LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE

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2 LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE

3 Sr. Toni Felguera Responsable del mercado de Banca y Seguros Área de de Transferencia Tecnológica Barcelona Digital Centro Tecnológico

4 LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE

5 Sr. Marcos Menéndez Director Good Data Cooperative

6 Data cooperatives, genuine collaboration among digital beings. bdigital. Barcelona, 2014

7 Universal Declaration of Human Rights, article 12. No one shall be subjected to arbitrary interference with his privacy, family, home or correspondence, nor to attacks upon his honour and reputation. Everyone has the right to the protection of the law against such interference or attacks.

8 Meanwhile... If you are not the customer, then you are the product Your Privacy is our business

9 Company valuations are no longer supported by forecasted cash flows or technology, but by the value of users data VALUATION EMPLOYEES VALUE PER EMPLOYEE $19 billion 55 $350 million $1 billion 13 $80 million So what?

10 Your identity can be stolen Your data can be used against you Your choices will be driven by your data Either you end up ruling your data, or data will rule your life.

11 First step, let s speak the same language with companies. Let s us talk about business anddata ownership.

12 Labor is prior to Capital. The first right of men is the right to labor and to enjoy its outcome. Data is the main factor of production in the new economy. People are the genuine producers of it, and as such should be their primary owners.

13 Second step, let us - Customers- collaborate to talk to companies on an equal footing and to act as real owners of our data. information + control + fairness

14 CO-CREATION CO-FUNDING CO- OPERATION Data, as any other unused asset, Data, as a valuable asset, Collaboration becomes genuine can be shared and traded by can be used to fund and own with a cooperative model owners for a Greater Good a new venture

15 100% owned by data producers 1 person = 1 vote Data is a locked asset 1. Milking 2. Processing 3. Storing 4. Trading

16 Swiss Cooperative English Industrial and Provident Society Health data Customer data Biomedical researchers, medical communities, tracking device makers, health agencies, policy makers, etc Data brokers, advertising networks, banks, credit card companies, telcos, ecommerce sites and retailers, etc Hopefully, many other cooperatives will join the data playfield and the genuine collaborative economy in general.

17 Thanks! Marcos This presentation can be found athttp://bit.ly/tgdbdigital2014 This presentation contains, among others, the following pictures in order of appearance Restore the Fourth Amendment 24, Restore the Fourth Amendment 9 and Restore the Fourth Amendment 2 by Stephen Melkisethian, available under a Creative Commons BY-NC-ND 2.0 license; Eleanor Roosevelt and United Nations Universal Declaration of Human Rights in Spanish text ; Frog in a pot 3 by James Lee and Lincoln Memorial (Washington DC) by Shubert Ciencia, both available under a Creative Commons BY 2.0 license; Castellers a Molins by David, available under a Creative Commons BY-NC-ND 2.0 license; and Milk carrier Frederick (Fred) Jones delivers full milk cans at Drouin's co-operative milk factory, Drouin, Victoria. Except where otherwise noted, content on this site is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

18 LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE

19 Sra. Karen Gaines Directora de Servicios de Seguridad IT HP Enterprise Services Iberia

20 Una Estrategia de Seguridad de la Información marca la diferencia entre el éxito y el fracaso de las empresas Karen Gaines Cordero Directora de servicios de Seguridad IT para Iberia HP Enterprise Services Mayo 2014 Copyright 2013 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.

21 Big Data: la brutal realidad (*) 38% Dijo que los expertos en BD son pocos y caros 56% No está seguro de cómo obtener valor/beneficio de la información 41% Dijo que definir una estrategia de BD es un top challenge 34% Dijo que las iniciativas de Big Data fracasaron (*)Gartner Big Data Buying Behavior Workshop Report for HP, Business and technology executives surveyed by Gartner for HP Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.

22 Big Data: Contexto de economía digital Total digitalización de la información Búsqueda del máximo rendimiento de la información Toma de decisiones de negocio en base a la información Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice. 3

23 Puntos clave en Big Data mobile tablet Flash handheld sensors VOLUMEN Converged devices VARIEDAD Cloud computing viral interface device media smartphone Pattern-based Web Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice. 4 wearable strategy mobs Social VELOCIDAD Context-aware VERACIDAD collaboration PDA VULNERABILIDAD compute Mobile

24 Seguridad en Big Data Enfoque SEGURIDAD Seguridad en la captura de la información Seguridad en el almacenamiento de la información Seguridad en el tratamiento y gestión de la información PRIVACY BY DESIGN Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice. 5

25 Seguridad en Big Data Enfoque 1 Aspectos legales (información en cuanto a la recopilación y uso de los datos) Consentimiento Captura 2 Aspectos organizativos (empresa, partners y clientes) Accesos Gobierno de la Información 3 Aspectos técnicos (cifrado, disociación, anonimización, solución) Arquitectura y almacenamiento Analítica SW dedicado Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice. 6

26 Las ventajas de HP People Processes Technology Enfoque de Negocio Habilidades específicas en Big Data Experiencia y especialización por industria y sectores Metodología global Proprietary accelerators Soluciones de arquitectura escalables HAVEn Open architecture, software, y hardware Tecnologías propias HP HAVEn Big Data Platform Redes de partners Reputación acreditada en a resolución de retos complejos en Big Data Referencias de casos exitosos reutilizables Innovación con HP Labs Modelo de Delivery industrializado Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.

27 HP HAVEn Complimentary Su fortaleza para la defensa de la ciberseguridad es que es un marco de servicios de consultoría y tecnología HAVEn es una plataforma (de software y Hardware) de Big Data que puede ser utilizado como el motor fundamental para la defensa de la de ciberseguridad y también aporta un extra de capacidad y funcionalidad. CSAD ha sido desarrollada con un mensaje OneHP. 8 Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice. HP Confidential For training purposes only.

28 Propuesta global de HP Necesidades de Negocio Entender la información relevante para su Negocio Garantizar usos adecuados a los propietarios de los datos Asegurar la transparencia Establecer medidas de seguridad a todos los niveles PRIVACY BY DESIGN Solución HP Data cataloging assessment High level security assessment Policy and governance plan Security architecture services Beneficios y ventajas Identificación de los datos significativos para el ccrecimiento Implantación de medidas de seguridad asociadas a requerimientos legales Control de riesgos reales y potenciales Confianza de Clientes Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.

29 Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.

30 LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE

31 Sr. José Luís Agúndez Big Data Innovation Telefónica

32 Big Data y la Transparencia en el manejo de Datos Personales José Luis Telefonica s digital services Mayo 2014 DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

33 Índice 1. Manantiales, torrentes y lagos de datos De dónde fluyen los datos y dónde desembocan? 2. Transparencia en el manejo de datos personales Snowden vs Realidad 5 m. 3. Aplicaciones para el beneficio de la sociedad Epidemias (MX), Terremotos (MX) 4. Por qué Big Data es interesante para los negocios? Diversas aplicaciones comerciales de Big Data 5 m. 5. Protegiendo los datos para su uso en Big Data Consentimiento expreso, o Anonimización y agregación 6. Aplicaciones de Big Data dentro de la regulación Telefónica SmartSteps en el Reino Unido, Comercio Online 5 m. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

34 De dónde fluyen los datos y dónde desembocan? Big Data Big Deals McKinsey McKinsey Cifras extraídas del estudio de Big Data de MGI: DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

35 Transparencia en el manejo de datos personales Inopia Los consumidores están desinformados sobre lo que pasa con sus datos, en una mezcla de historias de espías y de terror Trueque Los consumidores aceptan ceder sus datos a cambio de servicios, Apps, etc. Mercado Los consumidores deciden a quién confian sus datos, y para qué uso, y maximizan los beneficios obtenidos a cambio. Expertos como Alex Pentland (MIT) defienden una práctica abierta y transparente en el manejo de datos: la sociedad del futuro tendrá también esas dos propiedades. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

36 Aplicaciones para el beneficio de la sociedad Pandemia del virus H1N1 (Gripe A) Telefonica utilizó datos de móviles para medir en México la variación en la propagación de una epidemia global. Terremoto de 2012 en México Dimensionamiento de servicios de emergencia y prevención para una respuesta óptima frente a desatres naturales Tras el terremoto de magnitud 7.4 en México DF, los investigadores de Telefónica capturaron registros de llamadas moviles anonimizados y luego agregados para crear visualizaciones de la densidad de llamadas en toda la ciudad, coincidiendo con las áreas más afectadas por el terremoto. Herramientas Big Data como éstas permiten que las autoridades puedan anticipar planes de contingencia, dimensionar los servicios de emergencia y situarlos en los puntos dónde hay evidencia en los datos de que serán necesarios en caso de un evento catastrófico. Para entender mejor la movildad de la gente y la propagación de epidemias en la sociedad, investigadores de Telefónica usaron datos anonimizados y agregados de registros de llamadas de la red móvil para medir la cantidad de gente en aeropuertos, y lugares públicos. El estudio demostro el éxito del cierre de aeropuertos, etc. por el Gobierno Mexicano: redujo un 10% la propagación del virus. (Click en la imágen para más detalle) DISCOVER, DISRUPT, DELIVER (Click en la imágen para más detalle)

37 Por qué Big Data es interesante para los negocios? Diferentes modelos de negocio, con distintos grados de madurez y nivel de riesgo Mejora de los servicios Publicidad Extraer nuevo conocimiento Guardaespaldas de los datos personales Datos = mejora del negocio existente Datos = publicidad más certera Datos = nuevo negocio Datos = negocio más protegido Analizar datos para entender y mejorar el negocio y productos (x-sell up-sell, churn) Analizar datos para dirigir a los usuarios anuncios relevantes para mejorar métricas y conversión Conocimiento inferido para mejorar negocios, gobiernos, y ciudades Reconocer que los datos (privacidad) son delicados. Hacer de este riesgo una oportunidad. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

38 Protegiendo los datos para su uso en Big Data Aunque haya datos fluyendo... cuáles son las condiciones para usarlos? Individual, anonimizado, agregado Consentimiento (ex/implicito opt-in/out) Legal aceptado por la sociedad Protección de Datos Como el Censo (anónimos y agregados) Como Twitter (consentimiento individual /opt-in) REGULADOR NACIONAL OK Seguridad de Datos Requisitos Seguridad (100s) Refinado en Conocimiento DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

39 Producto comercial con datos anónimos y agregados Smartsteps para Retail y Transporte (dynamicinsights.telefonica.com) Cuenta de personas: Tendencias de footfall o cuenta de personas en un área por horas, días, semanas o meses. Perfilado básico del footfall. Área de captación: De qué códigos postales provienen los clientes por horas, días, semanas o meses. Analizar 2 localizaciones y visualizar el campo de batalla (imagen inferior derecha). Modo de Transporte: Flujos de personas entre 2 puntos, ya sea por aire, tren, carretera... DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

40 Comercio online: las mejores gangas.. o no? Big Data y cookies : precios a medida Algunos sitios de comercio online parece que ofrecen precios muy inferiores a los usuarios que los visitan justo después de ir a un comparador de precios online. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

41 Preguntas?? DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

42 LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE

43 Sr. Ramón M. Miralles Coordinador de Tecnologías y Seguridad de la Información APDCAT Autoridad Catalana de Protección de Datos

44 LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE LA REFORMA EUROPEA DE PROTECCIÓN DE DATOS: TRATAMIENTO DEL BIG DATA Ramón M. Miralles Coordinador de Tecnologías y Seguridad de la Información APDCAT - Autoridad Catalana de Protección de Datos 28 de mayo Barcelona

45 how these technologies affect the way we live and the way we work

46

47 finalidad minimización transparencia exactitud

48

49 modificación o inducción de comportamientos Objectores de conciencia digital Riesgos colectivos: humanidad Open Innovation in Privacy

50 Privacy and competitiveness in the age of big data: The interplay between data protection, competition law and consumer protection in the Digital Economy

51

52 «La humanidad apenas notó el nacimiento silencioso del concepto información organizada masivamente, que se convirtió en un medio de control social, un arma de guerra y un camino para la destrucción de la gente.» Edwin Black, 2001

53 Ramón Miralles Coordinador d Auditoria i Seguretat de la Informació a/e:

54 LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE

55 Sr. Gemma Galdon Directora de investigación Universitat de Barcelona Partner Eticas Research and Consulting

56 LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE

57 Sr. Eduardo Ustaran Abogado experto en protección de datos

58 El Futuro de la Privacidad en el Mundo del Big Data 28 de mayo de 2014

59 Un equilibrio esencial

60 Factores clave El valor de los datos personales La globalización de la información La evolución tecnológica

61 Un marco diferente para gobernar el Big Data Regulamos la tecnología? o influimos el comportamiento?

62 Una alternativa al consentimiento?

63 La tecnología de nuestro lado Transparencia 2.0 Anonimización Mentalidad de privacidad por defecto Seguridad por defecto Encargados seguros

64 Un valor recíproco Acceso a datos Perfiles transparentes Portabilidad de datos

65 Estrategia de futuro Evaluaciones de impacto de la privacidad Enfoque global Trabajo de equipo

66

67 LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS, A DEBATE

68 Muchas gracias por tu asistencia! Consulta nuestra web: Síguenos:

69

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