Ecosistema de datos

Un ecosistema de datos es el entorno complejo de redes y actores interdependientes que contribuyen a la recopilación, transferencia y uso de datos. ^{[ 1 ]} Puede abarcar múltiples sectores, como la salud o las finanzas, para informar las prácticas de los demás. ^{[ 2 ]} Un ecosistema de datos suele constar de numerosos conjuntos de datos. ^{[ 3 ]} La investigación sobre ecosistemas de datos se ha desarrollado en respuesta a la rápida proliferación y disponibilidad de información a través de la web, lo que ha contribuido a la mercantilización de los datos. ^{[ 1 ]}

Datos

Los datos se refieren a información digitalizada que se comprime para una transmisión eficiente. ^{[ 4 ]} Los datos están constituidos por valores binarios, expresados como 1 o 0, lo que permite abstraer pensamientos complejos, imágenes, videos y más. ^{[ 4 ]} El nivel de producción e intercambio de datos se ha disparado en las últimas décadas, con gobiernos y agencias públicas publicando libremente grandes cantidades de datos, particularmente en los campos ambiental, cultural, científico y estadístico. ^{[ 1 ]} Esto también ha dado lugar a una industria altamente rentable para las empresas que recopilan, categorizan y difunden datos como un recurso comercializable y operan dentro de los ecosistemas de datos recientemente definidos. ^{[ 1 ]}

ecosistemas de datos

La naturaleza de un ecosistema denota una relación simbiótica entre elementos. Por lo tanto, al describir un entorno de datos como un ecosistema, se describe una relación coconstitutiva. Su propósito principal es crear, gestionar y mantener el intercambio de datos entre plataformas y disciplinas. ^{[ 1 ]} La clave de esta iniciativa son los intermediarios de datos, que facilitan el acceso a los datos y se clasifican en siete tipos, incluidos fideicomisos de datos, intercambios de datos y plataformas de datos . ^{[ 2 ]}^{[ 5 ]} Un ecosistema de datos también comprende proveedores y consumidores de datos, quienes, como sus títulos indican, proporcionan y consumen los datos a través de los intermediarios. ^{[ 3 ]}

Un ejemplo común de ecosistema de datos se encuentra en el ámbito de los navegadores web. Una aplicación de seguimiento de terceros en un sitio web (conocida como cookie ) actúa como intermediaria al recopilar y organizar datos. El navegador web se convierte en el proveedor de datos, ya que comparte la información del usuario mientras navega por diferentes sitios web. Los propios sitios web se convierten en consumidores, ya que utilizan la información de seguimiento para personalizar el contenido según el comportamiento del usuario. ^{[ 6 ]}

Como se mencionó, los ecosistemas de datos pueden abarcar múltiples sectores; por ejemplo, los datos médicos de un cliente se comparten con una compañía de seguros para calcular una prima. La clave de un ecosistema es que todos los actores dentro del entorno compartido contribuyan a un recurso o base de conocimiento común. ^{[ 1 ]}

Cartografía

Los ecosistemas de datos poseen tres características principales: red, plataforma y coevolución. ^{[ 1 ]} La red se refiere, en términos generales, a los grupos de desarrolladores, proveedores y revendedores de datos y tecnología. ^{[ 1 ]} La plataforma, entonces, es el servicio, herramienta o plataforma que la red de actores utiliza de forma colaborativa. ^{[ 1 ]} La plataforma proporciona la interfaz para que los actores produzcan su producto o servicio compartido. ^{[ 1 ]} La última característica se refiere a cómo los diferentes actores y la plataforma se permiten mutuamente evolucionar o mejorarse a sí mismos. ^{[ 1 ]} El uso metafórico del término "ecosistema" exige intrínsecamente que todas las partes involucradas se beneficien mutuamente de su participación. Esto sería la mejora o evolución de su propio funcionamiento, lo que conduce a resultados positivos para el ecosistema en general. Nuevamente, para usar el ejemplo de un navegador web: la aplicación de seguimiento de terceros recopila datos para ayudar a los sitios web a evolucionar sus estrategias de contenido, que luego proporcionan datos de usuario más precisos a los rastreadores de terceros en un ciclo de retroalimentación continuo. ^{[ 6 ]}

Conjuntos de datos

Dentro del amplio panorama de un ecosistema de datos existen numerosos conjuntos de datos. Un conjunto se describe como sistemas sociotécnicos interconectados que trabajan en conjunto para un propósito común. ^{[ 3 ]} Estos sistemas abarcan los aspectos tecnológicos, políticos, financieros y las mejores prácticas que sustentan la recopilación, transferencia y dispersión de datos. ^{[ 8 ]} La siguiente tabla muestra los elementos comunes de un conjunto de datos que facilitan y rigen la datificación .

Un ecosistema de datos contiene numerosos conjuntos de datos, ya que cada actor dentro del sistema tiene sus propios conjuntos de elementos tangibles e intangibles para su funcionamiento. Los navegadores web como proveedores de datos tienen sus propios conjuntos de hardware, software, servidores, finanzas, infraestructura, prácticas, etc. Cada sitio web que consume los datos y las empresas más amplias que representan presentan de manera similar un conjunto de sistemas. Y los sitios de seguimiento intermediarios que recopilan y venden los datos operan dentro de su propio conjunto. Es posible que diferentes conjuntos compartan elementos dentro del ecosistema más amplio, o que tengan elementos individuales, como hardware o plataformas opuestas, que entren en conflicto. ^{[ 9 ]} Por ejemplo, un navegador web puede incluir bloqueadores de anuncios que entran en conflicto con los rastreadores de terceros que intentan extraer los datos de un usuario.

Big data

El auge de los ecosistemas de datos es parte integral del desarrollo del big data. El big data es una tendencia emergente en ciencia y tecnología que rastrea y define casi toda la interacción humana. ^{[ 10 ]} Se define por las siguientes cinco propiedades:

Volumen

Los macrodatos consisten en cantidades masivas de información, que pueden ser terabytes o petabytes . ^{[ 8 ]}

Velocidad

Los macrodatos se producen rápidamente y se intercambian en tiempo real. ^{[ 8 ]}

Variedad

Los macrodatos son extremadamente diversos, constituyen numerosos campos de estudio y tienen amplias aplicaciones prácticas. ^{[ 8 ]}

Valor

Los macrodatos tienen un valor intrínseco debido a la aplicación potencial de los datos y la economía política en la que operan. ^{[ 11 ]}

Veracidad

Los macrodatos deben considerarse precisos y de alta calidad. Esto puede ser difícil, ya que la información puede ser incompleta o errónea, pero debe existir un cierto grado de confianza en que la recopilación de datos se realizó con la intención de ser veraz. ^{[ 11 ]}

Preocupaciones

La principal preocupación o crítica a los ecosistemas de datos se relaciona con la privacidad. ¿Quién tiene acceso a los datos, ya sea de forma implícita o explícita? ¿Cómo se protegen esos datos? ¿Cómo se utilizan y, posiblemente, se monetizan? La organización sin fines de lucro Cloud Secure Alliance (CSA) clasifica los desafíos de seguridad de los ecosistemas de Big Data en cuatro grupos: seguridad de la infraestructura, privacidad de los datos, gestión de datos e integridad y seguridad relativa.

En el caso de un navegador web, un sitio web y una operación de seguimiento de terceros, existe un claro incentivo financiero para la recopilación y el uso de datos. Pero también existe un nivel de vigilancia en este escenario que quizás pasa desapercibido. Rob Kitchin lo denomina «data-vigilancia», resultado de la digitalización de la vida cotidiana que permite un seguimiento continuo y altamente preciso de nuestra ubicación y actividades. ^{[ 3 ]} ¿Quién más, además de esos rastreadores y sitios web, tiene acceso a los datos recopilados, y se utilizan para fines más nefastos? En el caso de los estados de EE. UU. que han prohibido el acceso al aborto, existe la preocupación de que estos ecosistemas de datos puedan utilizarse para penalizar a los ciudadanos que buscan servicios fuera del estado. ^{[ 12 ]}

Referencias

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[:3-2] 1 2 Abdulla, Ahmed (8 de marzo de 2021). "Ecosistemas de datos simplificados" . McKinsey Digital .

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[:2-4] 1 2 Vaughan, Jack (julio de 2019). "datos" . TechTarget .

[5] Massey, Joe (18 de agosto de 2022). "Instituciones de datos" . Open Data Institute . Recuperado el 20 de noviembre de 2022 .

[:7-6] 1 2 Freedman, Max (21 de noviembre de 2022). "Las empresas están recopilando datos. ¿Cómo los están utilizando?" . Business News Daily . Recuperado el 29 de noviembre de 2022 .

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[:4-8] 1 2 3 4 P., Kitchin, Rob Lauriault, Tracey (2014-07-27). Hacia estudios de datos críticos: Trazando y desempaquetando conjuntos de datos y su trabajo. The Programmable City Working Paper 2 . Programmable City. OCLC 1291151213 . {{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )

[9] Cui, Yesheng; Kara, Sami; Chan, Ka C. (abril de 2020). "Fabricación de un ecosistema de big data: una revisión sistemática de la literatura" (PDF) . Robotics and Computer-Integrated Manufacturing . 62 101861. doi : 10.1016/j.rcim.2019.101861 . ISSN 0736-5845 . S2CID 208832261 .

[10] Demchenko, Yuri; de Laat, Cees; Membrey, Peter (mayo de 2014). «Definición de los componentes arquitectónicos del ecosistema de Big Data». Conferencia Internacional de 2014 sobre Tecnologías y Sistemas de Colaboración (CTS) . Minneapolis, MN, EE. UU.: IEEE. págs. 104–112 . doi : 10.1109/CTS.2014.6867550 . ISBN 978-1-4799-5158-1. S2CID 2920274 .

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