Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
· Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
· Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes. (Powerdata, Especialistas en gestión de datos, 2015).
El big data complica el proceso de mantener el cumplimiento de GPDR así como otras normas de protección de datos de empresas. El volumen de datos es enorme y son transformados en diferentes formas y son usados de diferentes maneras. Y el GPDR se debe aplicar a todos los datos, ya sean proporcionados voluntariamente o recopilados por sistemas automatizados. Esto incluye datos personales almacenados y utilizados en data lakes y plataformas de big data.
La gestión de todos estos datos puede parecer una tarea insalvable. Sin embargo, con un plan de gobierno de datos integral, las organizaciones pueden hacer posible que los datos sean seguros y confiables e impulsar procesos de análisis más rápidos y colaborativos.
Las 4 claves de la gobernanza de datos en GDPR
Para gobernar los datos de forma efectiva y cumplir con GDPR es necesaria una combinación de personas, procesos y herramientas que se entrelazan a través de cuatro aspectos clave:
1. Descubrir
El proceso de descubrimiento es fundamental para identificar todas las características de los datos privados que deben ser gestionadas en conformidad con GDPR. Esto requiere una exploración extensiva de los datos para entender si se ha dado el consentimiento para usar los datos.
El proceso de exploración de datos es mucho más amplio que la simple identificación de datos personales privados. También incluye identificar:
· Cómo son o serán utilizados. Viendo como los datos son transformados, qué procesos utilizan los datos o sus derivados y qué acciones son tomadas debido a los datos.
· Si el consentimiento está aceptado. Determinando si la persona dió su consentimiento para utilizar los datos y de qué manera permitió el uso de los datos.
· De donde vinieron. Haciendo un seguimiento de los datos hacia atrás hasta llegar a sus fuentes y cómo fueron movidos a diferentes sistemas y diferentes formas dentro de la organización.
La gobernanza no desempeña un papel muy fuerte en esta etapa, pero el descubrimiento de big data sí lo hace. Los analistas requieren herramientas de descubrimiento de datos avanzadas y fáciles de usar para evaluar el estado de los datos y determinar dónde aplicar permisos que permitan la protección de datos de empresas. Un proceso de trazabilidad de los datos también proporcionará información valiosa sobre el origen de los datos y cómo se transformaron.
Lex Scripta
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