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Big Data Management e protezione dati. Controsenso o attività complementari?


venerdì 10 maggio 2019
Avv. Gianni Dell’Aiuto



 

L’economia di Internet non può prescindere dal flusso e dalla gestione di una mole enorme, indefinita, inimmaginabile di dati e informazioni, talmente ampia che pone problemi già nella ricerca di una definizione esaustiva: si tratta dei Big Data. Sono state date diverse definizioni ma, ai fini esplicativi che qui ci proponiamo, accettiamo, con i suoi limiti, il concetto secondo il quale "un sistema di Big Data si riferisce a dataset la cui dimensione (volume) è talmente grande che eccede la capacità dei sistemi di database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire ed analizzare".

E il concetto di dimensione travalica il dato semplicemente numerico. I big data sono una quantità crescente di informazioni che la trasformazione digitale del business sta facendo circolare dentro e fuori alle aziende: molti vengono dai  sensori integrati in migliaia di oggetti collegati alla Rete (siamo pur sempre nell’era dello Internet of Things). Si stimava fossero già più di 30 milioni gli apparati collegati in rete e utilizzati solo nel settore automobilistico, industriale, nei servizi pubblici, o nella vendita al dettaglio e il numero ogni anno è aumentato del 30%. Al di là dei flussi di dati prodotti dai sistemi informatici e dalle infrastrutture a supporto della produzione, della distribuzione e dell’erogazione dei servizi, i big data sono un fenomeno associato a un’evoluzione massiva degli usi e delle abitudini della gente. Ogni volta che usiamo un computer, accendiamo lo smartphone o apriamo una app sul tablet, sempre e comunque lasciamo una nostra impronta digitale fatta di dati.

I Big Data rappresentano anche l'interrelazione di dati provenienti potenzialmente da fonti eterogenee, quindi non soltanto i dati strutturati, come i database, ma anche non strutturati come immagini, mail, dati GPS, informazioni prese dai social network. Si tratta, nei fatti, degli elementi indispensabili all’attività di ogni azienda che opera in Internet: sono tutti quei dati che, una volta immagazzinati, controllati, fatti oggetto di profilazione e passati per gli algoritmi più opportuni, permettono di ottimizzare le capacità operative e gestionali, agire  sul  core-business di un’azienda in tempo reale, magari creando nuovi prodotti modellati sulle esigenze della clientela. Si parla di Big Data quando si ha un insieme talmente grande e complesso di dati che richiede la definizione di nuovi strumenti e metodologie per estrapolare, gestire e processare informazioni entro un tempo ragionevole; tempo che però è indefinibile in quanto, in ogni momento, si muove di pari passo al progresso tecnologico del settore.

Tutti questi dati possono essere in possesso legittimamente delle aziende che li trattano, ribadiamo, anche solo passandoli per algoritmi quando si accede ad una app, sia per giocare o informarsi sui calciatori della squadra del cuore, fino a quando non viene effettuato un acquisto o avanzata la richiesta di un servizio.


Come si pone questa attività indispensabile di management e gestione, prima ancora che di marketing, a fronte degli obblighi che incombono su un’azienda in relazione al trattamento dei dati personali che gli vengono forniti su base volontaria da parte dei propri utenti?


In passato, ad esempio, era possibile per le aziende non solo eventualmente scambiarsi questi dati, ma anche ricorrere a specialisti della profilazione e dell’analisi senza alcuna autorizzazione. Oggi al contrario questa attività è vietata ad ogni effetto e le conseguenze possono essere anche pesanti. Uber ha ricevuto una sanzione decisamente elevata per avere effettuato un’attività di profilazione non espressamente autorizzata dagli interessati.

Le tematiche e le connessioni con il trattamento e i consensi non sono di poco rilievo, in quanto la gestione dei Big Data coinvolge vari processi aziendali quali:

  • Esecuzione della manutenzione del database per risultati migliori.
  • Implementazione e monitoraggio di big data analytics, big data reporting e altre soluzioni simili.
  • Monitorare e garantire la disponibilità di tutte le risorse di Big Data attraverso un'interfaccia / dashboard centralizzata.
  • Garantire la progettazione e l'implementazione efficienti dei processi del ciclo di vita dei dati che offrono i migliori risultati di qualità.
  • Garantire la sicurezza dei repository di big data e controllare l'accesso.
  • Utilizzo di tecniche come la virtualizzazione dei dati per ridurre il volume di dati e migliorare le operazioni di big data con un accesso più rapido e una minore complessità.
  • Implementazione di tecniche di virtualizzazione dei dati, in modo che un singolo set possa essere utilizzato da più applicazioni / utenti contemporaneamente.
  • Garantire che i dati vengano catturati e memorizzati da tutte le risorse.

Si tratta adesso, per ogni azienda, di fare i conti e adeguarsi alla disciplina europea anche per ogni procedimento di analisi interna. Sul punto, perlatro, più che vedere queste attività come costi o aggravi, sarebbe opportuno che venissero considerate quali elementi dell’organizzazione e costi da sostenere non solo ai fini di una migliore pianificazione, ma anche per avere una fotografia più dettagliata della propria azienda.




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