Con la entrada en vigor del GDPR en 2019, las empresas de tecnología se enfrentan a serios desafíos con respecto a los datos. Aquí están algunas de las cuestiones más importantes que hay que tener en cuenta.
Video: Los principales retos tecnológicos planteados por el CEO de GDPRDataguise Manmeet Singh explica cómo el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) cambiará fundamentalmente la forma en que las empresas recopilan, almacenan y comercializan los grandes datos.
Uno de los mayores retos tecnológicos planteados por el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE es que muchas empresas ni siquiera saben dónde se almacenan sus datos confidenciales, según Manmeet Singh, CEO de Dataguise.
Dan Patterson, de ConsejoTecnologico.com, se reunió con Singh para discutir por qué las empresas necesitan monitorear mejor sus datos para cumplir con el GDPR.
Las empresas deben saber dónde están ubicados sus datos confidenciales en toda la empresa, dijo Singh. Con el paso de los años, los datos se pierden en silos y repositorios, lo que dificulta su categorización y seguimiento. Esto plantea el reto de catalogar los datos sensibles de la empresa. También crea un problema cuando un consumidor quiere saber dónde se almacenan sus datos. Por último, si un consumidor desea eliminar sus datos de los repositorios de una empresa, a las empresas les plantea el reto de localizarlos.
«El consumidor se está convirtiendo en el rey aquí», dijo. El consumidor puede decirle a una empresa que retire sus datos de su sistema si no quiere que esa empresa sea la propietaria de sus datos.
VER: The Big Data Bundle (ConsejoTecnologico.com Academy)
Hay muchas compañías en el mercado que afirman que hacen monitoreo, sin embargo, monitorean un conjunto de datos completo y no saben dónde se almacenan muchos de los datos sensibles, dijo. Las nuevas herramientas que se integran con el aprendizaje automático y los datos sensibles van a liderar el mercado durante los próximos 10 años.
«Al es como una cosa humana. Tiene capacidad de aprendizaje», dijo. «Las máquinas tienen que ser más inteligentes para averiguar qué son los datos confidenciales de los consumidores, qué es el análisis de amenazas y cuáles son los datos que busca la gente», dijo.
«No creo que haya una empresa en los próximos 5-10 años que no tenga un producto como éste: sin aprendizaje automático, sin detección de datos sensibles, sin un tablero que les diga dónde están sus datos sensibles y alineando todo eso, ya sea en la premisa o en la nube», agregó.
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