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.

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