Big Data y problemas de privacidad derivados de ella

Big data ha sido un fenómeno durante la última década más o menos. El análisis de Big Data tiene varios usos en la vida cotidiana, pero su uso más significativo ha sido mejorar las empresas. Por ejemplo, el análisis de big data puede ayudar a las empresas minoristas a predecir los artículos más populares cada temporada y también a predecir qué artículos serán populares en qué lugares. Esto ayuda a las empresas a mejorar las ventas y la satisfacción del cliente. El poder del big data está siendo utilizado por varias industrias. Pero con el poder masivo viene la preocupación por los problemas de privacidad. Si bien el análisis de big data resulta útil de muchas maneras, también facilita la invasión de la privacidad de las siguientes maneras.

Big Data y problemas de privacidad derivados de ella

Big Data y problemas de privacidad derivados de ella

Violaciones de privacidad

Algunos usos del análisis de big data resultan en la violación de la privacidad. Por ejemplo, las empresas minoristas a menudo usan análisis de big data para predecir los detalles de los clientes. Estos detalles son a menudo de naturaleza personal, y revelarlos puede conducir a la pérdida de trabajos o situaciones incómodas. Las organizaciones, los minoristas o cualquier otro tipo de negocio no deben tomar medidas que violen la privacidad de las personas..

Anonimato imposible

Con el análisis de big data, podría ser imposible tener archivos de datos anónimos. En la era de los dispositivos inteligentes, es difícil hacer algo para mantener su identidad en secreto. Incluso cuando los archivos de datos se anonimizan, se pueden combinar con otros archivos para identificar a las personas. Esto significa que ya nadie es completamente anónimo.

Discriminación

Si bien la discriminación siempre ha existido en todos los sectores, el análisis predictivo solo lo ha hecho más común y de una manera que no es realmente objetiva. Por ejemplo, una organización financiera puede no ser capaz de determinar la raza de una persona a partir de una solicitud de préstamo, pero podría hacerlo con la ayuda de varios otros datos recopilados a través de análisis de big data e Internet de las cosas (IoT). Entonces la solicitud de préstamo de un solicitante podría ser rechazada. Este tipo de “discriminación automatizada” puede ser contraproducente en la mayoría de los casos.

Falla de enmascaramiento de datos

Muchas organizaciones usan el enmascaramiento de datos, pero si no se usa correctamente, el análisis de grandes datos podría revelar fácilmente la identidad de las personas. Big data todavía es muy nuevo, y a la mayoría de las organizaciones no les importan los riesgos que podrían conducir a una violación de la privacidad. Debe existir una política adecuada que establezca reglas para el enmascaramiento de datos, para garantizar la máxima privacidad de las personas..

Sin precisión completa

Aunque el análisis de big data es poderoso, no es completamente exacto. Hay algoritmos defectuosos, modelos de datos incorrectos y datos inexactos sobre las personas. Esto podría facilitar malas decisiones, si no se valida la precisión de los datos. Los datos inexactos pueden dañar a las personas y causar la pérdida del trabajo, diagnósticos erróneos falsos y la denegación de servicios esenciales. Si se confía ciegamente en el análisis de big data sin ninguna verificación de los datos, podría dar lugar a una gran cantidad de problemas y poner en riesgo a muchas personas.

Irrelevancia de los padres y derechos de autor

Los grandes datos podrían dificultar la obtención de patentes, ya que llevaría mucho tiempo verificar la unicidad de la patente, gracias a la enorme base de datos de información para examinar. También haría irrelevantes los derechos de autor, porque los grandes datos facilitan la manipulación y el ocultamiento de datos. Como consecuencia, las regalías asociadas con información patentada o con derechos de autor podrían convertirse en cosa del pasado. Eso no sería bueno teniendo en cuenta que hay mucho trabajo duro en inventar algo nuevo. Si quieres ver una excelente película sobre esto, mira el producto de cocina que esa joven inventó en la película Joy. Su propia familia también era escandalosa.!

Cómo abordar los problemas de privacidad de Big Data

Si bien el análisis de big data es muy prometedor para las empresas e inspira desarrollos significativos en varias organizaciones, la preocupación por la privacidad es una consecuencia importante. Antes de usar el análisis de big data, las organizaciones siempre deben tener en cuenta algunas cosas. Algunos de estos son:

  • Antes de utilizar el análisis de big data, las organizaciones deben considerar al menos diez riesgos de privacidad asociados con la estrategia.
  • Debe haber reglas, políticas y pautas claras para los usos de análisis de big data que salvaguarden la privacidad de las personas..
  • Debe haber controles de seguridad y privacidad incorporados en el sistema antes de ponerlos en uso.

Pensamientos finales

La tecnología es una herramienta necesaria para todas las empresas modernas, y el big data es la innovación tecnológica más poderosa de los últimos tiempos. Al igual que todas las tecnologías, existe un lado bueno y oscuro del análisis de big data: al tiempo que ayuda a las organizaciones en sus procesos comerciales, el big data también viola regularmente la privacidad y la seguridad de los datos. Tener pautas y reglas adecuadas en los lugares debería ayudar a hacer un mejor uso de los análisis de big data sin poner en juego la privacidad.

Kim Martin
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