El t\u00e9rmino \u201cBig Data\u201d puede definirse como el conjunto de tecnolog\u00edas, algoritmos y sistemas empleados para recolectar datos a una escala y variedad no alcanzadas hasta ahora y a la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n de valor mediante sistemas anal\u00edticos avanzados soportados por computaci\u00f3n en paralelo.<\/p>\n
Uno de los usos principales del Big Data es el establecimiento de correlaciones y elaboraci\u00f3n de patrones o perfiles de consumidores (profiling). Tiene especial inter\u00e9s en innumerables sectores en los que se lleva a cabo la venta por internet, e incluso en la venta presencial, a trav\u00e9s de las llamadas \u201ctarjetas de fidelizaci\u00f3n\u201d, que permiten conocer los h\u00e1bitos de compra de un ingente n\u00famero de consumidores. El Big Data tambi\u00e9n es una herramienta eficaz en sectores como el sanitario, donde existen ya muchos ejemplos de su eficacia, por ejemplo para reducir los tiempos de ingresos hospitalarios, o para predecir futuras enfermedades y riesgos sanitarios.<\/p>\n
Pese a las grandes ventajas que puede comportar, el Big Data tambi\u00e9n plantea evidentes riesgos cuando se contienen datos personales. Pi\u00e9nsese, por ejemplo, en el uso indiscriminado de tales datos sin preservarse adecuadamente la privacidad de las personas, o sin adoptarse las medidas de \u00edndole jur\u00eddica, organizativa o t\u00e9cnica que resulten precisas. El C\u00f3digo da unas pautas de actuaci\u00f3n para minimizar o eliminar dichos riesgos en tales proyectos, en l\u00ednea con lo dispuesto en el nuevo Reglamento Europeo de Protecci\u00f3n de Datos, que ser\u00e1 aplicable en Mayo de 2018.<\/p>\n
Principios b\u00e1sicos<\/strong><\/p>\n El C\u00f3digo recomienda considerar la privacidad desde el dise\u00f1o (Privacy by Design), con el objetivo de asegurar que las garant\u00edas de protecci\u00f3n de datos se incorporan ya desde la fase inicial de planificaci\u00f3n del proyecto. Asimismo, promueve la autorregulaci\u00f3n por parte de las empresas que gestionen proyectos de Big Data, mediante la elaboraci\u00f3n de c\u00f3digos de conducta en la materia (Accountability). Tambi\u00e9n exige la realizaci\u00f3n de evaluaciones de impacto para valorar los posibles riesgos, entre otros, en aquellos casos en los que se manejen datos relativos a la salud.<\/p>\n Aspectos legales y t\u00e9cnicos<\/strong><\/p>\n Sobre la base de los riesgos que originan estos tratamientos para la privacidad de las personas, el C\u00f3digo identifica aquellos aspectos que deben ser abordados para que los proyectos de Big Data sean conformes a la normativa sobre protecci\u00f3n de datos. Por una parte, trata los aspectos legales m\u00e1s relevantes a considerar, como la transparencia en la informaci\u00f3n previa facilitada a los afectados, o la obtenci\u00f3n del consentimiento y el ejercicio de derechos por dichos afectados, o qu\u00e9 sucede con usos posteriores, no previstos cuando se obtuvo el consentimiento informado. Por otra parte, el C\u00f3digo revisa las diferentes cuestiones t\u00e9cnicas y de seguridad a tener en cuenta en estos proyectos. En concreto, identifica las estrategias de privacidad m\u00e1s usuales: anonimizaci\u00f3n, cifrado, control de acceso y trazabilidad.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El t\u00e9rmino \u201cBig Data\u201d puede definirse como el conjunto de tecnolog\u00edas, algoritmos y sistemas empleados para recolectar datos a una escala y variedad no alcanzadas hasta ahora y a la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n de valor mediante sistemas anal\u00edticos avanzados soportados por computaci\u00f3n en paralelo. Uno de los usos principales del Big Data es el establecimiento… <\/p>\n