Los datos, uno de los pilares de la nueva economía, ganan cada vez más y más importancia. Hasta ahora, han estado en una segunda línea, o quizás tercera, porque se ha infravalorado su importancia, porque no se les ha visto la utilidad o simplemente por falta de conocimiento.
Han pasado años desde que el término big data empezó a formar parte de nuestro vocabulario. Al principio, big data formaba parte de una ecuación con tres incógnitas: negocio, analítica y tecnología. ¿Qué ha pasado, ¿cómo ha evolucionado cada una de ellas?, ¿se ha resuelto la ecuación?
La incógnita del negocio se fue disipando cuando a las 3 V’s del big data (Volumen, Velocidad, Variedad) se fueron sumando otras V’s, hasta incluir por fin a la más importante de todas: la V de Valor. Nada de lo que se construye tiene sentido si no hay un por qué y un para qué. Podemos decir que la primera incógnita está, en principio, despejada.
La incógnita de la tecnología también ha sido resuelta: su avance es indiscutible y a día de hoy es un facilitador contrastado al alcance de cualquier proyecto, obviamente con los recursos adecuados para su análisis e implementación.
La incógnita de la analítica ya tiene respuesta: el big data permite poner en marcha modelos matemáticos exigentes en cuanto a procesamiento para ganar eficiencia en la obtención de resultados. Los algoritmos aplicados (supervisados, como las redes neuronales; no supervisados, como los jerárquicos, etcétera), lejos de ser nuevos, son el resultado del intento de preservar el conocimiento en el tiempo.
Entonces, ¿qué falta para que esta ecuación se pueda resolver definitivamente?
Gobernanza de datos
Tanto la tecnología como la analítica son facilitadores suficientemente maduros para contribuir a generar valor, pero faltaba incluir una variable, la relativa a la gestión propia de los datos, es decir, su gobernanza.
La correcta gobernanza de los datos se traduce en:
Implementar sistemas de calidad en las diferentes fases del ciclo del dato.
Optimizar los procesos de las diferentes plataformas.
Controlar el flujo de datos desde su entrada hasta su utilización interna o externa.
Conocer quién, cómo y cuándo accede a ellos.
Clasificar los datos en función de su sensibilidad.
Implementar procesos de anonimización y seudoanonimización para su correcta explotación.
Analizar detenidamente sus fuentes de origen (¿podemos utilizar en nuestro procesos datos capturados directamente de la web, bien de organismos públicos, bien privados, sin un análisis del impacto del mismo?).
Implementar procesos de minimización de datos, como exige el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos).
Inventariar las actividades de tratamiento.
Definir un marco ético para el uso responsable de los datos.
Europa promueve la buena gobernanza
En mayo de 2016 se publicó en el BOE el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la legislación europea que protege los derechos de las personas físicas en lo relativo a la gestión y circulación de sus datos.
En España, la entidad encargada de velar por una correcta gobernanza de los datos es la AEPD (Agencia Española de Protección Datos), que supervisa a las diferentes entidades, imponiendo en los últimos meses multas récord por el uso inapropiado de los datos, es decir, por una mala gobernanza.
La UE dicta claramente en la European Strategy for Data cómo se deben gestionar los datos. Además, existe la propuesta de reglamento Data Governance Act, que promueve un mercado único de datos que agilice su gobernanza bajo los principios y valores de la UE (GDPR).
Crear la cultura del dato
Podemos concluir que los datos no son una materia estanca, de un equipo en particular. Son manipulados por casi todas las personas y áreas de las organizaciones y por eso es necesario apostar e invertir por una cultura del dato que sea transversal y honesta, y que dedique tiempo a la formación pero también a la ejecución de buenas prácticas.
Las empresas que sepan entender realmente qué es y cómo debe ser la gobernanza del dato serán capaces de dar un paso hacia adelante en su mercado.