 

Por último, ya en el año 2018 MATIFIC fue implementada en 50 escuelas públicas y 12 privadas en nuestro país, pero se sabe de pocas instituciones que hayan compartido sus experiencias hasta ahora. 

Sin embargo, todo indicaría que la aplicación del big data para el monitoreo de la educación a distancia constituye una excelente iniciativa del Municipio de Vicente López y ojalá otras autoridades la imiten para hacer de la educación un momento de disfrute en esta época tan atípica como así también una instancia más amena para los niños que no les gusta estudiar matemática.

*Fuentes: I-Profesional, Infobae, Matific

Vigilancia digital masiva

El periodista Guillermo Borella, desde Valencia (España) ha publicado el pasado 2 de mayo de 2020 un interesante artículo en el diario La Nación titulado: “BIG DATA. ¿VAMOS HACIA SOCIEDADES DE CONTROL Y VIGILANCIA?, en relación a la actual pandemia y a sus efectos en la sociedad hoy y en miras al futuro.

Aquí podremos resumir y anticipar algunos aspectos interesantes de su publicación:

• En los países asiáticos confían en que el big data ofrece un gran potencial para defenderse de la pandemia y salva vidas. Por ello han desplegado un arsenal de dispositivos de control digital con la finalidad de rastrear la propagación del virus o para monitorear el cumplimiento de las reglas de distanciamiento social, entre ellas: cámaras de reconocimiento facial y drones.   
• En los países de Occidente, frente a la falta de información acerca de quién está enfermo o es contagioso y quién no, los gobiernos cerraron sus fronteras y decretaron el confinamiento. Las democracias comenzaron a desarrollar herramientas para limitar el brote.
• Argentina: en la provincia de Santa Fe, los detenidos por violar la cuarentena se ven obligados a descargar una aplicación que rastrea su ubicación. La Justicia calificó como delito cualquier intento de "borrar, desinstalar o desactivar" la herramienta.
• Estas nuevas herramientas reúnen información altamente personal que puede ser mal utilizada o explotada en democracias y autocracias por igual. La gran pregunta es: ¿dónde está el límite?
• Un riesgo es que los gobiernos, presionados para encontrar una salida al confinamiento, establezcan sistemas de vigilancia y recopilación de datos que no estén bien planificados y sean difíciles de revertir una vez que el brote esté bajo control. 
• ¿Estamos cruzando un umbral en el uso de la tecnología?  La pandemia provocará un nuevo escenario que favorecerá la relación entre tecnología y vigilancia.

En el siguiente enlace, los invitamos a leer su artículo completo:  https://www.lanacion.com.ar/opinion/big-data-vamos-hacia-sociedades-de-control-y-vigilancianota-de-tapala-hora-de-las-grandes-tecnologicasel-celular-nueva-arma-de-los-gobiernos-para-combatir-la-pandemia-nid2360212

No se lo pierdan!

¿Quién protege nuestros datos personales en tiempos de Coronavirus?

El pasado 13 de abril, en su programa Big Data Radio Show, el periodista Ernesto Mislej entrevistó a la Dra. Johanna Caterina Faliero, especialista en derecho informático para problematizar sobre el impacto que tiene el tratamiento de datos sensibles en la lucha contra el Covid-19.

A continuación, compartiremos el Podcast que se encuentra disponible en : Wetoker.com, y que se titula: ¿Quién protege nuestros datos personales en tiempos de Coronavirus?

 Nuestros datos puede servir en la lucha por el coronavirus. Pero, ¿hasta donde? Los datos sensibles merecen el máximo nivel de protección. Johanna Caterina Faliero nos enseña sobre los resguardos a tener en cuenta.

 

Los desafíos jurídicos del big data - Por Johanna Caterina Faliero

A los efectos de esclarecer el panorama jurídico del big data y sus efectos legales, compartimos un artículo de la Dra. Johanna Caterina Faliero, que se encuentra publicado en la edición 2019  del  Suplemento Legaltech II de Thomson Reuters - La Ley , dirigido por Gaston Bielli, Santiago Mora y Diego Fernandez.



En el siguiente enlace, encontrarán el link de descarga gratuita: https://www.thomsonreuters.com.ar/es/soluciones-legales/biblioteca-de-contenidos/suplemento-legal-tech-ii.html

Cinco preguntas incómodas sobre el Big Data

La periodista audiovisual Sabrina Tortora responde cinco preguntas incómodas sobre el Big Data.
De manera muy clara, expone los riesgos que trae aparejado el Big Data, y recorre una serie de ejemplos que nos ayudan a reflexionar sobre esta herramienta tecnológica.
A continuación, compartiremos los interrogantes planteados, y los invitamos a reflexionar sobre estas preguntas:

1) Toda esta data, ¿qué tan "big es?
2) ¿Es necesario acumular tanta información?
3) ¿El big data es un peligro para la humanidad?
6) ¿Despilfarro de dinero?
5) ¿Big data es Dios?

Big data y salud

Es un tema que resurge en el actual contexto de pandemia, pero sobre el cual los especialistas en la materia vienen advirtiendo desde hace tiempo:  los importantes beneficios que tiene el uso de big data en salud, también encierra peligros.

Por eso, en este artículo nos proponemos recordar algunos de los tópicos jurídicos que emergen a partir de la utilización de tecnologías de almacenamiento de grandes volúmenes de datos de salud.

1. Consentimiento. El primer requisito para la recolección, almacenamiento, uso y transferencia de la información de salud de una persona es su consentimiento. Si bien hay acuerdo en que se trata de un recaudo básico y necesario, existen algunas controversias en torno a su alcance.

¿Consentimiento amplio o restringido? Un elemento de debate lo constituye el hecho de si el consentimiento tiene que ser siempre expreso y restringido o puede ser amplio. La amplitud se vincula con la posibilidad de utilizar la muestra o los datos extraídos de ella para otros estudios u otras finalidades que no fueron inicialmente informados al paciente.

La UNESCO admite el consentimiento "amplio" para investigaciones que contribuyen al "bien común" pero con salvaguardas como la posibilidad de controlar que la información no se va a usar para tomar una decisión sobre la persona o que será usada de modo de impactar en la persona o la comunidad. Otra salvaguarda refiere a la intervención del comité de ética para asegurar el respeto de los derechos de los participantes y el cumplimiento de la normativa.

2. Privacidad y confidencialidad. El segundo tópico jurídico implicado en esta materia es el referido a la privacidad y confidencialidad. Lógicamente, este tema guarda estrecha conexión con el del consentimiento. Los riesgos para la confidencialidad se vinculan con la facilidad con la que se puede transferir datos personales tan sensibles y decisivos, como así también por la posibilidad de hackeo de las bases de datos. La protección de la confidencialidad supone la no difusión de los datos, la prohibición de su transferencia sin consentimiento del titular, la prohibición de su uso para otros fines que los que fueron incluidos en el consentimiento y la adopción de las medidas de seguridad para evitar robo de información. Particularmente sensibles son los usos comerciales de la información personal y el conocimiento que la persona debe tener sobre ello.

3. Discriminación por razones de salud. La protección de la información personal apunta a resguardar la privacidad y la confidencialidad, y a prevenir daños. Entre las acciones que pueden suponer un daño se encuentra la discriminación por razones de salud. Además, un aspecto particularmente sensible de la expansión de las biotecnologías aplicadas a la información es el referido a la desigualdad en el acceso a los beneficios generados por esas tecnologías. Estas crecientes desigualdades aparecen como más apremiantes en los casos en que se utiliza información de personas que luego no participan de los beneficios generados por su propia información.

Conclusiones. En la alianza entre big data y salud, todos los actores debemos tener presente que tenemos derecho a la clara afirmación de la finalidad de la base de datos, procedimientos de consentimiento informado abierto, garantías para el acceso, la rectificación y la cancelación de datos, la protección de nuestra privacidad, información respecto del destino de los datos luego del fallecimiento, información sobre el almacenamiento, duración y calidad para asegurar la confidencialidad, menciones específicas sobre la propiedad de las bases de datos y las posibles operaciones de que podrían ser objeto, así como también transparencia de los algoritmos.

La ética del dato

Para todos aquellos que trabajan con datos, resulta inherente a su día a día, esto que se conoce como la ética del dato: cómo “hacer el bien”, en su actividad como gestores del dato.

La discusión parece enraizarse en las bases más filosóficas imaginables, pero sin embargo, la realidad interpela a las empresas para que la traduzcan de forma estructurada y bien organizada de manera que aporten valor a sus organizaciones. 

Javier Ballesteros, Manager de Management Solutions, define a la ética del dato como: “el uso responsable y sostenible de la información que beneficia a las personas y a la sociedad”. 

Así, la ética del dato permite a las compañías ser transparentes sobre cuál es el proceso para llegar a tomar una decisión sobre los datos, que a su vez se tratan de las personas. 

La importancia radica en que todos los implicados en la gestión del dato poseen la responsabilidad conjunta de determinar qué tipos de algoritmos hay, a qué decisiones están vinculadas y qué impacto están creando en la sociedad. 

Si el big data representa una inversión ventajosa y rentable para las compañías, su uso debe ser ético. Aquí se presenta la disyuntiva a la que se enfrentan sus directores: la utilización del big data debe realizarse de manera sostenible, segura y con responsabilidad. El reto está, entonces, en que esto no anule los beneficios del big data, sino que la ética del dato se constituya como un verdadero valor agregado. 

Si entendemos que la ética debe aplicarse a todo el ciclo de vida de los datos, las empresas deben establecer principios para el aprovisionamiento, el uso y la transmisión de la información. Y esos principios deben estar en consonancia con los Diez Principios del Pacto Mundial de Naciones Unidas por una gestión ética.

En este sentido, Rafael Fernández Campos, CDO de Bankia y presidente del Club CDOs Spain, propone un conjunto de 7 principios que podrían servir de condensación de los pocos códigos desarrollados hasta el momento:

1. La persona en el centro: el procesamiento de datos debe ir siempre en beneficio de aquellos de los cuales los hemos capturado y proteger su dignidad, integridad, libertad, privacidad y seguridad.
2. Control personal sobre los datos: los clientes/usuarios son los auténticos dueños de sus datos, por lo que siempre deben tener control sobre ellos.
3. Transparencia: tanto los datos almacenados, como el propósito para hacerlo, además del resultado de los procesos automáticos (algoritmos), deben ser transparentes y explicables para los intervinientes. 
4. Igualdad: el tratamiento de datos debe respetar el principio de igualdad, atendiendo especialmente a la protección de los sectores más vulnerables de la sociedad y a las grandes asimetrías en la información disponible, para evitar discriminación y estigmatización.
5. Seguridad y privacidad: los datos deben estar siempre protegidos para garantizar la privacidad.
6. Responsabilidad: la compañía debe ser responsable del uso ético de los datos en todo su ciclo de vida, lo que conlleva implantar las medidas suficientes para garantizar dicho principio, diseñar productos y algoritmos éticamente responsables.
7. Sostenibilidad: la ética del dato debe incorporarse en la estrategia empresarial global, de forma que sea perdurable y consustancial a la misión de la compañía, lo que supone el impulso de una cultura ética dentro de la organización.

El gobierno del dato

Como factor clave de éxito, ningún proyecto de ética del dato puede sostenerse sin un gobierno del dato robusto y sostenible, lo que sitúa la labor del Chief Data Officer en el centro de la estrategia de la compañía. 

¿Por qué es tan importante gobernar el dato? Simplemente porque pretender agregar valor sin saber sobre qué datos vamos a aportarlo, o si las capacidades tecnológicas de la empresa permiten soportar tales datos, carecería de sentido.

Por lo tanto, el gobierno del dato constituye los cimientos sobre los cuales construir, entre otras cuestiones, la ética del dato.

Como el lector podrá apreciar, todo esto implica un cambio de estrategia para las empresas, pero también una transformación cultural muy importante para toda la sociedad. 

Big data para predecir el comportamiento ciudadano

Te presentamos una empresa que utiliza la información de las redes sociales para determinar la "geografía mental" de la población de una ciudad.

La idea de la ciudad como algo vivo, dinámico y en constante cambio es la que guía la filosofía de trabajo de Habidatum, una de las empresas más importantes del mundo en el análisis y gestión del big data generado por los habitantes urbanos. 

Habidatum recoge los datos espontáneos generados por las personas que se mueven en un espacio urbano determinado y realiza un análisis posterior de los mismos a través de una plataforma online. Los datos provienen de distintas fuentes como las menciones en redes sociales, llamadas telefónicas, acceso a redes WiFi, transacciones económicas a través de tarjetas de crédito o flujo de viajeros en transportes urbanos. 

Con toda esta información, debidamente filtrada y analizada, se pueden obtener patrones que ayuden a entender mejor cómo es la vida en las ciudades. Y, sobre todo, cómo la sienten quienes las habitan o visitan estos espacios.

La empresa, fundada por Alexei Novokov, ha desarrollado proyectos para distintas urbes en varios puntos del planeta como Londres, Moscú, Nueva York, Barcelona o Dubai. Novokov, licenciado en Geografía y doctor en Economía y Filosofía por la Academia de Ciencias de Rusia, está convencido de que el futuro de la habitabilidad pasa por la aplicación inteligente de la información. En ciudades que crecen a un ritmo vertiginoso, sólo si somos capaces de saber lo que hacen los habitantes urbanos para predecir sus comportamientos, podremos hacer de los espacios urbanos lugares sostenibles, eficaces y, lo más importante, humanizados. 

Interesante, ¿no?