Big Data Monetización, Seguridad, Privacidad y Confianza
Los datos son muy valiosos, cada día es mayor la
cantidad de empresas que confían en sus datos para tomar las mejores decisiones
de negocio y predecir el futuro, el análisis en tiempo real permite agregar
valor al negocio con lo cual las empresas recogen más datos, más rápido y de
más fuentes que nunca, siendo el punto de partida para la aparición de Big Data
y el Internet de las Cosas.
Estos grandes volúmenes de datos también tienen un
valor directo significativo a ser monetizado, mediante la venta a terceros de
estos datos de forma total o parcial, se estima que para el 2016 se duplicara
el porcentaje de empresas que buscaran obtener ganancias sobre sus datos y
muchos de esos datos son relacionados con sus clientes (Privacidad).
Es importante tener en cuenta que el daño causado por
el robo de identidad es mucho más severo que el causado por el robo de una
tarjeta de crédito, ya que no se puede emitir una nueva identidad, con lo cual
el seguro de salud, los créditos y el estatus legal de cada individuo estarán
en peligro.
Con todos estos datos y el valor que representan,
cobra mucho sentido que los hackers se esfuercen mucho más para robarlos, la
verdadera pregunta es ¿Cómo proteger esos datos de amenazas cada vez más
persistentes e inteligentes, preservando el valor para la empresa?
Para proteger estos datos y al mismo tiempo preservar
su valor, es necesario protegerlos de forma granular y al más bajo nivel
posible, por ejemplo asegurar campos de forma individual permite una gran
flexibilidad en la protección de campos sensitivos, mientras que los campos que
no contienen información personal se mantienen de forma legible. Proteger esta
información representa un reto por sí solo, pero monetizar los datos significa
enviarlos a otras organizaciones con sus propios perfiles de seguridad, anonimizar los
datos no es viable cuando buscamos obtener dinero por ellos, pero desvincularlos
de la información más sensible (ej. Nombre, número de identificación, fechas de
nacimiento) es vital para proteger la privacidad de los individuos, con lo cual
debemos utilizar otros métodos de protección como tokenizar
(sustituir elementos de datos importantes con elementos no importantes),
permitiendo preservar la longitud y el tipo de dato. Con este tipo de técnicas haremos
que esos datos sean inutilizables para que otros ejecuten procesos de análisis,
mientras que ayudamos a proteger la privacidad de los individuos.
Es poco probable que evitemos por completo el robo de
datos, pero si podemos lograr que sea un proceso muy difícil, que estos sean inútiles
o que el daño que se logre con ellos sea mínimo. Proteger los datos de forma
granular, a nivel de campos o parte de ellos, nos permite continuar disfrutando
de los beneficios de la monetización mientras que colocamos una enorme barrera
de prevención en el robo de identidades.