¿Cómo afectará el nuevo reglamento GDPR al Big Data?

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El GDPR es complejo y es necesario asesorarse legal y técnicamente. En lo que se refiere al aspecto técnico somos, sin lugar a dudas, tu mejor aliado.

[mk_fancy_title size="18" font_weight="500" font_family="none"]Como organización centrada en ayudar a nuestros clientes a sacar todo el valor posible a sus datos, no podemos pasar por alto los problemas con los que se tendrán que enfrentar a partir de mayo de 2018 con la entrada en vigor del GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) de la Comissión Europea, que supondrá grandes cambios en la recopilación y gestión de datos personales de los ciudadanos europeos.[/mk_fancy_title]Las empresas deben ser conscientes de los cambios que causará la entrada en vigor de este reglamento y nosotros, como proveedores y prescriptores de soluciones tecnológicas, somos los que atendemos a los clientes para asegurar que están de acuerdo con el uso que se les dará a sus datos.

Las sanciones por el incumplimiento del reglamento no deben tomarse a la ligera: pueden ser de hasta un 4% de la facturación anual o 20 millones de euros (como máximo, en ambos casos) según la gravedad de la situación.

En el contexto de las soluciones de Big Data, no todo lo que se gestiona ha sido entregada de forma consciente y voluntaria por el usuario. De hecho existen nuevos tipos de datos que se podrían clasificar en «datos observados», «datos derivados» y «datos inferidos». De dónde salen? Pueden provenir de fuentes de acceso público, sensores (IoT), cookies o pueden generarse mediante algoritmos de machine learning y métodos analíticos.

Independientemente de la complejidad del análisis, es necesario cumplir con las normas europeas de protección de datos. Por tanto, si nos acogemos al consentimiento o a los intereses legítimos como fundamento jurídico para el tratamiento de los datos personales para el análisis mediante Big Data, debemos cumplir todas las condiciones establecidas en el GDPR.

Es evidente que los principios de minimización y retención de datos podrían ser difíciles de cumplir. Por eso, las empresas que lleven a cabo grandes análisis de datos deberán definir claramente el objetivo de este análisis desde el principio y garantizar que los datos personales no són excesivos y son relevantes para el objetivo.

Llegados a este punto, ¿qué podemos recomendar a nuestros clientes?

Incorporar un proceso de evaluación del impacto de la privacidad en grandes proyectos de datos para ayudar a identificar los riesgos de privacidad y abordarlos adecuadamente.
Anonimizar los datos personales cuando no sean necesarios para el análisis que se tiene que llevar a cabo.
Adoptar un enfoque de privacidad por diseño en el desarrollo y aplicación de grandes análisis de datos.
Ser transparentes en el uso de los datos para grandes análisis de datos y proporcionar avisos de privacidad en las etapas apropiadas durante un gran proyecto de gestión de datos.
Desarrollar principios éticos que ayuden a reforzar los principios clave de protección de datos.
Implementar auditorías internas y externas de los algoritmos de machine learning para verificar si hay sesgo, discriminación o errores.

En cualquier caso, hay que tener cuidado con esta transformación del dato para garantizar la conformidad de los clientes respecto a sus datos. Como es sabido, tanto la exactitud como la calidad de los datos son cruciales en un proyecto de Big Data, porque si el análisis de Big Data se basa en información inexacta, los algoritmos de machine learning podrían tomar decisiones equivocadas o injustificadas.

Este es un tema complejo y, para que el nuevo reglamento no nos dé dolor de cabeza, es necesario asesorarse legal y técnicamente lo más pronto posible. De lo primero no podemos encargarnos, pero en lo que se refiere al aspecto técnico somos, sin lugar a dudas, tu mejor aliado. Si la aplicación del nuevo reglamento te anima a reconsiderara tu entorno de Big Data actual o te plantea nuevos proyectos y quieres afrontarlos con tranquilidad desde el principio, puedes contar con nosotros.

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