¿Cuáles son los efectos negativos de los grandes datos?

Todavía no soy un experto en el tema, pero creo que puedo abordar algunos de los posibles efectos negativos de Big Data.

El primer efecto negativo es el espacio de almacenamiento. Tan pequeño como podría ser una sola pieza de información, existe una cantidad inimaginable de Big Data en la nube y en los servidores de todo el mundo.
¿Recuerdas cuando comenzamos a usar objetos de plástico? Tirar eso después de que termines no parecía un problema en ese momento … No creo que tenga que explicar lo que sucedió después.
Entonces, en algún momento, es probable que tengamos que decidir dónde dejarlo.

En segundo lugar, y probablemente mucho más interesante, es lo que realmente contiene el Big Data. Muchos de los datos almacenados en las nubes son información personal. Hasta años recientes, esa información no se usaba, pero las compañías están comenzando a analizar esa información con algoritmos complejos. Habrá un punto en el que los algoritmos informáticos saben todo sobre nosotros, incluso nuestra familia, nuestros cónyuges podrían no saber sobre nosotros. A lo largo de los años, hemos estado intercambiando privacidad por conveniencia, y generalmente esa es la decisión correcta, pero ¿cuál es el límite?

El tercer tema, y ​​probablemente el más discutido en este momento, es la filtración de esos datos. Aunque es posible que nos preguntemos de vez en cuando, en general las empresas pueden confiar en nuestra información personal. No necesitamos sospechar que usarán datos personales en nuestra contra. Sin embargo, con hacks recientes, tomemos la violación de datos de Equifax, por ejemplo, no sabemos qué harán las personas con esos datos. El robo de identidad podría ser uno de los efectos negativos de esas filtraciones. Hay una escasez estimada de profesionales de seguridad cibernética de 2 millones para el año 2019. Por lo tanto, este efecto negativo es uno que perseguirá para los próximos años.

¡Espero que esto haya sido algo de reflexión! Cualquiera puede comentar sus pensamientos sobre esta publicación. También invito a cualquiera que no esté de acuerdo o que esté realmente activo en el sector de Seguridad Cibernética a comentar sobre el último capítulo.

También para obtener un conocimiento más profundo sobre Big Data y ciencia de datos, es posible que desee visitar este blog.

Gracias por el A2A …

Me saltearé los que la gente menciona a menudo en relación con la privacidad personal y el ligero escalofrío de cómo los productos y servicios podrían dirigirse a usted. Otros han cubierto esto. En cambio, me enfocaré en otra cosa.

En primer lugar, creo que las tecnologías de Big Data son en general una bendición y nos permiten hacer algunas cosas mejor y más baratas que antes. Pero nada es un bien sin alear. Creo que uno de los principales inconvenientes es que muchas personas suponen que Big Data es una bala de plata. Instale Hadoop y Spark, cree un lago de datos, contrate a un grupo de científicos de datos y nunca más tendrá que preocuparse por los datos. Incluso dejando a un lado que todo eso llevará tiempo, esfuerzo y gastos, nada podría estar más lejos de la realidad.

Big Data no elimina la necesidad de una estrategia de datos bien pensada. No soluciona sus problemas de gobierno de datos, calidad de datos o integración de datos. No necesariamente lo ayudará con los informes operativos tampoco.

Nuevamente, para que no parezca que estoy siendo negativo sobre el área, creo que Big Data es mayormente genial. Simplemente no es una panacea universal, al igual que cualquier otra tecnología no es una panacea universal. También puede no ser apropiado para todas las organizaciones en todos los niveles de madurez. Si su organización ha fallado con intentos anteriores de centrarse en los datos, lo más probable es que también falle con Big Data. En cambio, es importante comprender qué factores impulsan el éxito en el ámbito de los datos.

Para algunas ideas y más antecedentes, ver:

  • Ideas para evitar las fallas de Big Data y para tratarlas si ocurren
  • Cementerio de elefantes?
  • ¿Más grande y mejor (datos)?
  • 20 riesgos que acosan los programas de datos

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