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La policia utiliza Sensorvault, la base de datos de ubicaciones de Google para resolver crímenes

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La policía estadounidense está aprovechando la enorme cantidad de información de localización del gigante tecnológico en su esfuerzo por resolver crímenes, con los problemas añadidos de privacidad que esto conlleva.

La base de datos de Sensorvault está conectada a un servicio de Google llamado “Historial de ubicación”. La función, que comenzó en 2009, incluye informacion de dispositivos Android y Apple.

El historial de ubicación no está activado de forma predeterminada. Google pide a los usuarios que lo habiliten cuando están configurando determinados servicios (por ejemplo, alertas de tráfico en Google Maps o imágenes de grupo vinculadas a la ubicación en Google Photos).

Si tienes activado el Historial de ubicación, Google recopilará tus datos siempre que hayas accedido a tu cuenta y tengas Google Apps habilitadas para la localización en tu teléfono. La empresa puede recopilar los datos incluso cuando la persona no está utilizando sus aplicaciones, si la configuración de su teléfono lo permite.

Segun New York Times, funcionarios de las fuerzas de seguridad de todo el país utilizan la información en una base de datos de Google llamada Sensorvault con registros de ubicación de cientos de millones de dispositivos en todo el mundo para resolver crímenes.

Aunque la nueva técnica puede identificar a los sospechosos cerca de los delitos, corre el riesgo de recoger la información sobre los transeúntes inocentes, lo que pone de relieve el impacto que la recopilación masiva de datos por parte de las empresas puede tener en la vida de las personas.

 

 

Big data. Hagamos hablar a los datos

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Rodríguez Canfranc, Pablo. Big data. Hagamos hablar a los datos. Profesiones Digitales 1. Madrid: Fundación Telefónica, 2019

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El reto del big data consiste en poder gestionar la avalancha de información en bruto que nos rodea para darle una utilidad. La data science es una disciplina basada en métodos matemáticos, estadísticos y de programación informática, que permite responder a preguntas relacionadas con la estrategia de una empresa u organización, describiendo, anticipando y prediciendo sucesos y recomendando acciones.

PROFESIONES DIGITALES es una colección de monográficos de Fundación Telefónica que pretende dar a conocer aquellos perfiles profesionales más demandados por la economía digital.

Con un lenguaje sencillo y divulgativo, cada número acerca al lector una disciplina en la que desarrollan su actividad los trabajadores con los puestos más vanguardistas, ofreciendo de esta manera una breve orientación sobre nuevas áreas laborales.

 

Big data. Hagamos hablar a los datos

 

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Big data. Hagamos hablar a los datos. Madrid: Fundación Telefónica, 2018

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El reto del big data consiste en poder gestionar la avalancha de información en bruto que nos rodea para darle una utilidad. La data science es una disciplina basada en métodos matemáticos, estadísticos y de programación informática, que permite responder a preguntas relacionadas con la estrategia de una empresa u organización, describiendo, anticipando y prediciendo sucesos y recomendando acciones.

PROFESIONES DIGITALES es una colección de monográficos de Fundación Telefónica que pretende dar a conocer aquellos perfiles profesionales más demandados por la economía digital.

Con un lenguaje sencillo y divulgativo, cada número acerca al lector una disciplina en la que desarrollan su actividad los trabajadores con los puestos más vanguardistas, ofreciendo de esta manera una breve orientación sobre nuevas áreas laborales.

¿Qué es y qué importancia tiene la gestión de datos de investigación (GDI)?

 

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Alonso-Arévalo, Julio ¿Qué es y qué importancia tiene la gestión de datos de investigación (GDI)?. Desiderata, nº 10 – Año II – enero, febrero y marzo de 2019

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El aumento del volumen y organización de la información capturada por las empresas y organizaciones, el incremento de los multimedia, las redes sociales y la “Internet de las cosas” van a impulsar un crecimiento exponencial de los datos en el futuro más inmediato. La importancia de estos datos sobre patrones de comportamientos serán un recurso vital para el desarrollo social y económico de la sociedad, por lo que será necesaria la planifi cación, gestión y reutilización de estos datos.

Los Big Data pueden ofrecer la promesa de convertir los datos en una ventaja competitiva.

Business information and infographics concept.

. Karim Taga,  Michael Opitz, Arvind Rajeswaran, Lokesh Dadhich, Jorge Abril-Martorell, Pranav Prince “Telecoms data monetization: Reality, not a mirage. Big data can deliver the promise of converting data into competitive advantage”. Arthur D. Little, 2018

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A nivel mundial, las empresas de telecomunicaciones consideran que el análisis de datos es un pilar estratégico clave y continúan invirtiendo en esta dirección. Sin embargo, pocos de ellos han recuperado aún los beneficios de estas inversiones, porque se enfrentan a múltiples dilemas para encontrar los casos de uso adecuados, tomar las decisiones tecnológicas correctas a partir de opciones cada vez mayores y adoptar los modelos operativos y de gestión adecuados para fomentar la toma de decisiones basada en datos.

Las empresas de telecomunicaciones deben darse cuenta de que la analítica de datos es una “capacidad imprescindible” en esta era digital, y las inversiones relacionadas les ayudarán a sobrevivir en el panorama competitivo emergente. Necesitan explotar los casos de uso de análisis en todas sus funciones principales de negocio, tanto en la atención al cliente como en otras áreas, como la cadena de suministro, los recursos humanos y las operaciones. Las empresas de telecomunicaciones están en una posición única para crear oportunidades de monetización de datos externos, pero éstas deben explorarse caso por caso, manteniendo al mismo tiempo un enfoque primario en la monetización interna. Por último, los ejecutivos de las empresas de telecomunicaciones deben liderar los esfuerzos para impulsar el cambio en toda la organización a fin de fomentar la toma de decisiones basadas en datos.

Varias de las principales empresas de telecomunicaciones han incluido la “creación de grandes capacidades de datos y análisis” como un pilar estratégico clave, y continúan invirtiendo en esta dirección. Sin embargo, los beneficios de estas inversiones no han sido los mismos para todos ellos. Creemos que es hora de que las empresas de telecomunicaciones aborden las siguientes cuestiones a la hora de aprovechar el valor de sus inversiones en análisis.

  • Identificación de grupos de valores: Un gran número de casos de uso aparecen constantemente en el horizonte, pero ¿dónde está la oportunidad en la cadena de valor, y qué casos de uso representan el mejor potencial de creación de valor?
  • Toma de decisiones tecnológicas: Una amplia gama de soluciones y opciones tecnológicas están surgiendo en el espacio de datos y análisis. Pero ¿Cuáles son las consideraciones clave para la toma de decisiones tecnológicas?
  • Elección del modelo operativo óptimo: Existen diferentes arquetipos de modelos operativos para que las empresas de telecomunicaciones construyan capacidades de análisis de datos en sus organizaciones. ¿Cuáles son las consideraciones clave para el diseño de modelos operativos en contextos específicos?
  • Poner en práctica la estrategia de monetización: Las empresas de telecomunicaciones necesitan encontrar formas de ejecutar el análisis de datos para obtener una ventaja estratégica. ¿Cómo pueden las empresas de telecomunicaciones garantizar la ejecución sostenible de sus grandes iniciativas de datos?

Ética en la evaluación de bibliotecas y la privacidad de los datos personales de los usuarios

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Asher, Andrew  ; Briney, , Kristin; Gardner, Gabriel “Ethics in Research Use of Library Patron Data Glossary and Explainer” Digital Library Federation, 2018

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Las bibliotecas universitarias están bajo una presión constante para demostrar su valor e impacto. Con este fin, la mayoría de las bibliotecas realizan habitualmente mediciones sobre el uso de las colecciones, servicios e instalaciones por parte de los usuarios, pero el crecimiento en el uso de la analítica de aprendizaje ha creado una nueva e importante demanda de recopilación y análisis de datos. Esta tendencia ha generado preocupación por la privacidad de los clientes y la posible violación de la ética profesional.

Tomando una una discusión dentro del grupo de trabajo del Foro “Digital Library Federation” DLF de 2017 sobre la creciente inversión de la educación superior en productos y sistemas que pueden rastrear y compilar datos sobre el comportamiento de los usuarios a través de datos y tecnología, Yasmeen Shorish y Shea Swauger formaron el grupo DLF sobre vigilancia tecnológica. (Technologies of Surveillance Working Group)

La utilización de los Big Data en industrias y campos de investigación conllevan la recolección y la analizar la mayor cantidad de datos posible sobre personas, lo que aumenta la comprensión de sus comportamiento y aumenta nuestra capacidad para construir y organizar servicios. Pero, la recolección de datos a menudo se realiza a través de la tecnología de vigilancia, desde el registro de actividades en línea hasta la Web. cámaras de vídeo digitales, datos de los teléfonos móviles, seguimiento Wi-Fi y en las bases de datos.

La adopción y participación de una biblioteca en estos sistemas no está exenta de preocupaciones éticas, y podría tener consecuencias en términos de privacidad de los usuarios que contradicen directamente algunos de los principios establecidos en el Código de Ética Profesional, tales como el derecho a la confidencialidad y la priorización de los usuarios, colegas e instituciones por encima de los intereses privados.

Por ello a principios de este mes, el subgrupo de Ética Profesional de la Investigación del grupo de trabajo publicó Ethics in Research Use of Library Patron Data Glossary and Explainer.

 

 

Agenda Big Data: Ética de datos y estudios de datos críticos.

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Richterich, A. (2018). [e-Book] The Big Data Agenda: Data Ethics and Critical Data Studies. London: University of Westminster Press, 2018.

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Este libro destaca que la capacidad de recopilar, analizar y utilizar grandes cantidades de datos digitales de los usuarios plantea importantes problemas éticos. Annika Richterich ofrece una visión general sistemática y contemporánea del campo de los estudios de datos críticos que refleja las prácticas de recopilación y análisis de datos digitales. El libro evalúa en detalle una gran área de investigación de datos: los estudios biomédicos, centrados en la vigilancia epidemiológica. Estudios de caso específicos que explora cómo se han utilizado los datos masivos en el trabajo académico.