El mal uso del Big Data

Uno de los grandes desafíos del Big Data es evitar que derive en consecuencias negativas para la privacidad. El mal uso del Big Data no siempre parte de una mala intención, pero sí de una gestión poco rigurosa. Y aquí aparece una ambigüedad esencial ¿Cómo poner límites al uso de los datos sin afectar la base misma del Big Data, que depende de su volumen?

Las principales críticas hacia la ciencia de datos se centran en su impacto sobre la privacidad, la seguridad de la información y el uso comercial que hacen de ella tanto empresas como gobiernos.

El mal uso de la Ciencia de los Datos

Cada día se generan indigentes cantidades de datos transformados en información que a través de una explotación adecuada conlleva a un beneficio para todos nosotros. Pero se puede dar la circunstancia de que algunos organismos se sirvan de esta información para hacer un mal uso como por ejemplo en alguna campaña electoral en EE. UU. O el caso de la filtración de datos de Facebook (ahora Meta), en 2018, que implicó la transferencia inapropiada de 2,7 millones de datos personales de ciudadanos europeos a Cambridge Analytica.

La protección de datos en entornos Big Data va mucho más allá del cumplimiento normativo. Es un desafío estructural que atraviesa la arquitectura tecnológica, la gobernanza del dato y los modelos analíticos que operan sobre grandes volúmenes de información

A pesar de la extensa regulación nacional e internacional sobre el almacenamiento e interconexión de datos, especialmente en lo relativo a la protección de la privacidad, siguen proliferando redes paralelas de compraventa ilegal de información.

El mercado de datos personales es cada vez más grande y crece sin que nos demos cuenta, afectando en gran medida a la privacidad de las personas.

Los datos se han convertido en un activo codiciado, no solo por empresas y gobiernos, sino también por actores con fines ilícitos. Entre ellos, los más peligrosos, los cibercriminales.

También existen numerosas compañías que actúan como intermediarios de datos personales, recopilando información desde Internet, con o sin el consentimiento explícito del usuario, a menudo mediante cookies, para posteriormente comercializarla con terceros sin garantías sobre su uso final.

¿El reto? La protección de datos

La protección de datos en entornos Big Data va mucho más allá del cumplimiento normativo. Es un desafío estructural que atraviesa la arquitectura tecnológica, la gobernanza del dato y los modelos analíticos que operan sobre grandes volúmenes de información. El problema no reside únicamente en la captura, sino en la trazabilidad, el almacenamiento, la combinación de fuentes y los usos secundarios no previstos.

Uno de los mayores riesgos es la reidentificación de individuos a partir de datos supuestamente anonimizados. Cuando se cruzan múltiples bases con atributos correlacionables, es posible reconstruir perfiles personales sin necesidad de identificadores directos. Además, proliferan algoritmos que amplifican sesgos históricos, perpetuando decisiones discriminatorias bajo una apariencia de objetividad estadística.

Dominar el Big Data con integridad técnica y ética no es una opción. Es el único camino hacia soluciones escalables, sostenibles y respetuosas con las personas

Muchas organizaciones acumulan datos sin una finalidad concreta, sin auditar su origen ni evaluar su utilidad real. En estos contextos, proteger no significa restringir, sino diseñar con precisión. Y con este fin, las compañías pueden aplicar estrategias como el Data Quality, que garantiza la consistencia, fiabilidad y utilidad de la información, o el Data Masking, que reemplaza los valores sensibles dentro de una base de datos para permitir su análisis sin comprometer la privacidad de los usuarios.

En entornos distribuidos, con flujos que atraviesan APIs, lagos de datos y herramientas de visualización, la protección debe incorporarse desde el diseño. Esto implica aplicar principios de Privacy by Design, establecer entornos sandbox, limitar accesos, y fomentar una cultura de responsabilidad algorítmica que abarque todo el ciclo del dato.

¿Quién controla realmente los datos? ¿Qué límites establece la regulación? ¿Cómo se evalúa la ética de los modelos? Estas son algunas de las cuestiones que aborda el siguiente vídeo, centrado en los desafíos actuales de privacidad y gobernanza.

¿Cómo evitar los errores más comunes en Big Data?

Trabajar con Big Data exige mucho más que almacenar grandes volúmenes de información. Los errores más frecuentes no se producen por falta de datos, sino por decisiones mal estructuradas en el diseño, procesamiento o interpretación. La mayoría de los fallos no son técnicos, son estratégicos.

• Uno de los errores más graves es ignorar la gobernanza del dato. No se definen roles claros, ni responsables de calidad, ni flujos de verificación, lo que genera duplicidades, inconsistencias y falta de trazabilidad.
• Otro error habitual es construir modelos sin una comprensión profunda de las variables, lo que deriva en correlaciones engañosas, sobreajuste o sesgo algorítmico no detectado.
• También es común realizar integraciones entre fuentes heterogéneas sin mapear ni normalizar correctamente los campos. Esto conduce a estructuras de datos inestables, difíciles de auditar y de muy bajo rendimiento analítico. En entornos distribuidos, no contemplar el control del ciclo de vida del dato provoca que se trabaje con información obsoleta, errónea o sin valor estadístico.

Evitar estos errores requiere una combinación de cultura analítica, formación especializada y procesos sólidos. Aplicar validación cruzada, establecer pipelines de limpieza automatizados, definir métricas de calidad y documentar cada transformación no es una opción, es un estándar profesional.

El Big Data mal gestionado genera resultados espectaculares… Pero incorrectos. La diferencia entre acertar o fallar no está en el volumen, sino en la precisión con la que se orquesta cada paso del proceso.

¿Qué consecuencias legales tiene el uso indebido de datos?

El uso inadecuado de datos personales no solo compromete la confianza de los usuarios, sino que puede derivar en consecuencias legales severas para las organizaciones. Las normativas actuales contemplan sanciones económicas, restricciones operativas e incluso responsabilidades penales en casos de vulneraciones graves.

En el contexto europeo, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) establece multas de hasta 20 millones de euros o el 4 % del volumen de negocio anual global, aplicándose el valor que resulte mayor. Estas sanciones se han ejecutado en casos como el de British Airways o Clearview AI, donde las autoridades sancionadoras detectaron brechas de seguridad, recopilación masiva sin consentimiento o tratamiento ilícito de datos biométricos.

A estas sanciones se suman consecuencias reputacionales difíciles de revertir. Una filtración o una mala práctica puede derivar en pérdida de usuarios, cancelación de contratos, caída bursátil y deterioro de la imagen de marca. Un ejemplo reciente es el de TikTok, multada en 2023 por la Comisión de Protección de Datos de Irlanda por recopilar datos de menores sin verificar su edad, exponiéndolos a riesgos graves y sin ofrecer garantías suficientes de privacidad.

Además, en algunos marcos legislativos se contemplan responsabilidades penales personales para directivos y responsables de tratamiento, especialmente cuando se demuestra dolo o negligencia grave. La creciente presión normativa en sectores como salud, finanzas o tecnología exige a las empresas diseñar entornos de tratamiento de datos que no solo sean eficientes, sino jurídicamente seguros.

Las consecuencias del mal uso del Big Data no son hipotéticas ni futuras. Ya están ocurriendo. Y quienes no integren la legalidad en el diseño de sus sistemas de datos, están operando en terreno de riesgo.

Trabajar con Big Data exige mucho más que almacenar grandes volúmenes de información. Los errores más frecuentes no se producen por falta de datos, sino por decisiones mal estructuradas en el diseño, procesamiento o interpretación

¿Qué datos no deben usarse nunca sin consentimiento?

En cualquier entorno de análisis de datos, existen categorías de información que requieren un nivel máximo de protección y nunca deben tratarse sin consentimiento explícito, informado y verificable. Estos datos se conocen como categorías especiales y su uso indebido constituye una infracción grave según el RGPD y otras normativas internacionales.

Entre ellos se incluyen los datos biométricos (huellas dactilares, rostro, voz, iris), los datos de salud, la orientación sexual, la religión, la ideología política o sindical, y cualquier información que revele rasgos altamente identificables o que pueda provocar discriminación si se divulga o se utiliza sin control. También entran en esta categoría los datos de menores de edad o de colectivos especialmente vulnerables, cuya recopilación está sujeta a condiciones aún más estrictas.

Además, se consideran de alto riesgo los datos inferidos a partir de combinaciones de variables, como modelos que predicen embarazo, enfermedades, adicciones o perfil psicológico. Aunque técnicamente derivados y no declarados por el usuario, requieren el mismo nivel de consentimiento que los datos directos.

El uso de esta información sin una finalidad específica, base legal sólida y consentimiento explícito, compromete no solo la legalidad del tratamiento, sino la legitimidad del análisis. Automatizar decisiones basadas en variables sensibles sin supervisión humana o sin explicar sus implicaciones agrava el impacto ético y legal.

Dominar el Big Data también implica saber qué no tocar, cuándo detener un proceso y cómo diseñar sistemas respetuosos desde su origen.

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