--- title: GDPR y Big Data, más unidos que nunca description: Las empresas que realizan Big Data deben garantizar que los datos personales que utilizan no son excesivos, y sí relevantes. image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Stock%20images/businessman%20hand%20working%20with%20modern%20technology%20and%20digital%20layer%20effect%20as%20business%20strategy%20concept.jpeg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # GDPR y Big Data, más unidos que nunca Publicado el 2/11/17 8:00 El mundo del [**Big Data**](https://blog.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) cobra una vez más importancia con la nueva normativa europea sobre protección de datos personales, ya que puede darse que muchas empresas tengan grandes volumetrías de datos personales (PII). Y es que, en esa instrucción de la Alta Cámara **se insta a todas las entidades públicas y privadas de la Unión a adaptar sus prácticas relativas a grandes datos al reglamento [GDPR](https://blog.es.logicalis.com/seguridad/topic/gdpr-rgpd)**. ![businessman hand working with modern technology and digital layer effect as business strategy concept.jpeg](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hubfs/Stock%20images/businessman%20hand%20working%20with%20modern%20technology%20and%20digital%20layer%20effect%20as%20business%20strategy%20concept.jpeg?width=600&name=businessman%20hand%20working%20with%20modern%20technology%20and%20digital%20layer%20effect%20as%20business%20strategy%20concept.jpeg) Sus criterios, de privacidad, protección de datos, no discriminación, seguridad y aplicación de la ley, son de obligado cumplimiento también en el análisis y descubrimiento de datos personales que caracterizan el mundo Big Data. Las empresas que lo utilicen, por tanto, deberán tener muy en cuenta los consejos de legisladores y expertos. Como es el caso del ICO, la **autoridad independiente británica creada para defender los derechos de información**, promoviendo la apertura de los organismos públicos y la privacidad de los datos personales. Esta entidad acaba de publicar un nuevo informe que puede utilizarse como guía práctica para el cumplimiento de **[GDPR en proyectos de Big Data](https://ico.org.uk/media/for-organisations/documents/2013559/big-data-ai-ml-and-data-protection.pdf)**  El **análisis del ICO** considera que los tipos de datos personales que se suelen analizar en proyectos de Big Data pueden obligar a crear nuevas categorías, por ejemplo, **“datos observados”, “datos derivados” y “datos inferidos”**. Al ser información adicional a los datos personales que los propios individuos proporcionan conscientemente, a partir de **sensores, cookies o algoritmos de machine learning**, deben someterse también a las normas generales de protección de datos, en su opinión autorizada. [![Suscríbete al blog de SEGURIDAD](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/f6fd1ac8-e170-4ec3-9786-9470a5b45e24.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/f6fd1ac8-e170-4ec3-9786-9470a5b45e24) Tendrían que estar sujetos a los **principios de la GDPR**; contar con el **consentimiento expreso** del titular y ser empleados para los **fines legítimos** por los que fueron recogidos, incluso aunque su utilidad sea secundaria o se obtengan de otras organizaciones.  La entidad de defensa de los derechos de información inglesa cree que, aunque la nueva reglamentación sea complicada de cumplir, las empresas que realizan **Big Data** deben definir el objetivo de dicho análisis, desde el principio, y garantizar que **los datos personales que utilizan no son excesivos, y sí relevantes**, para el cometido por el que se obtuvieron. Además, les recomienda dotar de **anonimato** a los datos personales, cuando éstos no sean necesarios para el análisis, ser **transparentes con respecto a su uso** (por ejemplo, proporcionando avisos de privacidad en las etapas apropiadas a lo largo del proceso de obtención de datos), incorporar un proceso de **evaluación del impacto de la privacidad** en grandes proyectos de datos (que ayude a  identificar los riesgos de privacidad), adoptar un **enfoque de privacidad por diseño** (en el desarrollo y aplicación del Big Data), desarrollar los **principios éticos de la protección de datos** e implementar **auditorías internas y externas** de los algoritmos de machine-learning (para verificar si hay sesgo, discriminación o errores). Estos son los principales elementos a tener en cuenta, en materia de protección de datos, cuando se abordan proyectos Big Data, según la propia entidad británica, Respetarlos **evitará muchos problemas y**, en algunos casos, **multas millonarias**.   [![New Call-to-action](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/382fb67e-4837-47fd-94a8-e2b890e662a5.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/382fb67e-4837-47fd-94a8-e2b890e662a5)   Categorías: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics), [GDPR - RGPD](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/gdpr-rgpd) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [Éxito probado en proyectos emblemáticos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/exito-probado-en-proyectos-emblematicos) [Visión y experiencia de IBM en operativas de Cloud híbrido e inteligencia artificial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/vision-y-experiencia-de-ibm-en-operativas-de-cloud-hibrido-e-inteligencia-artificial) [La inteligencia artificial se sumerge en la operativa IT](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/la-inteligencia-artificial-se-sumerge-en-la-operativa-it) ### Categorías - 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