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Privacy y Security by design: ¿qué son y por qué son relevantes?

En esta era de la personalización, del consumidor exigente, una cosa que obviamos es que sí, las empresas saben más de nosotros que nunca. Y quieren saber cada vez más. Según el estudio The Talent Dividend, elaborado por la revista MIT Sloan Management Review y la empresa de software analítico SAS, basado en entrevistas a 28 ejecutivos de firmas internacionales y encuestas a 2.719 empleados, el 50% de las compañías asegura que entre sus prioridades está aprender a transformar los datos en acciones de negocio.

¿Sabemos realmetne lo que hacen las empresas con nuestros datos e información? ¿Cómo la protegen? ¿Qué hacen con ella? ¿La venderán? ¿Cumplen con lo que nos dicen? Datos que vamos dejando sin daros cuenta cada vez que hacemos una búsqueda en Google, cada vez que compartimos un tweet, un post, una fotografía en Instagram o un comentario en Facebook. Por poner solo varios ejemplos.

Cuando de forma voluntaria accedes a compartir datos con tus apps, parece de justicia, que el uso de esa información te traiga ciertos beneficios. De ahí, podemos decir que es importante que te digan qué harán con esa información. Por todo ello, aparecen las preocupaciones por la privacidad. En Europa, es algo que nos preocupa. Por eso también saber dónde dejamos esos datos: si es un proveedor americano, ¿está en Europa también? ¿o los manda para EEUU automáticamente?

Para resolver todas estas inquietudes y preguntas abiertas, el grupo de trabajo del artículo 29, un organismo consultivo de la Comisión Europea, se dedica a efectuar recomendaciones en materia de privacidad.

Grupo de Trabajo del Artículo 29 (Fuente: http://ec.europa.eu/justice/data-protection/article-29/index_en.htm)
Grupo de Trabajo del Artículo 29 (Fuente: http://ec.europa.eu/justice/data-protection/article-29/index_en.htm)

El pasado 2014, elaboró una opinión (Dictamen 8/2014), sobre los riesgos a la privacidad de este mundo conectado. Esas líneas de reflexión, posiblemente generen regulaciones futuras, y se centraban en dos elementos: “privacy by design” y el “security by design“. ¿Qué es esto?

Básicamente, se trata de un enfoque que aboga por la privacidad y la necesidad de tener en cuenta la seguridad en el mismo momento del diseño de los objetos inteligentes. Es decir, en lugar de tener que hacer este ejercicio de protección y seguridad a posteriori, hagámoslo antes de fabricar los objetos.

Este enfoque está ganando especial relevancia ante el previsible auge de los objetos conectados a Internet. Es decir, el paradigma Internet of Things. Cuando estemos interaccionando a través de Internet con “todos” los objetos que nos rodean (el microondas, el coche, el teléfono móvil, el autobús, la tarjeta de crédito, etc.), obviamente, la cantidad de datos que vamos a generar va a ser aun mayor que la actual. Es por ello, que tenemos “Big Data” para rato. Pero también debemos tener preocupación por la privacidad de los datos que generamos, y sobre todo, hacerlo en un marco de seguridad.

Pues bien, este Grupo de Trabajo del artículo 29, habla del Privacy y Security by design como una forma de enfocar el diseño y desarrollo de los objetos conectados a Internet de los que nos rodearemos a futuro. Y me ha parecido especialmente relevante citar estas cuestiones debido a que el software que deberemos desarrollar para poner en valor esos datos, deberá cumplir estos principios también.

¿De qué estamos hablando? Básicamente, de la protección de datos y de aspectos relacionados como:

  • El Dictamen plantea tres escenarios donde se debe prestar especial atención:
    • Tecnología para llevar puesta (wearable computing)
    • Dispositivos capaces de registrar información relacionada con la actividad física de las personas
    • La domótica
  • Los objetos que recogen datos relacionados con la salud y el bienestar del ciudadano, pese, a ser anónimos en un principio, pueden revelar aspectos específicos de hábitos, comportamientos y preferencias, configurando patrones de la vida de las persona (con los consiguienres riesgos morales que puede suponer).
  • Recomendaciones de utilidad en el desarrollo de estándares tecnológicos en el ámbito del Internet de las Cosas (y así evitar problemas para el usuario a la hora de querer cambiar de un contexto a otro)
  • Alerta que el usuario puede perder el control sobre la difusión de sus datos si la recogida y el procesamiento de los mismos se realiza de manera transparente o no (la importancia de tener claro el marco donde serán tratados esos datos)
  • Manifestar claramente que la información personal sólo puede ser recogida para unos fines determinados y legítimos

Considerando estos aspectos antes de empezar el diseño y fabricación de un objeto, el dictamen asegura que evitaríamos muchos problemas y retos legales y éticos que tenemos en la actualidad.

Ya ven, de nuevo, que la era del Big Data, además de que nos vaya a dar mucho trabajo a futuro, también chocará con los marcos normativos. Por eso es importante también considerar enfoques tan novedodos como el “Privacy y Security by design“, y así evitar limitaciones de diseño y desarrollo a futuro, chocando con el ámbito jurídico.

La analítica avanzada en tiendas, vacas y ascensores: la predicción al servicio de la productividad

Leyendo tres noticias de sectores diferentes (lineal de productos, rendimiento de las vacas y seguridad en ascensores), uno puede darse cuenta de la capacidad que tienen las tecnologías habilitantes Big Data e Internet of Things para aumentar los resultados y las posibilidades de un negocio dado.

Fuente: http://cincodias.com/cincodias/2016/01/07/pyme/1452160715_268138.html
Fuente: http://cincodias.com/cincodias/2016/01/07/pyme/1452160715_268138.html
Fuente: http://www.elconfidencial.com/tecnologia/2015-06-05/microsoft-inteligencia-artificial-big-data-vacas_869589/
Fuente: http://www.elconfidencial.com/tecnologia/2015-06-05/microsoft-inteligencia-artificial-big-data-vacas_869589/
Fuente: http://economia.elpais.com/economia/2015/10/27/actualidad/1445970291_443260.html
Fuente: http://economia.elpais.com/economia/2015/10/27/actualidad/1445970291_443260.html

Hace ya 10 años, fabricantes de electrodomésticos nos hablaban sobre la posibilidad de hacer pedidos con carácter predictivo sobre la base de tu consumo. Pensábamos en ello como algo irreal. A mí me cogió esa época como estudiante de Ingeniería en Informática. ¿Meter Internet en objetos físicos? Nos parecía algo irreal.

Pero hoy, estos objetos conectados e inteligentes, son toda una realidad. Para que un objeto sea inteligente, debe ser capaz de monitorizar. Es decir, sensores y datos externos entiendan el entorno y sean capaces de informar de los cambios. Y lo que ha ocurrido en estos últimos años son dos cosas: Por un lado que las tecnologías han ido madurando, hasta los sistemas de análisis de datos, motores de reglas para generar automatizaciones y toma de decisiones actuales (popular y ambiguamente denominados “Big Data“). Y, en segundo lugar, la generalización de las interfaces o API que han permitido la definición de estándares y los “things” u objetos, ahora se interconectan, hablan y trabajan solidaria y colegidamente.

Esta nueva revolución industrial, según General Electric, será capaz de producir un incremento del 1% en la eficiencia de las empresas. Y eso, aún hoy en día, en el que el 99% de los objetos del mundo, no están todavía conectados a Internet, por lo que no pueden beneficiarse de todas estas eventuales mejoras. Por ello, CISCO, en su informe “Internet de las cosas y la evolución de Internet“, alerta que en 2020 habrá más de 36.000 millones de dispositivos inteligentes conectados en lo que se ha venido a denominar Internet of Everything.

Todo esto, para el “mundo Big Data” es una oportunidad muy importante. Se estima que menos del 1% de la información derivada de la conectividad de los objetios se emplea. Existe, así, mucho potencial para la optimización, modelos preventivos y predictivos, y en definitiva, para la monetización. Las tres noticias antes mostradas, son prueba de lo que intentamos exponer en este artículo.

Por un lado, MobileXperience, que ofrece más productividad a las empresas y adelantarse a demandas de producto y satisfacer mejor la experiencia de cliente. Es decir, “adelantarse” a las compras de los clientes, lo que puede traer, no solo mejor rendimiento de la ubicación de los productos en el lineal (más ventas), sino también menos costes logísticos y de almacén (menos coste). Es decir, dos de las principales ventajas de lo que el Big Data aporta a las empresas.

El segundo lugar, el “Internet de las vacas“. Como se puede leer aquí, si se colocan sensores en las patas de las vacas con objeto de monitorizar sus pasos, a través de los patrones que se obtengan, se puede determinar el momento óptimo para inseminarla y predecir así el sexo del ternero. Los resultados son que en las granjas que han probado este sistema, se ha logrado un 50% más de terneros, con los consiguientes beneficios.

Por último, ThyseenKrupp Elevadores, que quería obtener una ventaja competitiva a través de lo que más importa a sus clientes: fiabilidad (pensad en vosotros mismos al montar a un ascensor). Por lo tanto, a menos averías, más fiabilidad, y más ventajas competitiva. Para ello, resulta fundamental adelantarse a situaciones en las que el ascensor suele averiarse. Por ello, se desarrolló una solución para detectar problemas en ascensores ante las primeras señales de alerta, y así hacer un mantenimiento preventivo en lugar de correctivo (lo cual trae importantes ahorros a las empresas). Más allá de aspectos mecánicos y de diseño, los sensores y los datos que generan importantes oportunidades de mejora en los procesos de la organización.

ThyseenKrupp calcula que la suma de las esperas de los 1.000 millones de personas que anualmente emplean alguno de los 12 millones de ascensores que funcionan en el mundo, produce pérdidas de 190 millones de horas (traduzcan esto a euros en su emprsa…). Una cifra que podría reducirse a la mitad si todos los aparatos llevaran el nuevo sistema. Por lo tanto, más productividad para las empresas.

En un país como España, quinto país con más ascensores del mundo (880.000 unidades), puede tener un impacto importante. Y ahora piensen en la proyección de urbanización en el mundo,  y la necesidad de ascensores que habrá (según proyecciones demográficas de Naciones Unidas, en 2050 vivirán cerca de 9.100 millones de personas en ciudades, un 70% de la población global). De nuevo, el Big Data, como promesa de gran impacto social, económico y productivo.

Según Accenture, en un informe elaborado con stakeholders de la industria, esta tendencia de convergencia entre Big Data e Internet of Things, se puede resumir en torno a cinco actividades de negocio:

  • Transporte conectado: mejora de la experiencia en medios de transporte.
  • Espacios conectados: mejora del uso de espacios físicos donde trabajamos y vivimos, incluyendo edificios inteligentes, hogares inteligentes u otros lugares donde se puede reducir el consumo energético.
  • Operaciones conectadas: enriquecimiento de los procesos de trabajo y de los activos para aumentar la productividad.
  • Sanidad conectada: mejora de la calidad de los servicios sanitarios, experiencia de los pacientes -lo más importante, claro-, y los procesos operativos y de uso de equipos médicos.
  • Comercio conectado: nuevos procesos conectados: sistemas de pago, logística, ofertas personalizadas, canales de distribución, etc.

Como pueden ver, la predicción y el mantenimiento preventivo puede traer tanto ahorros como ingresos. En algún sitio de la cadena de valor de una empresa hay una oportunidad de mejora. Noticias que abren la vía a la reflexión sobre cómo un negocio, pudiera explotar sus datos, y “adelantarse” a hechos. Todo ello, de la mano del Internet de las cosas y del paradigma de la analítica avanzada. Uno de los aspectos clave del Big Data y Business Intelligence.