Data Analytics

Data Analytics y protección de datos personales

FORBES- 11 de enero de 2018

La protección de datos personales hará que las empresas redoblen los esfuerzos de innovación en productos basados en datos.

“Qué buen poder predictivo que tiene esta aplicación, ¿qué algoritmo de machine learning y qué data utilizaron en la empresa?”. “Utilizamos Redes Neuronales y los datos los sacamos de internet haciendo scraping”. Esta es una charla habitual entre algunas personas que hace Data Analytics en las empresas o en las start ups.

En el marco de la “cuarta revolución industrial”, en donde la Data “es el nuevo petróleo”, parece que todo se vale a nivel de datos. Muchas empresas y start ups están más preocupadas por el Analytics (y sus herramientas tecnológicas) que de la Data y de su uso apropiado. ¿El fundamento de esto? “Todo es en pos de la INNOVACION”. Pero seguramente esto no seguirá siendo de la misma forma.

A partir del 25 de mayo de este año comenzará a aplicarse el nuevo Reglamento General de Protección de Datos impuesto por la Unión Europea. En ese marco, “las empresas deberán revisar la forma en la que obtienen y registran el consentimiento, ya que prácticas de consentimiento tácito que hoy se aceptan bajo la actual normativa dejarán de serlo cuando el Reglamento sea de aplicación. Además, este prevé que el consentimiento haya de ser explícito en algunos casos, como en el caso de la autorización para el tratamiento de datos sensibles. Por ello, el consentimiento no podrá entenderse concedido implícitamente a través de algún tipo de acción positiva, por lo que será preciso que la declaración o acción se refieran explícitamente al consentimiento y al tratamiento en cuestión” así lo expresaba Mar España, la directora de la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) hace poco menos de un año.

Ahora, cabe preguntarse, ¿esta reglamentación impactará en la innovación que las empresas pueden realizar a través del Data Analytics?. Comencemos con la respuesta y después con el fundamento. No, no afectará. Los procesos de generación, apropiación y distribución de valor que las empresas generar a través del análisis y gestión avanzada de los datos, no tiene por qué ser diferente por cumplir con esta nueva norma. De hecho, puede ser que esta norma facilite el impacto positivo que tendrán los nuevos productos que se desarrollen con data.

¿Por qué? Porque no solo estará legitimada la tecnología analítica que se utilice (modelos de Machine Learning, o simplemente Data Mining) sino que se aportará valor sabiendo la fuente del dato. Es decir, sabiendo que el dato tiene un valor intrínseco, dado que será un dato validado y su uso será permitido y correcto. Eso, para los analistas de riesgo empresarial, será una buena noticia. Y cuanto más grande la empresa, más importante será poder reducir los riesgos de utilizar datos “no correctos”.

Ahora las empresas podrán generar valor, combinando conocimientos nuevos con los ya existentes, con la legitimación de que la data es adecuada. Los desafíos de innovación son los mismos. Ya hemos escrito ampliamente en este espacio sobre cómo innovar con Data Analytics, lo que cambia ahora es la propuesta de valor, la cual comenzará desde el momento de “acceso al dato”, lo que impactará directamente en la calidad del mismo.

Por lo tanto, las empresas no deberían preguntarse si es posible innovar, sino cómo hacerlo más profesionalmente, accediendo a datos de calidad, que cumplan con la regulación, y además aporten valor al negocio (y por ende al mercado). No es fácil, pero cada vez será más importante asegurar que los nuevos productos basados en data protejan los datos personales de los individuos.