¿En qué medida la calidad de los datos en las etapas iniciales del ciclo (captura, almacenamiento) condiciona el valor de la información generada posteriormente?
La calidad de la información generada en etapas avanzadas como el análisis predictivo, está totalmente condicionada por la precisión en las fases iniciales de creación o adquisición. En un entorno industrial, por ejemplo, si los sensores de IoT generan datos inexactos o incompletos, cualquier modelo de machine learning posterior entregará resultados sesgados que pueden llevar a decisiones operativas catastróficas.
¿Qué desafíos éticos y legales emergen en la gestión del ciclo de vida de los datos, especialmente en su uso, difusión y eliminación?
Uno de los mayores desafíos actuales no es solo cómo guardar los datos, sino cómo deshacernos de ellos de forma segura. La etapa de disposición final es crítica para mitigar riesgos de seguridad y cumplir con normativas internacionales de alto estándar como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).