Riesgos del Big Data

Volvemos a la carga, tras una pequeña pausa. Como no, continuaremos hablando del Big Data, ese término que hoy en día que seguramente si están envuelto en el mundillo de la informática, será uno de los tópicos más populares y reconocidos.

Como no, antes de empezar hoy con el nuevo post, me gustaría aprovechar estas líneas para poder recordar a todos mis lectores que no se olviden de echar un vistazo a mi aportación anterior, donde repasé la relevancia del Big Data en la industria, y las aplicaciones que se les da en el negocio.

Hoy en día vivimos en una situación de constante riesgo. Esto se ve muy claro en el avance tecnológico,donde a la vez de facilitarnos la realización de tareas en nuestro día a día, también ha generado una ola de nuevos riesgos. Y estos nuevos riesgos, al final, nos afectan tanto a nosotros, como las empresas; y, por supuesto, el Big Data no está a salvo de incurrir en alguno de estos riesgos. Por ello vamos a revisar unos aspectos claves para el Big Data, en relación con el riesgo que supone.

Big Data y fraude

Hoy en día, las compañías están expuestas a múltiples tipos de fraudes, que pueden llegarles a suponer una gran cantidad de dinero. En este punto, me viene a la mente el caso del ataque al banco central de Bangladesh, donde utilizaron el sistema de transacciones bancarias SWIFT (que son las transferencias internacionales realizadas por el sistema de mensajes del mismo nombre)[1], para poder burlar los sistema de seguridad, y así poder hacerse pasar por transferencias legales, y así poder llegar a obtener 81 millones de dólares.Y añadido a esto, se cree que los atacantes tuvieron ayuda interna, ya que, según las investigaciones, los ejecutivos del banco llegaron a cobrar de los ladrones [2].

Debido a estas enormes pérdidas que supone casos como estos en las compañías, aquí es donde entra en juego el Big Data, luchando tanto contra el fraude interno, como el externo, que pueden llegar a generar a las compañías pérdidas mayores. Para ello, las empresas, al disponer de ese gran volumen de datos (como hemos mencionado ya en el apartado anterior), aprovechan todos esos datos para poder identificar ciertos, patrones, que se salen de lo habitual, para así poder analizar esos casos particulares.

Por ejemplo, en nuestro caso de ejemplo, se evitó que este robo fuera mucho peor para ese banco, ya que los atacantes llegaron a hacer peticiones por valor de hasta 950 millones de $, pero parte de esas operaciones fallaron, ya que el sistema rechazó varias de esas órdenes por estar mal formalizadas, o por ejemplo, por ciertas características que no concuerdan, como una orden de transferencia desde Estados Unidosa una empresa iraní, país al cual el gobierno de Estados Unidos mantenía un embargo comercial.

Big Data y privacidad

Las empresas, al disponer de tantos datos para realizar sus análisis de Big Data, al final, corren un grave riesgo de que parte de esos datos sean filtrados, llevando a consecuencias severas como desprestigio de la marca, e incluso, consecuencias legales para esa compañía. Como por ejemplo, el primer caso de brecha de seguridad relacionada con el Big Data, que se remonta al año 2011, donde fueron robados 77 millones de registros de clientes de la PlayStation Network, la red de Sony para Playstation, lo que les supuso una multa de 250.000£ [3] a la compañía.

Además, otro riesgo al que está expuesto es la venta de datos de consumidores, que se utilizan para crear perfiles de individuos, sin prácticamente ningún control o límites. Conocido es el caso de compañías que comenzaron a comercializar productos para una mujer embarazada, basada en sus búsquedas, antes de que se lo contara a otros miembros de su familia, descubriendo su estado un familiar por ello [4][5].

Otros riesgos

Aparte del mencionado riesgo en la lucha contra el fraude y el de la privacidad, el Big Data se enfrenta a otros desafíos, como pueden ser:

• La complejidad del enorme volumen de datos que dispone hoy en día (hablamos de petabytes y exabytes), y además proceden de una gran variedad de formatos (texto, imágenes, videos…), lo cual genera una dificultad a la hora de procesar todo lo que disponemos.
• Añadido a lo anterior, muchas organizaciones están enfrentándose al aumento exponencial de los volúmenes de datos. Para poder resolver este problema, se necesita reducir la cantidad de datos que se almacenan, y explorar las nuevas tecnologías de almacenamiento que mejoran el rendimiento.
• Por último, el Big Data también plantea una serie de problemas legales, ya que los datos son diferentes respecto a otros activos. Por ejemplo, una parte de los datos puede duplicarse y combinarse fácilmente con otros, a diferencia de otros activos clásicos [6].

En conclusión, parece que el Big Data también trae consigo sus propios riesgos, aunque supone una gran ventaja, por ejemplo, a la hora de detectar posibles conductas fraudulentas en el mundo. Por ello, parece que el Big Data tiene asegurado un gran futuro en este mundo de constante cambio, y generación de riesgo. Y con esto me despido hasta el siguiente post, donde espero veros ahí.

Referencias

1. Transfer wise. ¿Qué son los pagos swift?. Accedido el 23 de octubre del 2018
2. El periódico. (2016). El mayor ciberataque del mundo tuvo topos en el banco. Accedido el 23 de octubre del 2018
3. Tech world. (2018). The most infamous data breaches. Accedido el 23 de octubre del 2018
4. Armerding, T. (2017). The 5 worst big data privacy risks (and how to guard against them). Accedido el 23 de octubre del 2018
5. Estuate. (2017). Are you fighting the 5 biggest risks of big data?. Accedido el 23 de octubre del 2018
6. KnowledgeLeader (2014). Big Data analysis Guide. Accedido el 23 de octubre del 2018