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Articulo de Opinión
  • Inteligencia y seguridad: el dato y la innovación tecnológica.

  • 31/01/2018 - José María Blanco. Director de Ciberinteligencia Estratégica . Prosegur Ciberseguridad

  • Las nuevas tecnologías están apoyando al analista de inteligencia a superar la limitación humana para procesar e interpretar grandes cantidades de datos.


  • Valoración.

  • El dato y la información se han convertido en el oro del siglo XXI, un bien preciado y, por tanto, a proteger. El Big Data se presenta hoy como la solución a todos nuestros problemas, apoyado por el vertiginoso proceso de cambio tecnológico, con sus pilares en Hadoop y bases de datos NoSQL. En este contexto, el científico de datos se ha configurado como el nuevo gurú empresarial. Incluso, hasta el punto de ser considerada, la profesión más sexy del siglo XXI, según Harvard Business Review.

      

    Las nuevas tecnologías están apoyando al analista de inteligencia a superar la limitación humana para procesar e interpretar grandes cantidades de datos. Le permiten manejar la volatilidad, el volumen y la variedad de la información, teniendo en cuenta, además, su carácter desestructurado. De esta forma, se logra gestionar la complejidad de las relaciones, reducir los sesgos, y presentar los resultados de una forma “amigable” tanto para el analista como al posible decisor.

     

    Atendiendo a un proceso de inteligencia, o al denominado ciclo de vida del dato, las nuevas tecnologías favorecen la gestión de fuentes y añaden nuevas tipologías: internet de las cosas, machine learning, smart cities o la telemetría. Lo que nos está abocando a un mundo hiperconectado, con sensores capaces de recoger y transmitir información continuamente. Un segundo aspecto clave a considerar en la gestión del dato es la capacidad de almacenamiento. Pero el proceso no termina ahí, si lo que se pretende es convertir datos e información en conocimiento y, específicamente, en inteligencia accionable. Para ello, es preciso incorporar capacidad de análisis, basada en metodologías y modelos matemáticos. Como ejemplo, la minería de datos recurre al análisis de componentes principales PCA, algoritmos, redes neuronales, redes bayesianas o máquinas de vectores soporte.

     

    Finalmente, habría que considerar los riesgos que se corren si admitimos que el dato es la gran solución a todos nuestros problemas. Por enumerar solo algunos: tecnocentrismo (aplicación de la tecnología incluso para la solución de problemas que no son tecnológicos), nuevos sesgos (los algoritmos dependen de seres humanos, por lo que no son neutrales), desigualdad (entre quienes ceden datos, sin saberlo, y quienes los aprovechan), riesgos para la privacidad, inducción de toma de decisiones en el ser humano, paralización por el dato, o limitaciones para la detección de hechos disruptivos o wild cards.

     

    Y es que, admitámoslo, el mundo no sería igual sin serendipia.


  • Más Información: http://www.prosegur.com/lineas-negocio/ciberseguridad