Estas compañías se dedican a comprar o recoger información sobre la ciudadanía contenida en fuentes públicas, comerciales y gubernamentales

Segundo vídeo de la serie Capitalismo de los Datos. Una serie de vídeos en el que intentaré sacar a la luz los los tejemanejes más oscuros del negocio de nuestros datos. Para ello contaré con la ayuda de Carissa Véliz, profesora e investigadora de la Universidad de Oxford, especializada en ética en inteligencia artificial y autora del libro Privacidad es poder.

La gran mayoría de la población ni siquiera sabe que existen. Se trata de los llamados data brokers o agentes o corredores de datos, compañías que se dedican a recabar y vender información personal, generalmente sin consentimiento ni conocimiento de los usuarios. Los datos son utilizados por otras empresas o agencias para verificar identidades, detectar fraudes, vender productos o dirigir campañas de mercadeo.

Acxiom, Corelogic, Datalogix, eBureau, ID Analytics, Intelius, PeekYou, Rapleaf y Recorded Future. Son nombres poco conocidos y, probablemente, la mayoría de usuarios de internet no ha oído hablar núnca de ellos. Pero saben más sobre nosotros de lo que nos podríamos imaginar. Son empresas conocidas como 'data brokers', es decir, operadoras de datos, y la cantidad de información que almacenan sobre el mundo es inimaginable: saben más sobre nuestras vidas que Google y Facebook.

El grupo de hackers Shadow Brokers asegura tener las herramientas para aprovechar exploits de casi cualquier sistema informático de la actualidad...

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Cuando un grupo anónimo que se autodenomina Shadow Brokers inició una subasta por una colección de herramientas que había robado a un grupo de la NSA, indicaron que harían pública la información si recibía la suma de un millón de bitcoins (al cambio actual 576 millones de dólares). Hasta ahora han conseguido la modesta cantidad de 937.15 dólares.

Hay una especie de secreto a voces en el mundo de la ciberseguridad: los proveedores de servicios de Internet ceden discretamente información detallada sobre qué ordenador se está comunicando con otro a empresas privadas, que luego venden el acceso a esos datos a una serie de terceros, según múltiples fuentes del sector de la inteligencia sobre amenazas.

Muchas empresas siguen teniendo problemas para finalizar sus proyectos big data con éxito. La adopción del big data ha aumentado drásticamente en todos los sectores. El gasto ha incrementado y la gran mayoría de las empresas que utiliza big data espera rentabilizar sus inversiones. Sin embargo, uno de los puntos débiles del Big Data para estas empresas es la opacidad en términos procesos e información. Para resolver este problema, algunas empresas se ven obligadas a recurrir a una alternativa al big data, el llamado Thick Data.

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Cada campo tiene su propia terminología y por lo tanto, hay un número de términos de Big Data que hay que conocer al comenzar una carrera en Big Data. Una vez que te familiarices con estos términos y definiciones de Big Data, estarás preparado para aprenderlos en detalle. En este artículo, vamos a definir los términos de Big Data que debes saber para comenzar una carrera en Big Data.

Los días 3 y 4 de noviembre, el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona celebra la primera edición del Big Data Congress. El congreso, dirigido al creciente sector tecnológico del Big Data expondrá las tendencias del sector en su afán de dar respuesta a las necesidades ciudadanas y empresariales.

En esta entrada aprenderás qué es un Data Lake en el mundo del Big Data y sus diferencias con los Data Silos y los Data Warehouses de una manera sencilla. Además, explora brevemente las alternativas que existen para construir lagos de datos con tecnologías modernas y aprovechando los servicios cloud.

Hay 3 términos que están impactando el departamento de sistemas de cualquier empresa mundial, la necesidad de entender y valorizar los datos de una compañía surge como una ventaja competitiva necesaria para sobrevivir en entornos altamente competitivos. Big Data responde a una referencia a los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos.

Hace unos días os contábamos que la de Data Scientist era ya una de las profesiones IT más demandadas y no hace tanto, la prestigiosa revista Harvard Business Review, afirmó que la de data scientist iba a ser la "profesión más sexy" del siglo XXI. Y ejemplos no faltan. La penúltima institución en sumarse a esta tendencia ha sido la Casa Blanca, que esta misma semana ha contratado al primer Data Sc

El Big Data se ha convertido en sinónimo de predicción. De repente, alguien dice Big Data y todo el mundo piensa en una especie de Oráculo de Delfos que nos dará las respuestas adecuadas a preguntas complejas, y que todo es cuestión de tecnología. Seguramente la realidad está muy alejada de la simplificación habitual en cuanto hablamos del Big Data, y sobre todo cuando hablamos de ese tema en relación con la gestión y con la innovación.

Los humanos fallaron y su interpretación en big data analysis, pero no los datos...

Conoce las principales diferencias entre estas dos figuras, relacionadas pero usualmente confundidas.

En la era del Big Data, el trabajo de data scientist ha cobrado gran relevancia. El desarrollo de la AI podría ser una amenaza, pero también una oportunidad

Estas limitaciones a text y data mining (TDM) reducirán seriamente las oportunidades de negocio de la analítica de datos a PYMES y Startups. Las compañías europeas serán disuadidas de hacer data mining en la Unión Europea.

Cada vez más oímos el término Big Data y parece que ya está demodé hablar de Bussines Inelligence. En muchos entornos se habla de Big Data, confundiéndose con el Business Intelligence (BI), que “parece que es lo mismo pero que estos informáticos expertos ya le han cambiado el nombre”, o que el Big Data viene a sustituir al BI.

Big data ha estado sirviendo a las organizaciones durante mucho tiempo. Los gerentes confían cada vez más en estas soluciones para minimizar los riesgos en la toma de decisiones. En un entorno cada vez más competitivo, los datos son más críticos que nunca en las operaciones del día a día. En 2020, aumentó la demanda de las empresas para analizar datos en tiempo real. El análisis de datos puede mejorar la experiencia del cliente y, por tanto, la facturación. Con grandes volúmenes de datos para procesar e interpretar, también se espera un creci

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