Protección de datos para proyectos Big data  Ponencia impartida en el Máster en Ingeniería Informática, especialidad Big Data de la Universidad de Valladolid, el 9 de noviembre de 2017. Javier Alvarez Hernando. Abogado Twitter: @_JavierAlvarez El big data es el conjunto de tecnologías que permiten tratar cantidades masivas de datos provenientes de fuentes dispares, con el objetivo de poder otorgarles una utilidad que proporcione valor. Éste puede ser descubrir patrones de comportamiento de los clientes de una organización para crear publicidad dirigida mucho más efectiva, predecir tendencias económicas o descubrir relaciones antes desconocidas entre variables que puedan abrir las puertas a la innovación.

1. MÁSTER EN INGENIERÍA INFORMÁTICA,
ESPECIALIDAD BIG DATA
Javier Alvarez Hernando. Abogado
@_JavierAlvarez
Valladolid, 9 de noviembre de 2017

2.  En el año 2000, solamente ¼ de toda la información mundial
estaba almacenada en formato digital; el resto se almacenaba en
medios analógicos como el papel. Sin embargo, en la actualidad
más del 98% de toda nuestra información es digital.
Kenneth NEIL CUKIER y Viktor MAYER-SCHÖENBERGER. «The Rise of Big data. How It’s Changing
the Way We Think About the World». Fore- ign Affairs Vol. 92, n.o 3 (2013).
 Desde el inicio de la historia hasta 2003 los humanos habíamos
creado 5 exabytes (es decir, 5 mil millones de gigabytes) de
información. En 2011 ya creábamos esa misma cantidad de
información cada dos días. Dave Turek, responsable de desarrollo de
superordenadores de IBM.

3.  DATAFICACION: Permite transformar en
información datos no estructurados de
nuestra vida cotidiana como fotografías,
imágenes o audio; la geolocalización (GPS);
análisis de palabras por sistemas de data
mining; amistades o preferencias por los likes
en redes sociales.
 “(…) gigantescas cantidades de información
digital controlada por compañías, autoridades
y otras organizaciones, y que están sujetas a
un análisis extenso basado en el uso de
algoritmos GRUPO DE TRABAJO DEL ARTÍCULO
29, «Opinion 03/2013 on Purpose Limitation»
(2013).

4. 4

5. El big data es el conjunto de tecnologías que permiten tratar cantidades
masivas de datos provenientes de fuentes dispares, con el objetivo de
poder otorgarles una utilidad que proporcione valor. Éste puede ser
descubrir patrones de comportamiento de los clientes de una organización
para crear publicidad dirigida mucho más efectiva, predecir tendencias
económicas o descubrir relaciones antes desconocidas entre variables que
puedan abrir las puertas a la innovación.
“Uso que se le da al conjunto de tecnologías que permiten tratar cantidades
masivas de datos provenientes de fuentes dispares con el objetivo de poder
otorgarles una utilidad que proporcione valor” (Gil González E. Big data,
privacidad y protección de datos. AEPD. Madrid 2016).

6.  Gran volumen de datos a tratar.
 Procedentes de una variedad de fuentes
(estructuradas o no).
 Que se puedan obtener con gran
rapidez, incluso a tiempo real.
 Que permitan su análisis a gran
velocidad y se lleguen a conclusiones.
VOLUMEN + VARIEDAD (TIPOLOGIA DATOS Y FUENTES) + VELOCIDAD
VERACIDAD (CALIDAD DE LOS DATOS)+ VARIABILIDAD + VALOR ($)

7.  El Big Data no hay que entenderlo
únicamente como el almacenamiento
y procesamiento de muchos datos
que se transmiten a gran velocidad.
Juega un papel muy importante la
ANALITICA DESCRIPTIVA y sobre
todo la PREDICTIVA. Es decir
convertir esos datos en bruto en
información que tenga una
aplicación.

8. 1. Obtención de datos de diversas fuentes
que deben ser procesados y almacenados.
“DATA LAKE”: repositorio de almacenamiento a gran escala que
permite potencia de procesamiento. Se comparte con toda la
organización si bien los procesos son distintos, sin fricciones.
2. Aplicación de algoritmos a esos datos,
que de forma automatizada llevan a unas
conclusiones: vincular datos con una
determinada persona (p.e. crear perfiles
de hábitos de consumo…)
OJO: derecho a no verse sometidos a decisiones
únicamente en tratamientos automatizados de datos que
evalúen la personalidad, salvo contrato o consentimiento
del afectado (art. 22 RGPD).

9.  El objetivo del Big Data es aportar y descubrir un
conocimiento oculto a partir de grandes volúmenes de
datos. No es relevante el volumen de datos o su
naturaleza. Lo que importa es su valor potencial que solo
las tecnologías especializadas pueden explotar.
 En este contexto, es claro que las oportunidades que
genera el big data son enormes, y estas oportunidades,
son ya hoy en día, en muchos casos, un beneficio tangible:
 Sector sanitario (reducir listas espera); Smart Cities (tráfico,
contaminación); sector de la distribución (prever el
desabastecimiento..)
 Amazon; Google; IBM; llevan años invirtiendo en descubrir
nuevos usos de los datos, cómo tratarlos y cómo
transformarlos en valor.
 IBM (2012):suelos inteligentes que analicen las pisadas de
trabajadores y los reconozcan por su peso y su forma de moverse
Recoge datos sobre las compras de sus clientes que
después analiza para comprender sus hábitos de
consumo. Con los millones de bytes de información que
posee, la empresa decidió intentar realizar
predicciones de ventas en determinadas
circunstancias, como en situaciones de alarma de
huracán. El análisis de los datos descubrió patrones
tan sorprendentes como que el producto estrella que
los consumidores compran antes de estos huracanes
es cerveza, o que ante una amenaza de huracán, se
disparan las ventas de los dulces de fresa «Pop Tarts»
hasta siete veces por encima de las ventas ordinarias.
Con este conocimiento, la cadena se abastece antes de
un huracán, y esta información no es solo poder, sino
también dinero.

10.  Caer en conclusiones erróneas que nadie
revisa. Es imprescindible poder diferenciar la
causalidad de la casualidad. Por ejemplo, es
mero azar que el nivel de PIB de un país esté
correlacionado con el tamaño del pene de los
hombres de dicho país. Es necesario añadir un
enfoque subjetivo que explique una verdadera
conexión o bien se trate de coincidencias.
 http://www.tylervigen.com/spurious-correlations
 El riesgo para la privacidad de las personas.
Análisis de datos masivos sea usado para
castigar a las personas basándose en
predicciones… CESARE LOMBROSSO
(concepción del delito como resultado de
tendencias innatas, de orden genético,
observables en ciertos rasgos físicos o
fisonómicos de los delincuentes habituales
(asimetrías craneales, determinadas formas
de mandíbula, orejas, etc.). L'uomo
delinquente, 1876

11. http://www.tylervigen.com/spurious-correlations

12. Correlación del número de ahogados por caídas en piscinas y películas de Nicolas Cage

13. PERE BRACHFIELD, UNO DE LOS MAYORES ESPECIALISTAS EN MOROSIDAD
 1.- Por lo general es un varón con una edad entre los 30 y 70 años y con buena salud. Es una persona proveniente de la clase media-alta, educada, con estudios superiores y con un elevado nivel cultural.
 2.- Es un individuo que tiene la habilidad de hacerse pasar por empresario, pretendiendo ser un hombre de negocios respetable o profesional liberal. En realidad suele ser un emprendedor fracasado e insolvente.
 3.- Posee una buena capacidad de comunicación interpersonal, viveza de espíritu, buena memoria, aplomo y tiene una enorme inteligencia emocional.
 4.- Tiene una situación familiar irregular (no se sabe si está casado, soltero, divorciado o separado). Es promiscuo, cambia con frecuencia de pareja. Es frecuente verlo en compañía femenina, generalmente con
mujeres jóvenes y atractivas. A pesar de tener múltiples amantes acostumbra a vivir solo para tener más libertad y desarraigo. También puede emparejarse con señoras con buena posición que le ayudan en sus
actividades económicas.
 5.-Tiene un carácter sumamente afable, simpático, es un gran seductor, es divertido, atractivo, tiene un gran don de gentes, cae bien a los demás e inspira confianza.
 6.- Es un sujeto urbano, prefiere vivir en las grandes ciudades y suele residir en una zona de clase alta o en un barrio residencial (siempre de alquiler) pero cambia con frecuencia de domicilio ya que no suele
pagar los arrendamientos y además cambiando a menudo de lugar de residencia, le permite eludir a sus acreedores.
 7.- Siempre tiene múltiples proyectos de negocio, pero ninguno sólido, con arraigo o con activos; sólo tiene tarjetas de visitas con anagramas diversos.
 8.- Es un individuo totalmente insolvente, ya que no tiene propiedades registradas a su nombre ni ningún activo embargable. En ocasiones ha creado un entramado de sociedades para ocultar sus bienes o los
tiene a nombre de su pareja.
 9.- Suele conducir coches de alta gama que ha conseguido en régimen de renting o leasing.
 10.- Suele impagar a sus acreedores bastante pronto, generalmente cuando ha conseguido ganarse la confianza del nuevo proveedor y haber obtenido suficiente crédito para que le resulte rentable su esfuerzo.
 11.- Nunca asume responsabilidades directas por el impago. Él nunca tiene la culpa y siempre tiene tendencia a implicar a terceras personas. Nunca dice que no paga, sino que el responsable de la falta de pago
es otro: es culpa de su socio, de su contable, de su secretaria, del banco, de la crisis o la clásica excusa de que no puede pagar porque a su vez alguien no le ha pagado todavía.
 12.- Le da lo mismo que le lleven ante los tribunales, ya que por un lado es totalmente insolvente, por lo que no le pueden embargar nada, ni le pueden meter en la cárcel por deudas, y por otro como cambia
habitualmente de denominación social, de sector y de zona de actuación, no le preocupa lo más mínimo que se divulgue su condición de moroso contumaz en el entorno actual.

14. Uno de los riesgos más importantes: la privacidad de las personas.
El talón de Aquiles de las empresas que operan con datos es la
privacidad, y el riesgo reputacional al que se enfrentan es muy
elevado. Grandes empresas como Google, Facebook, AOL o
Microsoft se encuentran entre las peor percibidas por los usuarios
en términos de privacidad.
La defensa de la privacidad y la protección de datos es uno de los
retos más importantes a los que se enfrenta el big data en la
actualidad.

16.  Directiva 95/46/CE, de 24 de octubre.
 LOPD (Ley Orgánica 15/1999, de Protección de
Datos) y RLOPD (R.D. 1720/2007) reconoce
unos derechos.
 REGLAMENTO (UE) 2016/679 DEL
PARLAMENTO EUROPEO Y DEL CONSEJO de
27 de abril de 2016 relativo a la protección de
las personas físicas en lo que respecta al
tratamiento de datos personales y a la libre
circulación de estos datos y por el que se
deroga la Directiva 95/46/CE (Reglamento
general de protección de datos)
……..ENTRADA EN VIGOR EN MAYO 2018.

17.  Se entiende por dato de carácter personal «cualquier
información concerniente a personas físicas
identificadas o identificables». Una persona es
identificable cuando su identidad pueda determinarse,
directa o indirectamente, mediante cualquier
información referida a su identidad física, fisiológica,
psíquica, económica, cultural o social, salvo que dicha
identificación requiera actividades o plazos
desproporcionados.
 El análisis de identificabilidad debe basarse en dos
criterios:
razonabilidad de la disponibilidad de medios (humanos,
técnicos…)
Proporcionalidad de los esfuerzos para identificar a una
persona.
 Datos anonimizados: no es de aplicación la normativa.

18.  Protección de datos es un derecho fundamental, no absoluto. exclusivo de
personas físicas. (excluido del ámbito de aplicación: fallecidos y personas
de contacto de personas jurídicas).
 Las personas físicas titulares de sus propios datos personales almacenados
en ficheros, sean automatizados o en soporte papel, tienen la facultad de
ejercer, frente a cualquier responsable del fichero o del tratamiento (o en
su caso, encargado), los derechos de acceso, rectificación, cancelación,
oposición, supresión….exclusión de ficheros incluidos en fuentes de acceso
al público (FAP), además de impugnar valoraciones y, en su caso, reclamar
una indemnización ante la jurisdicción civil si como consecuencia de
vulneraciones de la normativa de protección de datos, por parte de los
responsables de los ficheros, han sufrido una lesión en sus bienes o
derechos.
 El Tribunal Constitucional (Sentencia 290/2000, de 30 de noviembre)
reconoció expresamente el poder de disposición y control por parte de los
interesados sobre sus datos personales.

19.  Derecho del ciudadano / Obligación de las empresas y
AAPP: Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de
Protección de Datos …. NUEVO REGLAMENTO EUROPEO
y REFORMA DE LA LOPD.
 Es el amparo debido a los ciudadanos contra la posible
utilización por terceros, en forma no autorizada, de sus
datos personales susceptibles de tratamiento
automatizado, (o no automatizado) para, de esta forma,
confeccionar una información que, identificable con él,
afecte a su entorno personal, social o profesional, en los
límites de su intimidad.
 Conceptos de Responsable y encargado del
tratamiento: contrato por escrito.
 Sanciones MUY ELEVADAS.
19

20.  Principio de consentimiento: libre, explícito y específico para
cada finalidad y que pueda ser revocado (…el ppio. de finalidad
supone una barrera para el big data…)
 Principio de información y transparencia.
 Principio de calidad.. Los datos solo pueden tratarse de manera lícita, leal y
transparente. Datos pertinentes y adecuados a la finalidad. ACTUALIZADOS.
 Principio de minimización y conservación de los datos. El
tratamiento deberá limitarse a lo necesario en relación con fines determinados,
explícitos y legítimos. Los datos no pueden conservarse por mas tiempo que el
necesario (no vale el lo guardo por si acaso…)
 El principio de legitimación, relacionado con el de información,
por el que el interesado debe ser informado con claridad acerca
de las finalidades para las que se recaban sus datos. El Big Data
por su propia esencia puede llevar a situaciones en los que la
finalidad inicial se vea difuminada cuando el dato es
“explotado”.
 Principio de seguridad: análisis de riesgos.
20

21.  El tratamiento de datos (art. 4.2. RGPD): es cualquier operación o conjunto de
operaciones realizadas sobre datos personales o conjuntos de datos personales, ya
sea por procedimientos automatizados o no, como la recogida, registro, organización,
estructuración, conservación, adaptación o modificación, extracción, consulta,
utilización, comunicación por transmisión, difusión o cualquier otra forma de
habilitación de acceso, cotejo o interconexión, limitación, supresión o destrucción;

22.  Consentimiento de afectado.
 Existencia de una relación contractual.
 Existencia de un interés legítimo prevalente del responsable o de
terceros a los que se ceden o comunican los datos personales.
 Justificado en una necesidad vital del interesado.
 Cuando resulte una obligación legal para el responsable del
tratamiento.
 Exista un interés público o se derive del ejercicio de poderes
públicos: smart cities; servicios públicos de salud…

23.  Tal y como se define en el artículo 4.11 del RGPD el consentimiento del
interesado toda manifestación de voluntad libre, específica, informada e
inequívoca por la que el interesado acepta, ya sea mediante una declaración o
una clara acción afirmativa, el tratamiento de datos personales que le
conciernen. Se descarta, por tanto, la validez del consentimiento tácito.
 Se aclara en el Considerando (32) que el silencio, las casillas previamente
seleccionadas o la inacción no constituyen un consentimiento válido. Por otro
lado, cuando el tratamiento tenga varias finalidades, debe constar el
consentimiento para todos ellos.
 Por su parte el consentimiento del afectado en el anteproyecto de reforma de la
LOPD, en el mismo sentido que lo expuesto, se recoge en el artículo 7.

24.  El artículo 6.1 f) del RGPD, señala que el tratamiento será lícito si es necesario para la satisfacción de
intereses legítimos perseguidos por el responsable del tratamiento o por un tercero, siempre que
sobre dichos intereses no prevalezcan los intereses o los derechos y libertades fundamentales del
interesado que requieran la protección de datos personales, en particular cuando el interesado sea
un menor de edad.
 El artículo 35.7.a del RGPD, por su parte, contempla que las evaluaciones de impacto de protección
de datos deben incluir “una descripción sistemática de las operaciones de tratamiento previstas y de
los fines del tratamiento, inclusive, cuando proceda, el interés legítimo perseguido por el responsable
del tratamiento”.
 El Considerando (47) del RGPD se refiere a esta figura, destacando que la existencia de un interés
legítimo requeriría una evaluación meticulosa considerándose que constituye un interés legítimo los
tratamientos de datos:
 necesarios para la prevención del fraude.
 con fines de mercadotecnia directa.
 No existe esta legitimación para la ejecución de perfilados de clientes (Dictamen 6/2014 GT29).

25.  Los datos personales no podrán usarse para finalidades incompatibles con aquellas
para las que los datos hubieran sido recogidos, lo que no significa que no puedan
utilizarse para finalidades diferentes para las que se recogieron, si no que éstas no
deben ser incompatibles
 El análisis de no incompatibilidad es básico en el Big Data: (Dictamen WP 203 GT29
recomienda):
i. Debe existir una relación entre la finalidad original y la finalidad o finalidades ulteriores.
ii. El tratamiento ulterior debe encontrarse dentro de las expectativas razonables del interesado.
iii. Debe tenerse en cuenta la naturaleza de los datos objeto de tratamiento y la sensibilidad de los
mismos.
iv. Debe considerarse el impacto que este tratamiento va a tener en los interesados.
v. Deben considerarse las medidas de protección que el responsable del tratamiento establece, en
particular las medidas técnicas y organizativas: encriptación, seudonimización, separación
funcional, transparencia, oposición al tratamiento.
 Art. 6.4. RGPD: Cifrado y seudonimización.

26.  También, se hace mención en el Reglamento al
principio de integridad y confidencialidad de los
datos. Consiste, en que los datos tienen que ser
tratados de forma que se garantice una seguridad
adecuada frente a intromisiones no autorizadas y
contra su pérdida o destrucción, ya sea consciente o
accidental. A tal fin se exige aplicar medidas técnicas
y organizativas apropiadas.
 Medidas tecnológicas: 1) anonimización (irreversible)
2) cifrado 3)control de accesos 4) trazabilidad.

27.  La calidad de los datos primarios puede
quedar comprometida de inicio y arrastrarse
durante todo su ciclo de vida.
 Problema de los metadatos…. Principio de
minimización de datos y limitación de la
finalidad (uso de los metadatos con
finalidades incompatibles…)
 Hay que estar al caso particular
Ejemplo. Una foto con el móvil lleva consigo 40 metadatos….

28.  Una de las grandes novedades que presenta el
Reglamento Europeo es el denominado principio de
responsabilidad activa (en su concepción
anglosajona, accountability), que viene a imponer
al responsable, y al encargado del tratamiento,
estar en condiciones de demostrar que cumple con
las previsiones normativas en materia de
protección de datos de carácter personal.
 La exigencia de esta responsabilidad activa o
accountability puede enlazarse con el concepto de
cumplimiento normativo o compliance.

29.  Medidas de Protección de datos desde el diseño (artículo 25.1 RGPD), que veremos a lo largo del curso.
Se impone la obligación al responsable del tratamiento de establecer medidas técnicas y organizativas
adecuadas (como, por ejemplo, la seudonimización y la minimización de datos) para aplicar principios de
protección de datos de forma eficaz y proteger así los derechos de los afectados.
 Medidas de Protección de datos por defecto (artículo 25.2 RGPD).
Es decir, se exige al responsable que adopte medidas técnicas y organizativas adecuadas a fin de que el
tratamiento (fijado por defecto) emplee los datos personales estrictamente necesarios para cada fin
específico. Esta obligación se debe extender a la cantidad de los datos recopilados, a la extensión del
tratamiento, al periodo de almacenamiento, a la accesibilidad y en particular, debe evitarse la
accesibilidad a un número indeterminado de datos personales sin intervención de alguien.

30.  Existencia y mantenimiento de un registro de las actividades de tratamiento
de datos (artículo 30 RGPD). Se exige para proyectos big data.
 Existencia de un delegado de protección de datos (artículos 37 a 39 del
RGPD). Se exige en proyectos big data por el tratamiento de datos a gran
escala.
 Autorización previa o consultas previas con la Autoridad de control.
 Evaluaciones de impacto (artículo 35.7.d RGPD). Recomendable/necesario
en proyectos Big Data: si el resultado arroja riesgo debe consultarse a la
AEPD (art 36 RGPD).
 Adopción de medidas de seguridad adecuadas (artículo 32 del RGPD).
 Notificación de «quiebras de seguridad», tanto a la autoridad de control,
como a los interesados.
 Adhesión (según el artículo 24.3 RGPD) a códigos de conducta (artículo 40
RGPD) o mecanismos de certificación (artículos 25.3 y 42 RGPD).

31.  ACCESO, RECTIFICACION Y SUPRESION (DERECHO AL OLVIDO).
 OPOSICION
 Todo interesado tendrá derecho a no ser objeto de una decisión basada únicamente en el
tratamiento automatizado (sin intervención humana), incluida la elaboración de perfiles, que
produzca efectos jurídicos en él o le afecte significativamente de modo similar. EXCEPCIONES:
1/Contrato 2/consentimiento 3/Autorizada por una norma (art 22 RGPD). Prohibición general
para datos sensibles.
 DERECHO DE LIMITACION DEL TRATAMIENTO, cuando el interesado impugna la
autenticidad de los datos etc.
 DERECHO DE PORTABILIDAD DE LOS DATOS: derecho a recibir los datos personales que le
incumban que haya facilitado previamente a un responsable, en un formato estructurado y de uso
habitual y de lectura mecánica; y a transmitirlos a otro responsable del tratamiento. ESTA
PORTABILIDAD SE REFIERE A DATOS PROPORCIONADOS POR EL USUARIO, PERO LO SE REFIERE A LOS
DATOS DEDUCIDOS O INFERIDOS CREADOS POR EL RESPONSABLE.

32. Estrategias de
privacidad en
la cadena de
valor de un
proyecto big
data
Fuente: CÓDIGO DE BUENAS PRÁCTICAS EN PROTECCIÓN DE DATOS PARA PROYECTOS BIG DATA de la AEPD e ISMS

33.  Principio de finalidad - Fines determinados, explícitos y legítimos - ¿Reutilización de los
datos: usos futuros? - Compatibilidad de fines .
 Principio de calidad de los datos :
 Datos adecuados, pertinentes y no excesivos en relación con el ámbito y las finalidades
determinadas, explícitas y legítimas para las que se hayan obtenido.
 Los datos no podrán usarse para finalidades incompatibles con aquellas para las que los datos
hubieran sido recogidos. No se considerará incompatible el tratamiento posterior de éstos con fines
históricos, estadísticos o científicos.
 Los datos de carácter personal serán exactos y puestos al día de forma que respondan con veracidad
a la situación actual del afectado.
 Conservación de los datos
 - Cancelación de los datos no necesarios
 - ¿Datos conservados para usos futuros? Derecho al olvido.
 - Cancelación o anonimización.

34.  Derechos de los interesados.
 Datos sensibles o especialmente protegidos.
 Riesgo de re-identificación
 - Identificación directa e indirecta
 - Combinación de datos de múltiples BBDD
 Retribución por la “venta de los datos personales”
 Según un estudio de Mediabrands Marketing Sciences, basado en una muestra británica, los consumidores están dispuestos a vender su información personal por unas 500 libras esterlinas al
año, lo que al cambio vendría a ser unos 694 euros.
 http://www.warc.com/Content/News/Consumer_data_valued_at_163;500_a_year_.content?ID=36bcf2e8-90c6-4980-8f5f-845fda3ea317
 Estereotipos y exclusión social
 Los algoritmos no son neutrales
 La predicción perfecta es imposible
 Efecto negativo o desalentador
 - Autocensura y comportamiento artificial
 - Pérdida de confianza en autoridades públicas
 - Efecto negativo en la libertad de expresión
 - Personalización de los servicios y empobrecimiento de la democracia

35. GRACIAS…
Javier Alvarez Hernando. Abogado
@_JavierAlvarez