· Diferencia entre dato, información y conocimiento
En un entorno digital y automatizado, distinguir entre dato, información y conocimiento es esencial para comprender cómo las organizaciones toman decisiones basadas en analítica. Los datos representan registros crudos sin contexto, es decir, hechos aislados que por sí mismos no permiten extraer conclusiones. Cuando estos datos se organizan y relacionan, adquieren significado y se transforman en información, permitiendo interpretar qué está ocurriendo. Finalmente, el conocimiento surge cuando la información se analiza y combina con experiencia para responder al “cómo” y “por qué”, orientando acciones estratégicas. Esta jerarquía conceptual, discutida ampliamente en la literatura DIKW, sirve como guía para entender cómo se construyen decisiones en sistemas automatizados (Ackoff, 1989).
En una empresa de servicios financieros que asegura créditos automotrices, los datos incluyen historiales de pago, características de vehículos y registros del buró. Al procesarlos, la organización genera información como la probabilidad de incumplimiento (PD) o la pérdida esperada (LGD). Finalmente, al interpretar esta información mediante modelos de riesgo, la empresa construye conocimiento operacional, el cual utiliza para decidir precios de garantía, estrategias de cobranza y políticas de recuperación de vehículos.
· Riesgos éticos asociados a la gestión de grandes volúmenes de datos
En cuanto a los riesgos éticos del Big Data, destacan dos especialmente relevantes. El primero es el riesgo de violación de privacidad, ya que la recopilación masiva de datos puede derivar en prácticas de vigilancia excesiva o usos no autorizados de información personal. La literatura enfatiza que la datificación puede erosionar la autonomía del individuo si no existen límites claros de uso y consentimiento (Da Bormida, 2022). En la empresa financiera, esto podría manifestarse si los datos telemáticos del vehículo o del comportamiento financiero se utilizan para finalidades no declaradas.
El segundo riesgo es el sesgo algorítmico, que puede surgir cuando los modelos se entrenan con datos históricos que reflejan desigualdades. Esto puede traducirse en decisiones injustas, como sobreestimar el riesgo de ciertos segmentos y afectar el acceso a garantías o condiciones crediticias.
Para mitigar estos riesgos, se recomiendan prácticas como auditorías algorítmicas, transparencia en criterios de decisión, anonimización de datos y aplicación estricta de marcos regulatorios como GDPR o CCPA.
Referencias:
- Ackoff, R. (1989). From data to wisdom. Journal of Applied Systems Analysis.
- Da Bormida, M. (2022). The Big Data World: Benefits, Threats and Ethical Challenges. Emerald Publishing.