Pseudonimización y anonimización de datos: ¿en qué se diferencian?
Tanto la pseudonimización como la anonimización de datos desempeñan un papel importante en el procesamiento de datos, la seguridad de los datos y los procesos de acceso a los datos desde que entró en vigor el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Esto se debe a que los métodos de protección de datos son necesarios para cumplir la normativa y, al mismo tiempo, poder utilizar los datos para proyectos empresariales. Estos métodos de protección de datos se clasifican
¿Por qué tu empresa debe disponer de un Data Lake?
En artículos anteriores hablábamos del famoso Data Lake , un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Gracias a los lagos de datos se pueden almacenar éstos según entran en la BBDD, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis (desde cuadros de mando y visualizaciones hasta grandes procesamientos de datos, análisis en tiempo real o Machine Learning para la toma de decisiones). Para entender bien por qué los
Fat Data: el enemigo del Big Data que debes evitar a toda costa
Muchas empresas grandes tienden a presumir del gran tamaño de sus Data Lakes: repositorios de datos en donde se almacenan todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. El motivo principal de esta extendida tendencia por poseer grandes volúmenes de datos no es otro que producir modelos predictivos cada vez más precisos con el fin de ofrecer un servicio lo más personalizado posible. En otras palabras, transmitir el mensaje adecuado a las personas adecuadas en el momento
