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Perspective Big Data

¡No al apocalipsis de los datos!

18-ago-2016

Los algoritmos sofisticados llevan mucho tiempo anclados en las estrategias empresariales. Pero: el análisis predictivo de datos ahonda en la organización. Así, estos sistemas han de tener una seguridad máxima.
Balancing data and security: making predictive data analytics powerful and secure.
Buscando el equilibrio entre datos y seguridad: haciendo que el análisis predictivo de datos sea potente y seguro.

El análisis predictivo de datos, la subdisciplina más importante del análisis de grandes datos, está haciendo más incursiones en organizaciones y empresas que cualquier otra tecnología anterior. Las fuerzas de los Estados Unidos en combate, por ejemplo, utilizan un producto de un proveedor de software importante para elegir por dónde van a patrullar al día siguiente. Los algoritmos muestran los puntos potencialmente peligrosos a lo largo de las rutas, y lo hacen de manera extremadamente fiable. Otras soluciones de análisis predictivo de datos sugieren enfoques nuevos a las cadenas de suministros dentro de la empresa basados en datos sobre el tiempo atmosférico, información de los proveedores y datos de infraestructura. Los resultados: un gran ahorro y una mayor eficacia. O por ejemplo la venta al por menor, donde los precios son fundamentales para cada negocio. Las corazonadas y los datos históricos hace mucho que dejaron de ser factores clave; el análisis predictivo de datos está haciendo incursiones decisivas. Cuando se analiza los datos, las predicciones son mucho más fiables que si un producto languidece en las estanterías a 10.99 € o se convierte en un éxito de ventas por 9.99 €. Resumiendo: hay una buena razón por la cual los algoritmos sofisticados se están convirtiendo, con cada vez más frecuencia, en una parte integral de la estrategia empresarial.

El Fort Knox de los activos digitales

Sin embargo, como resultado de esta penetración, las aplicaciones deben tener integridad absoluta. Después de todo, representan las “joyas de la corona” de una organización: “Y esas joyas de la corona serán de fácil acceso en la nube y vía aparatos móviles a través de nuestras empresas hiperconectadas; y no sólo para nosotros, sino también para nuestros adversarios”, nos previene Art Coviello, Presidente Ejecutivo de RSA, una empresa de seguridad. Por consiguiente, las empresas tienen que analizar todos sus registros y han de tener el contenido adecuado para brillar en la oscuridad. Dicho de otra manera, cuando une empresa profundiza en el análisis predictivo de datos y lo pone, por ejemplo, a disposición de su personal de campo, los activos más valiosos de la empresa –sus conocimientos, los datos de sus clientes e incluso sus patentes e informaciones– se vuelven móviles. Y eso no es todo: además de estos aspectos de seguridad de los datos, los factores de privacidad también desempeñan un papel. Los datos de los clientes o los resultados de los análisis de riesgo, por ejemplo, no sólo son decisivos, sino que también pueden tener un aspecto de compromiso.

Las cuestiones de seguridad son un obstáculo para el análisis predictivo de datos

No debería sorprender a nadie que un estudio conjunto de empresas alemanas conducido por Bitkom, la asociación industrial alemana de TI, y la consultora KPMG, haya revelado que las cuestiones legales y de seguridad son los mayores obstáculos para el uso de análisis de datos innovadores. Además, un 41 por ciento de los participantes en el estudio habló de una situación legal incierta. En particular, las cuestiones de privacidad se interponen en el camino para la aplicación del análisis avanzado para datos con estructuras diversas y desde fuentes diferentes. Casi una tercera parte (un 29 por ciento) de los participantes también expresó su preocupación por la crítica pública como una razón para no usar el análisis de datos.
Sin embargo, se ha asesorado a las empresas para que no dejen que el tren del análisis salga de la estación sin ellos. Después de todo, cuando miles de millones de dispositivos están conectados e intercambian datos los unos con los otros en Internet de las Cosas, por ejemplo, y estos datos y su análisis conforman el valor de la empresa, dejar escapar las oportunidades que presenta el análisis predictivo de datos parece ser, como mínimo, negligente.

Buenas noticias: la solución está a la vista.

¿Un dilema sin solución? Para nada. Como muestran una serie de estudios. Razón de más para volver a plantearse la seguridad, sobre todo la seguridad de las TI. Por ejemplo, imponer políticas estrictas para los dispositivos móviles, con un mantenimiento remoto para asegurar que sean siempre seguros y, en caso de emergencia, se puedan eliminar. Requerir y promover una cooperación estrecha entre los usuarios y la seguridad de las TI; incluyendo exigencias estrictas para las técnicas de cifrado, una autentificación del usuario efectiva y, si procede, la anonimización de los datos. Como tal, hay una buena razón por la cual los análisis predicen un fuerte crecimiento en los servicios de gestión de la seguridad en el contexto del análisis de datos. A veces, las empresas necesitan un colaborador fuerte que tenga la seguridad de grandes datos como una de sus competencias esenciales. Finalmente, un análisis predictivo de datos que a la vez sea eficaz y seguro es una característica de una gestión del riesgo equilibrada: las empresas tienen que ser capaces de identificar sus riesgos de modo generalizado y saber dónde están sus zonas de riesgo digital. Sólo entonces podrán aplicar una seguridad máxima en estos puntos candentes.

El boom está llegando, de una manera o de otra.

Lo más importante: se puede diseñar el análisis predictivo de datos para que sea tanto eficaz como seguro. En el fondo, se trata de una cuestión de recursos. Ni que decir tiene que la seguridad exige inversión. Sin embargo, al mismo tiempo, estos gastos con frecuencia se reflejan, rápidamente, en un valor corporativo aumentado, como muestran estas cifras: en 2013, investigadores de mercado de IDC predijeron que el mercado para el análisis de grandes datos aumentaría hasta 16.100 millones de dólares durante el año siguiente y que seguiría creciendo hasta los 32.400 millones para 2017. De hecho, los ingresos del análisis de grandes datos ascendieron a 125.000 millones de dólares en 2015, según un informe reciente de Accent Technologies. Eso es una cifra impresionante y, seguramente, no será un fin en sí mismo.